3 O' A, |# E9 D8 Z; ~% i7 n7 j/ k0 f
〖课程介绍〗
4 n9 ]$ [0 `5 U* l4 S* s8 ~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。
3 p* ~: k: C' I: ^6 W; i; K( |* _& }8 g3 G
〖课程目录〗
0 x: t- b; ? v1 N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2 y; K( J* J# {/ `
1-1 课程导学 (19:43)试看
1 @, i+ q9 Z. C, N- R7 B- S1-2 内容快速概览 (21:48)试看
# r! y0 X; ~- t0 [# I& R1-3 人工智能介绍 (19:33)% I5 n# _' ~! M: T
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)* N( s1 j% I9 \0 p9 C& q) l
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看 n! y& O+ T5 c8 F# [
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)/ a9 ^- f: {- Z3 H) w& Y
+ T) ~5 k9 [( q; @4 J3 t) ?第2章 机器学习之线性回归
: P- ] h, @# ]. J* B0 A+ B7 Y2-1 机器学习介绍 (17:42)
3 E1 D2 T/ l8 X8 H- h$ }/ P, g2-2 线性回归 (25:47)
! \* Y) k) z$ l2-3 线性回归实战准备 (13:34)& Y0 d) C! c0 t
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)# Y# V% V7 k2 p2 @' B2 E7 Z* p
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)4 q& _! R% O* n4 Q( L4 d( J, s! x+ u( I
2-6 作业节/ u' E) G5 C/ P/ r6 Y
" h( ~! b0 [3 A5 u5 J
第3章 机器学习之逻辑回归% n: A* L2 P' S# @$ p# C
3-1 分类问题介绍 (16:40)
; B& o% I9 ?0 {: G* X+ x6 i: d$ @3-2 逻辑回归（1） (14:54)8 [ r- \' B9 Y* G/ q4 m
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
# \" Z/ ] l9 ?# Y3-4 实战准备 (13:31)7 N3 T! ~7 Z% b& _8 ^) l/ ?. {, E. Y
3-5 考试通过实战（一） (19:49)" g, `* W% g5 R" A' e0 _
3-6 考试通过实战（二） (16:01). F' t- \ `/ ]$ X
3-7 芯片检测实战 (16:30)$ Z6 b" `' Q) P* [0 X
3-8 作业节
g) O4 I7 C. ^# Q: W$ Y3-9 作业节; v9 Z7 W% [/ b
. e1 ^0 p% B, D0 \6 Q: z5 e第4章 机器学习之聚类
; v$ ]0 u' i9 v: z% T/ q4-1 无监督学习 (18:37)
x) n3 c+ i5 _2 h! |( n6 e* ]4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
2 j( {$ K% n" D0 Z& E( s! ~4-3 实战准备 (09:19)
# o* m* M, o& |! |4-4 Kmeans实战（1） (12:34)% [. c0 U, c- Y6 c8 ^! y H' j2 }3 S2 A
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
2 Z; K+ T# }5 J: { Z- L4-6 KNN-Meanshift (16:51)7 ~" H6 M5 A$ r7 V( W
4-7 作业节& s1 `8 x9 N' r2 r8 s* p
4-8 作业节
* w7 j0 l4 J5 l" l: \ U& `- E* v: [. d+ [, b" u( M+ J! _9 Z
第5章 机器学习其他常用技术
+ V. l9 Y& w6 E2 b: U3 s5-1 决策树（1） (13:22)
& T. b5 [$ H; l5-2 决策树（2） (14:48)
+ ^1 F; Y- h2 a6 }% F- b8 @% A5-3 异常检测 (15:36)2 @% Q; P/ h. q% e+ E
5-4 主成分分析 (17:18)
8 L9 l) M/ I) s1 f5-5 实战准备 (22:19)
$ J! m/ ^% c* F9 _$ w9 W" n4 q ^5-6 实战（1） (17:06)/ t v* `2 @9 _$ W; S
5-7 实战（2） (14:49)
) [5 b- a2 P# x+ f- ]9 Z/ u5-8 实战（3） (23:32)
$ T1 S: }" A) h( F" R: m+ ]" A( f( D5-9 作业节$ |% h0 [) {. O, \; s6 i
5-10 作业节1 w0 s+ g! J3 q1 ]
1 j0 _ ?+ |. d# {3 C
第6章 模型评价与优化
$ U: B9 R3 w. d' [; A: V" K* ]6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)( q$ e, I; g0 u* d4 u
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
) v/ l, @1 Q8 i# g+ _# d6-3 模型优化 (21:09)+ ]; p/ b4 U C9 u' _8 a ^
