1 Z; g0 V: b. ~3 s/ X, C3 l$ j/ b, H: j; p
〖课程介绍〗
$ N0 Z! A# D7 U" A- X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。
( T: t# U2 _! n0 ]
" X7 D' t; ?0 g7 c! W〖课程目录〗
) b% x/ u- x/ X- M' e( `7 v5 }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 _8 x" F, ]$ k; z0 ~" g2 H
1-1 课程导学 (19:43)试看* f+ e) o+ y, {" e
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
) A! P0 K! A+ Y7 B1-3 人工智能介绍 (19:33)* e0 }7 I' z5 k2 W+ _# Z6 L2 ^; Z
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
! g$ ?# O0 }1 N: H: n& q" ^2 U1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
) H2 j0 T! ]% R" v9 D3 \2 G% m: ^1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)& q* s z" _: W1 e) p R% B4 I
( E/ V6 C/ }( I2 I第2章 机器学习之线性回归
! L0 m2 x, T% k# Q$ Y, }2 b2-1 机器学习介绍 (17:42)
3 C& N* x/ N3 b, o5 h) u( K2-2 线性回归 (25:47). h0 l6 H: v/ v; v
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
8 R8 H7 h9 z G& H& S2-4 单因子线性回归实战 (17:18)8 ~; i2 y' P i$ x$ b8 M
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)' f7 v5 h, z' {) r t+ K2 w
2-6 作业节8 b2 F8 j5 z1 Z! c" x1 o6 E
2 S5 Y' s. a5 X/ z* s. J; j. v
第3章 机器学习之逻辑回归. n: C$ Z5 N) W( i$ H
3-1 分类问题介绍 (16:40)# l) _ z+ b6 b
3-2 逻辑回归（1） (14:54)/ d, A# {6 L2 ~4 B; T" {
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
, G' P6 m( j W0 `6 k3-4 实战准备 (13:31)8 c, Z4 }4 y. |; Q( J
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
1 }9 b/ u8 |; T3-6 考试通过实战（二） (16:01)- p: J+ w3 ]& i' Y
3-7 芯片检测实战 (16:30)
/ A' p! e" c6 ~6 `3-8 作业节
4 U7 j) |8 P3 B: ?3-9 作业节) t0 U" T, v1 ?7 V/ C) L
% d! c) D) i% q; \- ?; M- ^
第4章 机器学习之聚类
: x! `# T: w3 V4-1 无监督学习 (18:37). g b2 Y, J! D' _. r2 k0 r
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
! W: K1 \# H' E) D2 b4-3 实战准备 (09:19)
9 d+ L7 t3 ?) J4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
' g+ s9 Q q9 {$ g5 @0 Q" o4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
/ Z! B x' Q4 W, T2 o0 y5 Z4-6 KNN-Meanshift (16:51)
7 Q: L3 u- ]- d9 t4 l" @4-7 作业节( D, t/ H8 P/ R1 J. {9 f
4-8 作业节( W! O2 W+ }( [5 b; s
3 k3 u+ F. J, G- l$ F
第5章 机器学习其他常用技术: F1 j& O' S* S: }$ s
5-1 决策树（1） (13:22)
3 `! H. m" B1 h5-2 决策树（2） (14:48)
; x2 ?2 M6 g. D) p5-3 异常检测 (15:36)
6 S( S Z# i: A& G5-4 主成分分析 (17:18)
( d4 U) Q9 ~9 d# U4 m* y5 ^6 g5-5 实战准备 (22:19)
; I j4 `, \+ \, |" E9 w5-6 实战（1） (17:06): z, x# _, p' R+ t3 o- t
5-7 实战（2） (14:49)" v- R, n- J, [. W- L# f
5-8 实战（3） (23:32)
& ?0 j, f( x: z* v( J: Y5-9 作业节/ v" M! \, @: |" }7 X( y$ c
5-10 作业节5 }- f0 k2 x4 H. w! b" g' C2 y. R
( o7 z9 I: H9 U5 y& y+ p
第6章 模型评价与优化/ k# t3 ~% k3 [$ o- v9 P( k" d+ o
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)% x; d7 D0 K' v
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
