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3 |' z7 T, j" E〖课程介绍〗' P$ Y# `' H; i, W6 b
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。9 j$ R/ i' E7 N2 C
: ?0 b% v3 t7 ~$ ^$ _; |〖课程目录〗
9 ~/ [( \7 T j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' x- Y: o0 i. k% u( O
1-1 课程导学 (19:43)试看
" D5 P1 y: s) F7 O* l" A$ J q0 ~1-2 内容快速概览 (21:48)试看+ O9 w* o$ B V3 x2 p( ^( ~
1-3 人工智能介绍 (19:33)/ K7 [7 C+ o0 [( j0 X
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
M& l; o$ B, A1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看. O$ H) A2 ?3 p
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
0 o, A' P, Q# T7 n/ f: s/ C
+ ^& l/ q& Y& H- K第2章 机器学习之线性回归( B- c; }% P+ e( w
2-1 机器学习介绍 (17:42)# G6 v) x! s* D8 V$ b! m5 z
2-2 线性回归 (25:47)
7 y$ X; d! d4 E M* q, g n- n2-3 线性回归实战准备 (13:34)
/ T. c$ N* i+ o2-4 单因子线性回归实战 (17:18)# Y: ]- R1 w( c8 K2 T1 Q
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
& V |5 [( o r9 L2 @: r2-6 作业节4 O9 ~) _) F8 v1 u' s* a; u
2 r) \+ ]1 `. T) S1 A+ x4 h/ c9 [第3章 机器学习之逻辑回归
1 j. u+ u6 _% M$ A3-1 分类问题介绍 (16:40)7 ^/ M8 }' z' Z& a! L$ q* u
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
. V( x/ e9 \' A% e* J- s+ c' [3-3 逻辑回归（2） (14:30)
5 n! _2 M8 @, _! x v2 F, e3-4 实战准备 (13:31) M2 \$ C( A5 N5 j
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
( |. C- Z( G8 z3-6 考试通过实战（二） (16:01)% n! U* K9 [- z/ }8 Y# s- N
3-7 芯片检测实战 (16:30)
1 q1 P9 P, @) S+ a, Y4 h3-8 作业节
4 J6 I$ p# T+ k" v/ a, q, [3-9 作业节
0 W! o8 C9 K. J- _ l/ M! w. s h5 h; b2 g+ h' Z* x: M$ e
第4章 机器学习之聚类
9 z- r. c7 B" T4-1 无监督学习 (18:37); i: h3 w, w5 |0 c2 y
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
' N+ F* \" g" H1 H% H4-3 实战准备 (09:19)& r9 f' ^8 h L1 R
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
, p: u8 `' X+ i4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
7 V# M# n( I% o4-6 KNN-Meanshift (16:51)
+ O/ j0 b# X x4-7 作业节
# f9 m- C% Q) H* _4-8 作业节
, C* p; ~# }, V; h
5 H! N& E% Q) K第5章 机器学习其他常用技术
' s* k( h0 K% A( x# Z' L9 m2 z8 _7 g5-1 决策树（1） (13:22): B7 ~/ G& I# V- I
5-2 决策树（2） (14:48)
+ p4 `- @7 s! m# i5-3 异常检测 (15:36)
( n" H$ G/ Y- k0 x" W0 j4 b% e5-4 主成分分析 (17:18)
+ x* n) @/ ]) y# `" [5-5 实战准备 (22:19). K( p e9 G& J4 ]9 _; Y3 L" g6 ~
5-6 实战（1） (17:06)
: {) `, o- i0 U: e5 O* d! v5-7 实战（2） (14:49)
; T7 A% G) p+ x5 z5-8 实战（3） (23:32)2 {2 c% s% q* W+ p0 g* H5 y
5-9 作业节
7 o+ Q8 N$ R* A0 p% B" Z7 M6 A5-10 作业节
; `6 b' c# a1 u4 C8 U9 s2 p# u" c
4 o" g8 W0 o; a5 I6 _: y" }8 W; m第6章 模型评价与优化
$ s/ ~0 t3 H- D( a+ M$ M' I8 X: J U6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)+ l5 j1 e9 G* b6 `- e/ t$ y8 U
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
$ _& U0 w: a& x7 t6 j6-3 模型优化 (21:09)
" o v) k* x& X7 g1 ]3 a6-4 实战准备 (13:43)
1 d& s6 r) ~# Y; P; q5 ~& U1 e4 I6-5 实战（一） (24:53); i. `8 w5 o$ \5 [+ Q6 h
6-6 实战（二） (15:05)
: [7 W! M% M5 G8 n. a6-7 实战（三） (24:20)) D- A- M- E. r7 \( o* U7 ?