6-4 实战准备 (13:43)" M4 h, g" w/ Q( Q Q% y# C6 i
6-5 实战（一） (24:53)6 C" N6 Y. g# |+ X5 |4 j5 {+ m
6-6 实战（二） (15:05)! Q# T' s5 J k9 d, ]3 O
6-7 实战（三） (24:20)
5 {' v# ?) Y! L ?0 y' L& G9 G6-8 作业节
* Q! K/ H; J* _' ~( y0 @( _% E. f f; F) d0 ]- C6 {. ^
第7章 深度学习之多层感知器
3 P$ f* t& m# ~+ a7-1 多层感知器(MLP) (18:18)" }" S' m' t* o+ }9 F4 v# t
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)' i7 F( x' @- h/ F' g
7-3 实战准备 (18:57)# y# z/ j. y) ^; }. |4 X
7-4 实战（一） (23:24)
7 K9 @, v6 h# K9 Q$ C6 j7-5 实战（二） (18:46) f, O4 J t" } |2 N5 M
7-6 作业节
: a# a8 U, A, S M7-7 作业节
" k1 N& E8 C/ e8 B! \8 z/ ]" ]6 t% O2 |) h
第8章 深度学习之卷积神经网络/ r0 B3 m9 Z' d' K; E2 e. N
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
" C* s! ^+ D% b/ C3 L7 O: A- N1 h8-2 卷积神经网络（二） (26:16)$ |6 [+ l L( U1 d1 F. o3 e
8-3 实战准备 (15:18)4 x7 |) O' j9 T8 n4 N5 v
8-4 实战（一） (24:17); j8 u1 A$ m- E; s' A* y* C1 R
8-5 实战（二） (26:20)
# L6 }6 _: A( n$ x) v" B8-6 作业节
% t$ D! R6 Q) ~9 ]
9 o9 d% J4 Z3 H: M2 y9 i第9章 深度学习之循环神经网络* j8 z* r- l5 g+ F+ k- F
9-1 序列数据案例 (11:41)1 o) l6 B3 N: F; D# J
9-2 循环神经网络RNN (16:06)( f9 L ~2 m8 B
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
: b# r7 I/ D. S$ p9-4 实战准备 (15:25)1 Q0 T7 y6 B7 _. n3 ^2 a- i, I. C
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)/ `( r( k8 z8 i* N' l
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)9 m: }" }0 v; C+ `& _. i2 @4 ^
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
6 m, \* ~: P# X$ u# \9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00); g, ~3 s( u: Q. R) I" N4 X6 ^2 E+ k8 W
9-9 作业节$ C0 L @3 R$ r* O
9-10 作业节
. H8 Z' p* x s8 B7 t1 E1 n) D9 f+ R/ H( I
第10章 迁移混合模型
. {+ N0 Q% P5 s. i6 T3 \10-1 迁移学习（一） (12:59)- B# [ G; i4 R2 S9 F' J
10-2 迁移学习（二） (08:48)
& u& ~$ h$ o+ l; Z# |* j# @10-3 在线学习 (07:41)9 F/ K" N0 F) Z! {
10-4 混合模型1 (15:09)
: k1 z/ U( z( Q7 Z1 ?8 X: K; q10-5 混合模型2 (13:25)5 r' ~3 ]/ y% Z0 Z% i+ [: m# U
10-6 实战准备（一） (14:36)2 g# _& y7 V( |8 l4 z/ ]( ]7 S
10-7 实战准备（二） (14:05)
" D9 H+ S" V. t! ?5 E; ^10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)- }8 ^) C9 A$ f' w: {4 ~' h1 Z5 |
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
2 z. `, L, _/ a3 K, {0 a) z* w10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
! f9 k* M4 z p9 n$ Z' D% Z" A8 ^10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
: Z2 b8 P2 ?3 B$ Y5 c10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
3 V* s5 W/ ^# C! r) X
& ]1 y f" X: g2 w第11章 课程总结$ l/ X5 G1 _5 p4 ?4 P9 ]; Q, M% q" B
11-1 课程总结（一） (19:52); r- ?. s; L/ P+ j9 W' |- x
11-2 课程总结（二） (15:41)/ k* S0 z3 u: y+ s* y
11-3 课程总结（三） (23:16)* s) o) ?4 O9 B1 Q
% x/ E1 o* v8 ^% S, l7 S3 ^* |9 ~' U6 Q
〖下载地址〗' }& x( T: ^0 m( y/ s( f
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