* A3 D: b. G1 f' m) H/ z. T6-3 模型优化 (21:09)
- y% B3 m! P- d5 U6-4 实战准备 (13:43); r) s! A- b% A
6-5 实战（一） (24:53)
; P- z* o' @; P6-6 实战（二） (15:05)! e; M; q2 j/ `# e
6-7 实战（三） (24:20)
0 g' u, k& d* J& {7 x6-8 作业节
1 q1 S+ `: j1 i& O- v0 F, ^7 f! y( ^" W
第7章 深度学习之多层感知器, M4 {6 ?4 E/ l
7-1 多层感知器(MLP) (18:18); C1 `- W8 h0 S7 J
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
; ?) a% m& D( n R v) m* C7-3 实战准备 (18:57)" b# J' x2 x3 ?& A8 ]; n
7-4 实战（一） (23:24)
# N5 n8 G. d# Z; r% ^7-5 实战（二） (18:46)
1 d6 v' B9 s. Y7-6 作业节/ Y& I" r! D: Z7 H/ X6 |5 q$ @- n
7-7 作业节& [/ a* D7 A. w* {" G8 X) q7 ~
' s" [8 J) H: y0 J第8章 深度学习之卷积神经网络, u0 p" z, S" F0 ^1 F, i: a
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
7 {) s7 G* Z5 S8-2 卷积神经网络（二） (26:16)9 \5 f# b& y& n' [( f3 [% n
8-3 实战准备 (15:18)$ E1 X4 s g" [3 x4 n3 \
8-4 实战（一） (24:17)4 O4 T$ q( J% G: s% ^; m# a
8-5 实战（二） (26:20)
8 P5 f( y" G/ B9 a4 p* s; t8-6 作业节
. m4 \& [! m$ r: V' C4 C9 ~2 S4 {" [2 F5 @/ X. d9 k
第9章 深度学习之循环神经网络
0 f8 q, k% `: l8 ]% ]% y0 [9-1 序列数据案例 (11:41)
C) r! r3 T l" |/ u4 a9-2 循环神经网络RNN (16:06)' P& g0 B. e: A6 T& ?% P
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
; R* K0 n! {" q+ `9-4 实战准备 (15:25)1 @& `- a+ ?$ t- |+ S O# J5 `8 h
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)! b# T i1 A4 v( u! g' Z# x% D
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
' t) f2 d: A, q. w; {9 p2 i9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
0 k- R. U- P5 u7 \7 l( G: q9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
3 S, r z8 ?# Z3 ^9-9 作业节/ ^1 u `+ [( R p
9-10 作业节; H2 j @5 ?, E$ Z5 Z7 x# O+ t
! D8 t5 N! g+ V% k: w: s第10章 迁移混合模型1 s3 L" l, o/ k2 l* h, d
10-1 迁移学习（一） (12:59)5 S N: O4 e* M
10-2 迁移学习（二） (08:48)' h. `; b1 }5 C9 ^8 l
10-3 在线学习 (07:41)
$ @, X% K3 u0 T8 W9 d+ J10-4 混合模型1 (15:09)
: ]- G$ h9 x+ Y# b1 A0 \10-5 混合模型2 (13:25)4 r* A2 p% J; l: r
10-6 实战准备（一） (14:36)
7 _! l& N+ r. E; x10-7 实战准备（二） (14:05)" c' A7 i# ^* ^- @- e# a
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)+ e% v7 u* j* o
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
/ ]( j8 d, x/ c& }$ ?10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)2 ~, C( |% d! M
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
2 t1 ]) d+ s! {4 A. m! o10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
; M# @; w' S# V& i' }$ J& C1 R: Q! Y; ]
第11章 课程总结
; p$ s! J. x. ~1 h+ Z11-1 课程总结（一） (19:52)3 ?# l8 h. b% u
11-2 课程总结（二） (15:41), _- o& }) G4 r
11-3 课程总结（三） (23:16)
$ \9 M# @+ O$ \+ f$ ]8 X+ G0 ~ b5 i' p+ {- U0 d$ g
7 b9 E3 d) N" Z" p. h; p8 u
〖下载地址〗) u1 n" _8 ~7 Y+ w3 d8 ]! a
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2 m3 H8 }" _- v1 m3 Q0 ^% K
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