/ y; `7 F) e7 R; f. Y$ g
1 g8 T' g6 ~+ h y k% i〖课程介绍〗9 l1 q5 P1 @3 ]* l
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。
i& P( d0 i% J) L% O; ^, [7 f. [4 ], V, M) q8 e9 j3 J
〖课程目录〗
3 }/ n7 o) r% G" K: f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$ r- z. ?7 r4 j) d( R
1-1 课程导学 (19:43)试看5 `0 F, e% l+ } i$ v3 e
1-2 内容快速概览 (21:48)试看$ i5 E9 S5 T- N$ Y" L4 q) B p
1-3 人工智能介绍 (19:33)
# Y) ~0 R3 {+ G t/ W6 v1-4 环境及工具包介绍 (17:38)6 E3 V) O" Y0 K3 Z" R
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看8 N# T0 d4 W) n4 y
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
% {% U. h; Y- R' H3 z- l; d3 M" F% d. C
第2章 机器学习之线性回归0 a+ y7 G8 f$ g/ K, b
2-1 机器学习介绍 (17:42)
( G4 t3 q a0 o8 b/ h2-2 线性回归 (25:47)( j3 U4 V& D6 B+ A
2-3 线性回归实战准备 (13:34): I1 ?( ?) x1 W" f
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
0 u1 g7 j6 V% M w5 H2-5 多因子线性回归实战 (25:29)8 f2 S) g# c( s9 H+ y; v0 l( n2 `
2-6 作业节5 i" w# N/ F5 n
& N" ~2 Y# |4 t5 n) L9 M" W
第3章 机器学习之逻辑回归
6 ]4 |( ~! `2 y3-1 分类问题介绍 (16:40). w) _/ Y& _! i$ h& Y* M( Y0 \& ~+ h
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
; m! `3 O' S6 l2 Z+ _- j: o3-3 逻辑回归（2） (14:30)5 T$ C7 r' l# u: y& M( P
3-4 实战准备 (13:31)& z [3 p& l8 Z
3-5 考试通过实战（一） (19:49)& z z4 ^9 a5 w. U2 T0 c
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
. M' n. S: P& p6 m3-7 芯片检测实战 (16:30)
% s0 A4 t2 o. w+ r& \( S: j1 R3-8 作业节
: t. V' _, |. N4 L- m$ x3 k3-9 作业节; v- W) x2 P2 E! D; Z$ I2 L
; U0 ^! }, z0 r0 S% t! p1 ^5 a
第4章 机器学习之聚类$ E6 G9 m$ I8 t9 t7 A) t
4-1 无监督学习 (18:37)/ \4 O4 c3 q" g7 j* o
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
( v% z3 z& O' l. A" G4-3 实战准备 (09:19)8 Z: ], |; x; `4 W7 Q# n
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
1 c( D8 T9 \7 t2 c0 G4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
+ l }# G" w- e4-6 KNN-Meanshift (16:51)
% l( T! x0 q" ~' \4-7 作业节8 J: l- H7 C6 w0 I, k6 D ?9 u
4-8 作业节& U" {+ A7 { m1 H$ T
; o4 g4 ^/ W. s1 @" u. r% h# d- l第5章 机器学习其他常用技术; Y2 S& C0 C% w' ]
5-1 决策树（1） (13:22)
; _4 C9 d& {. Z w7 i) Z( J: z5-2 决策树（2） (14:48)8 c2 x4 @. v8 |
5-3 异常检测 (15:36)
. m3 o+ H$ U1 _) v- S5-4 主成分分析 (17:18)
/ r" W5 ^' E) n1 v7 s0 f6 c5-5 实战准备 (22:19)" @1 _: v+ \. L @: ?
