0 M+ b6 \* R9 u' c2 O
) P# I& c; ?- z h〖课程介绍〗5 a9 N9 a; S0 U5 d; a
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。
5 X) f; \& ^& z1 e
5 b0 b# f8 E6 u5 |) o$ U〖课程目录〗
% P* ~& Q' \2 Y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# \+ f$ e; ?1 G+ H( V8 a o" E' J
1-1 课程导学 (19:43)试看 _" e. D* G7 Y# E% _: u
1-2 内容快速概览 (21:48)试看& X" D8 p6 r6 k# I7 t
1-3 人工智能介绍 (19:33)
3 x! f: H! s) w8 o4 D, U1 o1 Y1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
7 d) ?# _7 y9 M5 D1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看% }( F( B4 N; o# }' O
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
* i M9 X+ }: e7 C; H v
& r9 [/ t$ r' H0 a2 m7 c/ g第2章 机器学习之线性回归
! L! y V; b& f: E* K& m! E j* f2-1 机器学习介绍 (17:42): `! ~* Z* I8 S# C, ]( S7 r
2-2 线性回归 (25:47)6 t- J0 w: ?0 C4 u
2-3 线性回归实战准备 (13:34)3 F$ V: h! M5 D4 D/ U2 B* s
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
- t# I4 W* M3 Y' h2 Y+ {2-5 多因子线性回归实战 (25:29)& ]/ P3 R2 N2 P$ e
2-6 作业节6 w* n0 [8 A) k
: ]0 }6 R1 X1 q
第3章 机器学习之逻辑回归, g c. Z A9 L2 j9 q7 F/ X
3-1 分类问题介绍 (16:40)1 F X& w0 T$ R8 {$ ?, K3 N: Y
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
4 A( T$ G+ x( z6 Q" @8 u4 M7 n- D" A3-3 逻辑回归（2） (14:30)
1 }5 j+ p. o- _3-4 实战准备 (13:31)
- ], [! p8 e& f! {* l$ _3-5 考试通过实战（一） (19:49)" w$ u* C$ \4 |
3-6 考试通过实战（二） (16:01)7 x' ?% U& O/ `( ^# o$ j4 b7 }
3-7 芯片检测实战 (16:30)5 N, B# K- q4 k# T* z6 b! a; x" `
3-8 作业节
% A( |- N$ U/ t/ Y9 d3-9 作业节2 S, K9 N7 C' m2 j
" j& U, h( w( K) W/ a9 Q3 L- S" \0 T7 n
第4章 机器学习之聚类' ?* @ j8 ?' R' b3 W7 M8 ?
4-1 无监督学习 (18:37)4 D( r/ W: K7 p6 {0 }3 `2 Z
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
5 f0 y# F& [* N/ u4-3 实战准备 (09:19)$ M5 `0 M/ u- d5 e) C
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)8 D" D$ W4 s( r9 J
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
- O0 [1 p3 ^9 \* h3 \# a4-6 KNN-Meanshift (16:51)
1 g/ I( i% S2 a4-7 作业节. ^; M6 p0 R3 H G9 w' h- V8 H4 g- K
4-8 作业节
! n3 a G/ H; ?0 T1 E7 b$ @- N; E- \8 W. m
第5章 机器学习其他常用技术
4 }0 ~/ [& \8 c; N5-1 决策树（1） (13:22)
, t+ z* _* d# X" H+ y+ a9 ^' h9 K5-2 决策树（2） (14:48)& @3 K# I: {2 j, m0 k& r k0 C: a
5-3 异常检测 (15:36)+ f! ]: j2 H& t) R
5-4 主成分分析 (17:18)$ H5 G" I; p' m9 v
5-5 实战准备 (22:19)
3 ?6 d2 t# J" V% ?: `: o8 V4 i, l9 @5-6 实战（1） (17:06)6 r, f, Y6 U7 Z9 l
5-7 实战（2） (14:49)
( D U: v) S+ f: M8 Y/ A5-8 实战（3） (23:32)
* u2 m: w" ]: q% i; y7 `5-9 作业节
7 K n2 ^# ~5 V/ t; \0 U5-10 作业节
- M2 { k+ G) P7 z# L6 u5 g- U: J* j1 Q, |- p
第6章 模型评价与优化
9 T$ B, O: {/ I3 z, M6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)! k8 n. ]% T* U% \4 h# e4 e2 [" b
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)9 B* J, \+ l1 Q( H' w1 |( [
6-3 模型优化 (21:09)
P2 L2 \2 X, K! h1 z8 m. |6-4 实战准备 (13:43)
/ ` F4 \: Z) X4 B3 {. F5 ~. `2 N6-5 实战（一） (24:53) @" f! I( q1 W0 b G( t% C
6-6 实战（二） (15:05): y# F' F) w( A: o
