5 U( l8 |2 b! q$ v& n- U
8 A5 `& x1 ~& w9 y l" ]〖课程介绍〗
+ C4 N: e1 ~5 Z" W) K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。
! c, B' M: S- \; j. \) M+ m" {6 V
〖课程目录〗
; F" v3 f) p+ x9 P# j5 j% d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4 N1 {9 N/ c: J1 M# L
1-1 课程导学 (19:43)试看
$ K _7 D2 H c5 [/ W1-2 内容快速概览 (21:48)试看
( n9 n% ~4 @8 i! ~8 J" J& d1-3 人工智能介绍 (19:33). Z3 z7 s: ~1 N
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
* I0 Q" w- }; V2 T: D1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看) w! v* h# ]% p) c
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21), [( l8 P* Q: R. F7 p8 C7 a5 Q7 V' Q
$ Z4 h+ s0 H4 a+ }5 e6 p
第2章 机器学习之线性回归0 D, z' r$ [& L U# q
2-1 机器学习介绍 (17:42)
3 F+ `9 N7 }- [2 S$ m% B) b2-2 线性回归 (25:47)4 D: d& h3 b) d( M0 Y8 u3 ]
2-3 线性回归实战准备 (13:34)( ^" v( i9 w0 s$ A# r' N6 q
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
9 ?: U( _ W( \7 v2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
8 t. X7 F* Y$ O6 t3 {4 e6 A* e3 z2-6 作业节( D8 \0 r; Y0 ~+ c# E
) ^+ j. Y& g3 `# i: r1 Q* W) Y
第3章 机器学习之逻辑回归+ U+ i( f, Q% T0 l+ e/ X
3-1 分类问题介绍 (16:40)7 R% u. y* Q+ e1 B5 e; W
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
+ b/ [( J1 j' C- c3-3 逻辑回归（2） (14:30). K. a! m7 U9 ]0 |5 x7 l, r7 D; k! J
3-4 实战准备 (13:31)
" I1 @6 ?5 R6 d0 e m3-5 考试通过实战（一） (19:49); y9 @/ F3 F% g5 ]* Z# n w3 i6 e
3-6 考试通过实战（二） (16:01)/ y% z) F, a1 n ~& m0 ^; i1 g
3-7 芯片检测实战 (16:30)7 ~( `6 [) c; C" v6 d
3-8 作业节& g" Q4 [$ w+ f$ a1 j2 m5 N
3-9 作业节+ a% [+ n7 T: ~- r( q$ D
/ Y$ u+ R) I6 ~, h) ?9 l第4章 机器学习之聚类* m0 U1 m. \1 H4 U# E
4-1 无监督学习 (18:37)
" S* L* ~7 [# e! N: C& G1 ]2 ~4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
2 u. X7 \. f% k3 }( l F; ?% B B$ U4-3 实战准备 (09:19). g3 t3 x2 R. H1 V6 B: D) A
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)" @) u, o/ `+ k7 q
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)+ A; B6 h( Y3 ^0 a! M$ S
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
0 P, S" c" m( q& M+ R4-7 作业节
3 }& I$ U8 r& v/ |4-8 作业节
& p @! M$ X7 b- U$ i6 N
0 o2 ]( d/ L$ H# L5 E, f第5章 机器学习其他常用技术
5 u' }7 Y [8 P, p4 F, f1 n5-1 决策树（1） (13:22)) z$ s( ~! l0 Q
5-2 决策树（2） (14:48)
. f" ^& s$ H& p" t5-3 异常检测 (15:36)
" I* \* v1 t1 o8 n2 F. Z( x1 q% _5-4 主成分分析 (17:18)7 i d( p3 ^& F/ i6 s
5-5 实战准备 (22:19)
9 c, L- T& r9 m5-6 实战（1） (17:06)
; r6 T2 x' O5 r+ E) |/ m' F5-7 实战（2） (14:49)
: Q- |: f9 u3 ?4 L2 H5-8 实战（3） (23:32)
! n, E) i1 n U9 P1 S, h( Z5 N5-9 作业节) \* I& J' E3 \ g2 m
5-10 作业节
6 q! N! S; E! s" e) _0 _$ ^2 W! K+ a6 F2 k. Z0 O5 G
第6章 模型评价与优化3 o9 q; d* [# L4 x& x
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)( V% b+ l' p6 {8 X9 D
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
