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+ n0 [: S( d5 v+ y1 J〖课程介绍〗* `% s s. y6 _3 r3 N
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。
- q4 v* @* @* ]! S9 d# A z, H' U' N$ u3 e8 @3 _) _
〖课程目录〗' n8 w3 I# t% 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
7 R# n( t2 P8 R$ B5 z1-1 课程导学 (19:43)试看
7 g! D) ~' a6 T9 N1 c3 F1-2 内容快速概览 (21:48)试看
0 M/ Z. ^; h% X+ n8 Z% B1-3 人工智能介绍 (19:33)7 t2 }* S+ Y5 P9 W; z' A: N) X1 u
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)/ H, c" G" M& i5 _6 [. i( c& T
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
; e0 w& n$ V- D- N2 B5 G3 r) ^1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
; U! V, H+ `0 z: O+ \9 r7 u: |0 g- V# g9 }$ a
第2章 机器学习之线性回归. V6 ^& Y& E0 S/ b
2-1 机器学习介绍 (17:42)
8 d' F% \, R( g ~5 p2-2 线性回归 (25:47): t0 t0 B/ ]2 Q. W7 N3 i) b
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
- U& k9 o- R# B0 B `2-4 单因子线性回归实战 (17:18)& R7 V+ R, X' X" y
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
& b) b4 ?0 B0 N" h! ^) \ H2-6 作业节" t7 e- m. h0 a1 X, t, N2 }
! J* J5 j1 t2 Y! ?
第3章 机器学习之逻辑回归7 t, M7 S' K- ?3 z+ v
3-1 分类问题介绍 (16:40)$ p' M% E6 b) s+ H6 ^
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
7 V& G/ T$ T4 H( ]( I7 V: g" t3-3 逻辑回归（2） (14:30)0 P( Z! i" A! [& a/ S1 @/ ~
3-4 实战准备 (13:31)
+ c, V6 D, S; g3 T6 z5 s# Y3-5 考试通过实战（一） (19:49)
0 V: S U/ z. m" B' \0 \( u3-6 考试通过实战（二） (16:01)
* u1 x! h4 ^! K# u' g, E. L" H3-7 芯片检测实战 (16:30)5 U+ q8 u3 e F5 ~+ z: r* `+ s a- J
3-8 作业节# y; [0 z' Q& U+ y
3-9 作业节) c; L Z) S4 |: g/ E* R9 G
: _' k* W2 y6 z第4章 机器学习之聚类3 k1 M7 k; r7 G- I* b, }# D
4-1 无监督学习 (18:37)( C3 T- W+ I+ b# W
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)6 N6 P0 j/ L$ }, g
4-3 实战准备 (09:19)
4 F: @# p( n4 ~, r2 ^3 E4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
( R% R# ^# f$ W* k( R2 b4-5 Kmeans实战（2） (11:31)1 \5 G2 K2 J0 [9 q' \# v
4-6 KNN-Meanshift (16:51)& v. }0 |) @5 i: j) }% Y6 H
4-7 作业节
1 ?' C5 m# Z& c# |' P, v4 b! E4-8 作业节
8 L: H V6 D# Z' G; _6 q- C8 J; Q. }! g* D" ^6 I
第5章 机器学习其他常用技术, j8 C, N1 r" x/ m- S& m! p
5-1 决策树（1） (13:22)5 y( n2 F' n# v) ^
5-2 决策树（2） (14:48)4 x8 m3 y& o6 [5 k' ?0 \9 g: E+ ^
5-3 异常检测 (15:36)& b' G9 R- K0 K1 t- [& D* o, Q
5-4 主成分分析 (17:18)+ m0 C) c- k ] R* N/ W* j, \
5-5 实战准备 (22:19)1 `6 Y3 j I" D- K. x2 l: r& t: N7 l
5-6 实战（1） (17:06)
) i8 p% X' b( s5 T3 ^5-7 实战（2） (14:49)
& \ s2 s2 m, R, }. g+ J9 x" Q5-8 实战（3） (23:32)
/ W/ W! g4 A; i+ N4 [. C( b5-9 作业节5 I2 n% d4 [( H- ^$ V
5-10 作业节' V. j* Z- Z) H# a/ V
" j8 r4 T d: [1 W8 W
第6章 模型评价与优化. }- F, ~: W) P3 ?0 {: P
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
% ~8 D: B8 h, L/ C: T' }6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