5-6 实战（1） (17:06)6 G5 r$ F5 \, D7 q7 }6 @! Q/ I! }) Z
5-7 实战（2） (14:49)" l2 D) j4 c) x- H8 R, m
5-8 实战（3） (23:32)1 g4 [7 c. g' B4 P
5-9 作业节) u, z* h7 z- l
5-10 作业节# l) G; u" Y* D1 L v1 p+ h! \% A9 R
, x/ C9 D; E) F
第6章 模型评价与优化
7 \/ o( E- p5 {$ ?! K6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)- o# b( E3 Y. e ]0 l2 b' T: f1 j: @
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)" P% C7 y" T! ^
6-3 模型优化 (21:09)
2 a! C4 Q9 M- I6-4 实战准备 (13:43) {$ s0 x0 o8 a" j. ^
6-5 实战（一） (24:53)) C; |* K) w4 N+ M' ]3 B
6-6 实战（二） (15:05)
( K& L0 ?+ }: s. y& k6-7 实战（三） (24:20)
3 H1 |- m% R1 g8 x2 V( m6-8 作业节
( c3 [0 q! w# m5 E$ v7 P6 A. C4 s
! W4 k- t& |, ]; n: A第7章 深度学习之多层感知器( \1 ?, x( x+ V) W5 q
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)+ H( P6 s5 T6 Z8 M1 ^ @/ n$ v" D
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)0 d5 Y/ v! }1 e; b' F7 @
7-3 实战准备 (18:57)
5 }( u" _' N2 a7 [' M$ }7-4 实战（一） (23:24)
3 G5 r) v9 H9 @" j. l0 I7-5 实战（二） (18:46)) [7 G0 a% h1 i
7-6 作业节+ a7 O6 {* }4 ~; }' P& n9 o
7-7 作业节
/ E4 [! |; F) }! ^2 Q
; d" l5 k e' D" S+ D& B7 ?第8章 深度学习之卷积神经网络" G7 U# {, n8 K
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)3 I: z$ x. Z% w4 W
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)2 @/ ~. X% x; z5 N! H, \8 z+ c. c
8-3 实战准备 (15:18)+ K' t2 v+ `* D: B9 z
8-4 实战（一） (24:17)
5 r# c+ O( G! B' W8-5 实战（二） (26:20)
& N0 L# Q/ E, }0 s K8 A8-6 作业节' l1 u0 t% H% I$ k4 s, j7 v* ^2 T
# o. h) d _1 e0 m$ ]" q
第9章 深度学习之循环神经网络2 I( y: a9 R' p- w! e+ q* H
9-1 序列数据案例 (11:41)1 Q; f) X) s& \; \
9-2 循环神经网络RNN (16:06)1 S9 y. _2 R" x/ K; m3 n
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
0 u7 j& J" W+ M0 s" k9-4 实战准备 (15:25): k& G3 N0 k# C# S1 t- ~
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
) P/ c7 @8 P W* `! `9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
* N1 w: y! z1 i2 ?9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)4 L! K' W7 p9 ^5 [
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
( _. j7 E" e+ D$ N9-9 作业节
3 a1 x2 M. y1 p- r4 h" d9-10 作业节
8 w2 f$ V; e _+ V/ }( {$ z/ m
第10章 迁移混合模型, m- @2 F) }. d8 s; w4 p! S( d% g
10-1 迁移学习（一） (12:59)& B! X3 [& y) a
10-2 迁移学习（二） (08:48)
- N2 Q ?7 m) r' k10-3 在线学习 (07:41)
- r: N: D, g+ P4 M9 w10-4 混合模型1 (15:09)0 y* X2 J' q' d5 v: V8 B( y
10-5 混合模型2 (13:25)- ^9 v% V9 y; k. _4 t1 y8 r( V
10-6 实战准备（一） (14:36)
; U+ R1 S' e. d3 k! z$ v9 j10-7 实战准备（二） (14:05)2 n2 \) n/ h5 T ~8 c8 L% _
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
' x) j/ f: ?6 Z10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
6 `! J& Y4 _3 ~: j2 g10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
& k7 A! j0 j9 e1 S10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)6 ?; H% T) a* V, G
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
6 ?) P) `) O) N; k0 R( s j. W% Q4 B2 O$ |3 B1 l1 O' m
第11章 课程总结
) b8 q9 H7 S9 w$ H% ~3 e. _/ F11-1 课程总结（一） (19:52)
8 i3 w* @: O3 D11-2 课程总结（二） (15:41)
: k; N! ~" L9 N& U- w) n' `3 l11-3 课程总结（三） (23:16)
3 L9 b* l; t$ ~+ o% r% ~" K9 @4 j' `0 V" {* S1 m- S; u% N
$ K7 P' x5 `/ c0 n8 B' x8 o6 {
〖下载地址〗. p2 X4 m- }3 L4 m. P# \: [/ E
" N+ m1 _& m6 D& v3 G
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