3 ]4 Z" e& M. c# V/ `# ^$ U
3 y* R, Q9 T' t2 ?
〖课程介绍〗 l, [+ |# @) Q9 j! B: r
课程囊括机器学习与深度学习，监督与无监督学习，独有综合多项技术的混合算法，采用sklearn与keras框架（底层调用tensorflow）为你学习AI打下扎实基础。
- V0 |' l5 ^8 k
/ C" z7 I& T/ ~8 g〖课程目录〗
7 s' U0 C' h, B& k; B第1章 人工智能时代，人人都应该学会利用AI这个工具 试看) d# s# N! h. \: _3 E
1-1 课程导学 (19:43)试看( a' a7 {* h) U
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
4 g% o' \9 T/ q- k. q) K1-3 人工智能介绍 (19:33)' ?, ]7 c- S* z E/ W2 J8 c$ @
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
8 Y, G9 e8 ~/ Y; m( O& G8 s* m# F1 X1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
% E$ X2 V: _6 h1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
" j9 N$ V5 @! v6 q
/ H8 ~5 P8 @4 e3 J! ~& i$ o7 _第2章 机器学习之线性回归
, I4 \+ \. v7 D. G& [# g2-1 机器学习介绍 (17:42)
# ^( k, y6 K5 d* F2-2 线性回归 (25:47)
$ W3 Q9 J" P+ o/ \2-3 线性回归实战准备 (13:34) @- R8 O( a3 R# X* m5 m$ ]1 t
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)/ M! ]2 k6 C" P# s* A
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)4 s4 P2 c, c# v% Y2 S
2-6 作业节
) U+ H! K: _- o6 t" P F
3 p q1 C# L2 ~; I6 ?第3章 机器学习之逻辑回归# t% m" J- }( v
3-1 分类问题介绍 (16:40)
: G3 p, K$ U2 |* L" j) z) _! |3-2 逻辑回归（1） (14:54)
- E( q7 l8 a: Q3 ]8 b# [) y3-3 逻辑回归（2） (14:30)
7 ?6 ]8 [) d: ^- v' r9 z# u0 z5 L3-4 实战准备 (13:31)' `5 c& A, B9 j8 @6 {0 j; u
3-5 考试通过实战（一） (19:49)1 `0 ~5 O5 \! m) A1 g) E
3-6 考试通过实战（二） (16:01)+ H1 t9 J+ Z: a" q! s
3-7 芯片检测实战 (16:30)
& p0 L7 ?) P/ \! a3-8 作业节) s, B* K/ F! s+ T
3-9 作业节
+ M; ?8 R5 ~2 \8 z' d/ ~, D2 _! Y: M! l: z* J k; [! ^; N$ u' o; Q
第4章 机器学习之聚类& }1 G& W# O" s4 d9 E
4-1 无监督学习 (18:37)
6 M ?2 S3 W' g# F# ~0 |4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)$ \) a: O, Z5 C/ C/ r
4-3 实战准备 (09:19)
$ m% w* f9 }" G( f1 f4 j4-4 Kmeans实战（1） (12:34)- y) R! J2 a' O2 N" A& X, ?) u$ ]
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
/ J# L! U) T5 ?4-6 KNN-Meanshift (16:51)
0 h1 `8 J! \/ S. [7 T/ k5 o4-7 作业节
- Q: l4 e8 V! x2 K0 S+ q% \4-8 作业节: p7 `% m p, ?) _1 o1 ^& a
0 B; }& U3 a; |: _) G4 M/ S$ {第5章 机器学习其他常用技术* K1 D! ?( k4 \7 A8 V
5-1 决策树（1） (13:22)$ E( a2 O5 v& _/ X! W7 G
5-2 决策树（2） (14:48)
3 ]7 z7 a5 V; G. r% c5-3 异常检测 (15:36)! V3 D& I6 P A6 s
5-4 主成分分析 (17:18)* }" J5 s: k% S0 B
5-5 实战准备 (22:19)
: P6 z4 g+ i! e% Q! a5-6 实战（1） (17:06)
8 g% E5 e* J5 v0 G! @" m5-7 实战（2） (14:49)) b- F: y! Z8 R5 ?* f
5-8 实战（3） (23:32)+ L& p9 ^; [* g2 p" x, W
5-9 作业节* m6 P& }# ^0 y" M# T {
5-10 作业节' a9 ^/ a# g+ x) x, y& ~# h
: L2 }+ M, ?8 h. V4 \2 G* |
第6章 模型评价与优化
' n- y2 j% N x6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)2 N1 ~ |4 x6 M5 z$ s( L. r$ P
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
" d8 R2 d- h% j% {6-3 模型优化 (21:09)
- T) X, ~) s5 H$ E0 u6-4 实战准备 (13:43)