6 W( v* u% Y% ^- O& L0 C6-3 模型优化 (21:09)$ `) v7 {& z% j5 A4 S
6-4 实战准备 (13:43)
: z# Y6 B. z* P6 A7 P% E' }4 A3 E6-5 实战（一） (24:53)
- E4 h& d# p) N8 {6-6 实战（二） (15:05)! M! D$ c1 j: H8 [ k. ~
6-7 实战（三） (24:20)( Z7 L- m+ ^& j1 w' U+ M
6-8 作业节* M9 I+ z0 {6 }. _& i
4 @; e1 Q7 L d1 \$ F3 h5 s5 e- }: x
第7章 深度学习之多层感知器
4 p: a1 `3 ]2 y! P7-1 多层感知器(MLP) (18:18)/ L3 q. f, R8 t; {9 e1 j
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)$ g4 B4 T5 k/ o& g) x6 l& a
7-3 实战准备 (18:57)" l% t6 b- H( r. s6 L% M) W2 K
7-4 实战（一） (23:24)+ }: l: r; U. K( f
7-5 实战（二） (18:46)
5 ~. n- t8 Y- A, P1 N0 H/ O7-6 作业节- j! k! T. h% E% U. J+ ~/ y0 y
7-7 作业节
/ y) N$ P/ p+ b1 }# b) X* I6 h' S& }9 b
第8章 深度学习之卷积神经网络7 C( [+ O) S& c/ F! r6 d) g
8-1 卷积神经网络（一） (30:03). ^, ^, x2 Y8 Y# F3 f, [
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
9 l6 t+ s! A- D0 U+ K1 {8-3 实战准备 (15:18)7 j7 d& t/ p3 m
8-4 实战（一） (24:17)
7 \ }# d$ @2 I! r4 E8-5 实战（二） (26:20)% _ \2 ?$ {' |/ |
8-6 作业节; z- t+ C N+ c2 G% l0 g8 H
2 C) W" c) M0 M7 F$ Q2 B第9章 深度学习之循环神经网络0 D4 ^1 G. K+ {
9-1 序列数据案例 (11:41)
! J r, ?( M1 l/ `- c9-2 循环神经网络RNN (16:06). q7 p: w1 F# K$ {/ P
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36); \2 l. d0 S. _2 ?
9-4 实战准备 (15:25)8 K* q: N/ N) u. H& x3 O
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)9 P5 b$ i5 M/ h% P% f. [
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
: W. q7 |0 Q0 @( h! U9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)9 W' L3 T& D+ I8 I* N- o! [4 j3 F |
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
7 _0 ? G- V: s3 t: H/ f/ n9-9 作业节
( O3 K W! ?/ |$ i. ]) l9-10 作业节
$ i7 \2 Y! v! n. Y( T! Q: Z, }! q' t9 D# U" O! Z1 [
第10章 迁移混合模型
! k0 N$ z! w" R10-1 迁移学习（一） (12:59)
g7 j, L, o$ ^. s10-2 迁移学习（二） (08:48)8 ^* P# p5 r P* h
10-3 在线学习 (07:41)
, \8 Q) w* p. I6 F! K10-4 混合模型1 (15:09)0 B) x$ ]# R1 k W8 w2 k; x
10-5 混合模型2 (13:25)/ Y f7 L% E* F. `) F
10-6 实战准备（一） (14:36)
1 Z1 q7 R1 S: E, S k10-7 实战准备（二） (14:05)
# d9 o! k2 e- f/ l10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05). u5 e0 d0 _8 j! z: v
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
+ r7 j8 D6 {3 Q# F3 i& T6 H10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)& B: z3 |( p6 v6 Z. \3 ]
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
1 Z: J9 C% r1 j9 K% }10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)" A X" H# j+ H# Q5 U' `; j% b
) C P$ B4 n# ^第11章 课程总结4 R# B4 i9 T" K0 e
11-1 课程总结（一） (19:52)& t3 g$ k3 O! q( @, C
11-2 课程总结（二） (15:41): o1 q, H& k* g$ _& x' `1 V t
11-3 课程总结（三） (23:16)
$ H" v# c3 D9 f( C! J6 H
8 f( O1 [+ v8 K# |1 T% T
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0 h. |* X& Y: x* Y3 l5 J) V
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