. T: X; e* T! v# ]; d. C R/ k+ W6-3 模型优化 (21:09)% q8 `: E+ l8 y) Q7 {+ I9 U) J
6-4 实战准备 (13:43)8 I. M# p5 x! H% t4 }2 f" h: g
6-5 实战（一） (24:53)- Y$ ?" U. N4 e$ p9 e
6-6 实战（二） (15:05)
5 k; d/ m* a/ u+ r6-7 实战（三） (24:20)
G5 p2 v0 N+ R3 I6 f6 O1 f; g6-8 作业节! G3 _! F7 z. |5 I9 `4 J: Y6 }
* H$ u" S$ K( C) V第7章 深度学习之多层感知器7 P% H/ G* y \! E0 Y
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)% ?. L. o& }8 [2 [" |+ ]
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
8 ~$ u5 ?7 Y7 [ k: O, B) S2 }7-3 实战准备 (18:57)
$ K* ^8 n/ C- @7 E7-4 实战（一） (23:24)
7 R8 ]. s# M7 L! ] m; T/ F7-5 实战（二） (18:46)! E7 M# f4 h! _5 k$ d* O
7-6 作业节* q4 |+ S4 {2 }* M5 s
7-7 作业节
" R* l5 q& t; b' t; F" E$ e
5 l* V; l/ D2 n: c3 U第8章 深度学习之卷积神经网络
+ r$ l8 I5 f* I8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
. l5 g9 i; ^; k& f3 ~4 l8-2 卷积神经网络（二） (26:16)8 k( E' w! b( H0 }3 S5 C. w
8-3 实战准备 (15:18)
; d" R3 ^2 a& @5 m% J8-4 实战（一） (24:17)2 | I9 H2 v/ s2 T& M
8-5 实战（二） (26:20)8 {+ s) `0 o6 L0 t2 E( X' ~8 j
8-6 作业节
8 j1 a5 x' [( u% Q# d2 B; r( G0 n' s) K4 {* A9 c
第9章 深度学习之循环神经网络
. T) Q/ A5 [7 \& S. [, O' d9-1 序列数据案例 (11:41)
& y B2 ]/ ^/ v$ T7 T9-2 循环神经网络RNN (16:06)$ [) a, G" B, T! i+ H( p
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
# k; b0 o b3 { ?8 @0 G; f9-4 实战准备 (15:25)
X; w0 U" t5 T9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)9 {4 G9 b. o" V1 Z+ C
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
8 u* \6 S' J4 b2 H9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
4 p1 w4 q+ _1 |' I6 \' N) l% K9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)# E8 W; l. m# k$ N( C; G& F' G
9-9 作业节
1 o5 f8 Y, h* R4 c9 h9-10 作业节' ]% }1 i* g' F x. C! e
7 g5 F7 x$ T7 Q第10章 迁移混合模型
) f% C' G. n# W( z/ N10-1 迁移学习（一） (12:59)0 [: |2 z# @! E
10-2 迁移学习（二） (08:48)! @# P- g- F( x9 o: K
10-3 在线学习 (07:41), D m! N$ ^" x% k$ Y, \1 x
10-4 混合模型1 (15:09)! s; b8 _( L0 m
10-5 混合模型2 (13:25)! m4 Q! w9 ^# [5 H8 a' }% D g
10-6 实战准备（一） (14:36)
: s& u- e* J" ~0 }10-7 实战准备（二） (14:05)
/ U- ]7 [. U0 ^. z10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
, [; M9 b) T- w# f7 X+ t0 _5 K; H10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
/ g& M6 O$ a& o# g$ F. T$ v10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
' l$ U4 n7 A. k: G10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
7 f6 l; F( B6 Z10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
! U; V. N2 B% u; r: A: B
. |3 }- U% P9 W: l2 G第11章 课程总结5 n5 Y4 u7 @- d
11-1 课程总结（一） (19:52)6 S# o8 S" h& g- V \2 F9 a; s& m
11-2 课程总结（二） (15:41)
9 Y* B! F; p. S/ }4 a3 C4 S11-3 课程总结（三） (23:16)& d2 Z7 |! h6 u8 f
4 R8 D. B* i2 }# v
7 r1 F& N' H$ q6 b〖下载地址〗! l0 W$ T2 Y; Z* c3 Y+ h+ @ l
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