6-7 实战（三） (24:20)
: K" Y7 x) e( C% }0 P6-8 作业节( s' a: }2 g6 c& Y8 m, o
; Q* D, ?8 b" J5 w0 [" x0 v第7章 深度学习之多层感知器# \' S# Q* H8 V
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
. |( ^2 A! L2 [) c4 L7 a& B7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)8 C! p) q' y5 l& H5 K: b
7-3 实战准备 (18:57)
9 t; c+ R9 F0 `$ d7 J1 o7-4 实战（一） (23:24)
& ^' ~2 {0 l2 i1 g ~7 k7-5 实战（二） (18:46)& j0 T9 r! n; e5 d7 V V; _: J6 q
7-6 作业节" D# r2 Q- f& T( t; a
7-7 作业节+ U. b3 y, G# a8 Q! v: j
N9 [2 K$ B' g0 Y* Q8 R: L4 l
第8章 深度学习之卷积神经网络) q2 g; @) ^6 d# l$ L
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)" i$ }- x; ?# ^; q
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
: v: B" |7 V( v5 K+ ?8-3 实战准备 (15:18)
/ h/ W( b3 y& a" k: U- H9 o; b8-4 实战（一） (24:17)6 `& r1 e0 m: R7 c4 b
8-5 实战（二） (26:20)
% Q3 V3 r" k: Q. `. `/ z8-6 作业节
2 ?* d, x; Z3 B' S+ j' B B6 |# _+ O( w8 P
第9章 深度学习之循环神经网络9 A( L& P) ~* ^9 K
9-1 序列数据案例 (11:41)
4 q8 \& c8 j7 C9-2 循环神经网络RNN (16:06)$ N! f0 R+ R/ s8 Y3 ~
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
6 j; e' S+ ?+ U4 { h( m* t6 `9-4 实战准备 (15:25)
9 t2 e8 V, R4 C7 I) y1 g9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
7 a/ G, j3 m# S/ W B1 d9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
4 p, a- h* g1 b7 D5 o8 C9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
" o4 o2 w" J+ c! {# }9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)* ]" d$ _ r- b( }8 b
9-9 作业节/ b1 z" s6 E* O$ w- F" O9 ^
9-10 作业节: }: d& H% U' D' t4 J; T$ A
& f( b7 N6 D5 S$ {& t) c
第10章 迁移混合模型: H. O3 s% D% I% u E
10-1 迁移学习（一） (12:59)1 j: E% ?1 r& [ q! e
10-2 迁移学习（二） (08:48)% Y6 K A3 W- C8 Z
10-3 在线学习 (07:41)
9 n6 K! {* k; ~0 z+ O; K" y! e10-4 混合模型1 (15:09)
7 R: `; Q# K5 Q% u C10-5 混合模型2 (13:25)
! Q+ ~3 b7 T: j8 y% k10-6 实战准备（一） (14:36)
5 \! b( V( G/ ~8 A2 z {9 s5 X10-7 实战准备（二） (14:05)$ L8 v! b/ H" l/ H0 k( e5 Z* @! y
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
4 S: z3 N9 C6 S6 u2 n2 I8 j- z10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)& q' m9 A. P i" u+ v$ S
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)' l7 g8 b& D- e7 y/ C- _' g5 L
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
; k% u. {' [* c$ z10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
3 f, Y. E1 V% S$ `9 j9 C9 W: X* h5 ^2 e/ f8 @+ s
第11章 课程总结! }. Y% d' J2 J3 n+ I
11-1 课程总结（一） (19:52)
& e& b" Y8 p# f" k1 ]0 o$ g11-2 课程总结（二） (15:41)5 [, O& {1 I) s/ H. m5 `4 T/ v" M
11-3 课程总结（三） (23:16)
$ w8 V3 n/ ^- [4 A& a2 J+ |5 I C1 z6 {+ x- i
0 F8 q$ r5 \6 C# ? G- @$ S+ l h% l〖下载地址〗
5 Q0 m) y: B; Q7 b% u) v1 H
6 R! z- }3 q8 S7 A〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗. D; u) T+ D+ t% @( E5 f6 b" c
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html4 y: v: `- r: B( E( q- h/ m
8 M" J# P* _" ~6 ]; g1 {1 C' N
|
|
[复制链接]