6-8 作业节) G2 |. g# W; v& {# E; Q7 I
7 Q& o: W5 L+ P; o1 T第7章 深度学习之多层感知器
7 k/ G5 ? C6 s4 n5 m7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
' m, Y4 O( Q" B( {8 @, J1 x4 T7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)7 w: `( D# r4 i' a! P) F. `! ?
7-3 实战准备 (18:57)
9 u3 u: P% }7 N7 y7-4 实战（一） (23:24)1 v) G& P) t4 t) ~* i
7-5 实战（二） (18:46)
; h$ Z1 N$ \; {4 v9 \7 h7-6 作业节, l; E1 S. z/ d" Z# u
7-7 作业节1 Z! F, ^- e- c9 t* M+ u4 f8 i
3 Z, l& Y" H$ J; n8 k, k2 ]
第8章 深度学习之卷积神经网络
G5 V# e& L- x# c5 ]0 {8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
$ a' s; ~! ^: G& [8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
+ i* I- _% }& g$ k' x8-3 实战准备 (15:18)
) S. q% K% z# R9 G8-4 实战（一） (24:17)
( j# K' ^2 ^# h5 c8-5 实战（二） (26:20)
% e6 E8 ^) p( Q) F8-6 作业节2 O% R( q3 C2 X: `
. i" s+ U, N; W8 @" F第9章 深度学习之循环神经网络- V# v; V) e% \+ S
9-1 序列数据案例 (11:41)7 t- n& M( R* F5 l4 J& y, ^
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
2 ~3 \( O% }7 {+ s, M+ x+ ]$ w9-3 不同类型的RNN模型 (17:36), l* |( J* d0 b% ^6 o, E" Q$ Y3 m
9-4 实战准备 (15:25)% |+ i; Y8 V5 |; h& V
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)7 N! D2 Y, ?" O. B. R [* e
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)- R. q2 p' A7 A- W: P* H! P
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)3 g8 N2 D; J" |$ Z4 }
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)6 T2 P2 I; E6 p0 v; |2 O' c4 H& ]
9-9 作业节
+ {. e. b; V: ^, l( U- q, Z! a5 ?9-10 作业节
( e+ B1 ?* n4 F$ u3 X& K/ Y0 I$ v$ G# a2 B. [
第10章 迁移混合模型
- Q5 T, S1 f4 i* ?! B, A10-1 迁移学习（一） (12:59) f$ ?* Z2 `( \' X
10-2 迁移学习（二） (08:48)
) A' \0 r( Y7 V9 c10-3 在线学习 (07:41)
5 r# t. N4 O1 T) T10-4 混合模型1 (15:09)' s- [3 l/ i" L; A
10-5 混合模型2 (13:25)8 g, x% I5 w2 ^+ ~
10-6 实战准备（一） (14:36)
4 h% n* y7 s7 O2 X10-7 实战准备（二） (14:05)% d) f, c0 O& Q
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
. l7 B# I# G9 C5 \4 v4 d10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
3 r& l& K, G1 _: n9 v$ ]; x10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)) _3 u: a4 @% E$ g7 |! t$ Q
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
$ z% `" W2 s* A7 M; z10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23), p+ m; g7 ^! b5 _1 i% y6 s
, C$ V8 Y9 c' E$ P2 u5 ?第11章 课程总结
( M5 N" Q* ~- D* y' i3 ^* J11-1 课程总结（一） (19:52)
6 \* e( G0 T: _11-2 课程总结（二） (15:41)* B/ T6 Y) u# c8 Q" ]% Z. n, Y
11-3 课程总结（三） (23:16)
4 b) ?6 g' X/ O: p G' s6 \# x" _5 x, H, S6 M
; _; G* Z8 H1 |1 X7 D〖下载地址〗1 @: N( o5 X H6 C
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