5 O" T& t: O% N' {% n/ ~6-5 实战（一） (24:53)! g2 ~# J. L/ P; D* l7 N4 o
6-6 实战（二） (15:05)" I2 ]0 L! `2 N9 e7 Z8 L
6-7 实战（三） (24:20)
% ]% [' [7 S, X; T5 S5 r8 g8 L: ?6-8 作业节' g6 j" P9 {/ V4 j3 \
- a8 v3 a% H2 R' q* B8 e$ E w. ?第7章 深度学习之多层感知器
7 x8 P7 Q, f+ \. s- C7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
; k$ M0 j) a2 u! ?" z7 c7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)5 V4 `/ j" ^. [- N: X
7-3 实战准备 (18:57)
3 H, y! _* n1 c' }) {9 k7-4 实战（一） (23:24)
: Z6 A. F I8 M6 E7-5 实战（二） (18:46)6 ~1 _9 T( @$ a, ~( [& U7 u
7-6 作业节
}# W+ Z( V+ T4 v$ a7-7 作业节
8 u' j( P% N3 U+ n* A! J5 ? R% r5 o& M
第8章 深度学习之卷积神经网络# T' f7 v; n1 ?* H* i4 x" W) h7 g
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
( m9 j& R+ i+ f8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
# K: T6 p+ a# v& ^2 Z. m8-3 实战准备 (15:18), M8 |' c6 F% ~$ o0 t
8-4 实战（一） (24:17)
( A" x' }; M" r& E8-5 实战（二） (26:20)
! S) G; D1 g* e& C" f" r8-6 作业节
& |! p* g2 g- [. U0 Y. d! D# k5 G; k
2 f4 {9 g$ ]' S: T+ f第9章 深度学习之循环神经网络" _0 N7 L. ]9 q2 x" V! T$ R
9-1 序列数据案例 (11:41)
2 t( }3 F, g% I+ i* m% g9-2 循环神经网络RNN (16:06)3 j0 s1 i2 \8 q; r$ j
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)% x' Y$ s# q c3 k/ Z
9-4 实战准备 (15:25)
4 b+ Q- k9 a5 i9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)' k/ f9 ?7 [9 `: d i5 s. A
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40): q0 b! w1 y8 b" N* @& G
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)$ Q# z/ Q/ C4 q- E
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)- s9 ^" Q8 |7 n# r3 |
9-9 作业节
0 \9 ]6 B4 R. B" C |4 ^8 j9-10 作业节4 M- i9 I- v8 r: ^. U1 P
# o% ~. Y6 f- Y' Z
第10章 迁移混合模型2 a' ~" P$ u/ o. I' J+ G) [
10-1 迁移学习（一） (12:59)
' G$ _) \6 H" Z, d10-2 迁移学习（二） (08:48): ^5 H3 V0 X3 q9 X
10-3 在线学习 (07:41)
4 n) l7 u, b9 x$ b10-4 混合模型1 (15:09)
& t4 C" Z) V3 \( m& ]2 W10-5 混合模型2 (13:25)
s# j8 A- t( E6 t) F: {. P$ X10-6 实战准备（一） (14:36)
7 {. j( a" {' E) W( @10-7 实战准备（二） (14:05)
4 o* l0 r1 W* i1 O) W( X1 n10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05): A$ `4 r0 X. n
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)# X/ X, h( r1 R- t8 Y, [
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)! u9 I* _8 u* P
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
" A! d7 Y( v$ ?1 [: o0 m10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)' }' K. O6 k; x% @: o% p R
6 v+ \5 E: ~" g h4 y, C; |
第11章 课程总结& Y. v0 s9 I/ ?* ?& Z# t6 e
11-1 课程总结（一） (19:52)
1 @7 Y+ M9 A1 n) b8 L11-2 课程总结（二） (15:41)
$ E* l% B; p( L% b; a11-3 课程总结（三） (23:16): U+ b; j z; W
0 B- x+ t0 r/ H
5 h/ y( F! w+ n. q
〖下载地址〗" ^3 e1 ?; s4 _
3 c) n2 E' ? w( i) ]8 i〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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