" P, z" ]' u. v( S9 k7 v5 y& K/ p3 f1 Q8 o1 K
〖课程介绍〗
! Z+ [; c% w8 l A' f+ x) 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。
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( Q- \4 r# l. I: N〖课程目录〗% l$ y; [' S4 n2 z7 W) W1 Y
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
- y, T- ]5 E! k+ i1 s4 s1-1 课程导学 (19:43)试看 X, Z+ m% @, P" Z$ x2 J7 G+ V' q$ N5 `
1-2 内容快速概览 (21:48)试看% G; O9 f% |# w
1-3 人工智能介绍 (19:33) u/ d0 p- V6 G% S: w9 e! k
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
7 F8 S+ X" s. M6 u3 Q* u# p1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
0 O- g6 s( Q2 `- u+ h9 S# g+ L1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
# O {! l0 o* _7 t% n ^6 }5 V/ q. _: T9 `
第2章 机器学习之线性回归
' ^% G( G4 Z2 K2-1 机器学习介绍 (17:42)+ A4 Q6 N3 _7 e! h% L6 I
2-2 线性回归 (25:47)
( @: p+ ?, x' P+ x' V6 ]2-3 线性回归实战准备 (13:34)
7 {3 x9 b7 ^3 Y, M, q2-4 单因子线性回归实战 (17:18)- S+ W; m& {. @6 v! J7 o8 r3 m
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)5 j# m6 z" U4 m9 r! ?' P
2-6 作业节4 d# _; C1 s7 @0 p; y3 X% |1 @* d
1 ]* M) t3 F. e: I* X3 d2 Z7 l
第3章 机器学习之逻辑回归1 p! L( W* Z2 B& N% }" w
3-1 分类问题介绍 (16:40)
. Y% j, ^ K4 M* f% V3-2 逻辑回归（1） (14:54)
, R- C6 p6 D! D. d3-3 逻辑回归（2） (14:30)0 Y. [, Q8 G. p0 ~1 o
3-4 实战准备 (13:31)
f6 i4 T4 N5 `4 L3-5 考试通过实战（一） (19:49)
) l# a% d6 D% J: O7 m1 d( |: `2 W" n3-6 考试通过实战（二） (16:01)
9 i5 f u ]0 F2 f. ]# N6 ^3-7 芯片检测实战 (16:30)0 _/ h3 j3 k. p: p3 C
3-8 作业节" \9 A& S' e, t& O
3-9 作业节
) l6 ?+ d) m1 x# k D- Z3 Q3 J! J9 F' z7 r, R9 I* Z1 |
第4章 机器学习之聚类$ I Y3 W/ x" ~
4-1 无监督学习 (18:37)9 u L! w+ p4 g. i9 X* k
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
- K6 [- g3 x9 M7 H; a2 E; }4-3 实战准备 (09:19)* a4 T" L X* ?% A8 w! a2 b2 z+ R
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)# e" s {8 M& e: `* c
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)4 c5 h1 n0 x# Q5 q( b3 e: q
4-6 KNN-Meanshift (16:51)5 }8 v/ b* g0 `2 v0 }& c6 |, X
4-7 作业节
3 B2 Y" \4 o( E4-8 作业节
9 ?8 H8 E' J5 E' T5 ^9 M
8 T7 Z8 ^; @! F- _; M: ?; @第5章 机器学习其他常用技术2 r; |3 N X: m( E& E- J
5-1 决策树（1） (13:22)+ z) g$ |! E0 E0 P
5-2 决策树（2） (14:48)
8 r. Q9 c1 R+ L, o Y e9 r* f5-3 异常检测 (15:36)
0 y$ O" \3 f) P p% A1 t5-4 主成分分析 (17:18)* p$ r. N! T9 c
5-5 实战准备 (22:19)! \# S# I+ N6 F C. {8 V
5-6 实战（1） (17:06)
( @6 h$ j2 _/ F q; [8 `5-7 实战（2） (14:49)
0 {; @' T# F: W2 n% _& l5-8 实战（3） (23:32)
* c5 |% T9 Z; k. `* ?( F D5-9 作业节
5 t z3 k- t! D- \- ]6 z# h5-10 作业节! O) j" Q+ G; x0 j" B
( R& j0 _/ z! V- w, |第6章 模型评价与优化' q7 G% g9 j, q' y
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
- T& d# T/ {7 q9 V' Z; N. M6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)! x! w4 d" X5 C& [6 t
6-3 模型优化 (21:09)
) Q" w. {; c7 l( E" m$ b/ Y- _8 S6-4 实战准备 (13:43)9 J4 t% t6 G- W7 Q6 f! D
6-5 实战（一） (24:53)9 |1 Q: Z: `* X
6-6 实战（二） (15:05)
# [- K6 q% o z2 V: X6-7 实战（三） (24:20)
" L/ J; S9 {, F7 w6-8 作业节
7 O5 z k0 T2 ~4 y1 Y% e, L( t) C; b; ?% `- c
第7章 深度学习之多层感知器' }/ D% } e5 q5 e7 o$ L5 n
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
7 w$ a7 P" a- W6 T1 a7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)) O e" p2 I/ a& D! L: ?8 B
7-3 实战准备 (18:57)
( m; v# p5 c# N3 P7-4 实战（一） (23:24)
7 H. X7 J2 X$ u- J7-5 实战（二） (18:46)( w1 }! o7 E$ ^- ~. P5 x' ^1 r) \' P
7-6 作业节1 a5 n- X# D, ?+ X
7-7 作业节, I; k, g$ Z r
: g( g. @* I- D
第8章 深度学习之卷积神经网络
/ u7 N ?5 A* q- O5 U8-1 卷积神经网络（一） (30:03)6 `5 p/ p+ r& E4 Y
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
2 Q& a3 T- I3 g( R. |7 g8-3 实战准备 (15:18)7 s$ _7 G- X& \9 ]2 `" u
8-4 实战（一） (24:17)* l& r8 v% R. n9 M" X
8-5 实战（二） (26:20)
b7 D1 i& Z" y$ C1 O1 L8-6 作业节
% F* K) L/ Z: A4 R8 c$ u. H
7 P6 i: I4 m' p3 f1 q6 ?第9章 深度学习之循环神经网络! J5 U+ w# U- i0 g; j
9-1 序列数据案例 (11:41)- L. y( K4 X; r! S2 o+ e6 R
9-2 循环神经网络RNN (16:06)2 |. Q/ q1 K" V3 y* ^+ E* v
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
! y- C% G& |$ Y9 X% n, v9-4 实战准备 (15:25)
# i: X1 f7 L7 J+ Z5 ~9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
: J* p- d# |# K! x! D$ Y9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)' X% F9 d! r$ @/ W
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
# Z, \ m5 r+ _3 Q' v( p: B9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)+ @: g2 ~* h& ~; ^) ^
9-9 作业节1 x$ w; w# Q& Y* f' N
9-10 作业节' d# k) u9 ^' @! _, c: t
7 ~9 n% `# N& i( O
第10章 迁移混合模型
7 Q( t- v6 j5 J! Y; g4 ^10-1 迁移学习（一） (12:59). J+ H6 i0 ]1 y @" v8 s: M
10-2 迁移学习（二） (08:48)
( w) l8 C% {! {, H10-3 在线学习 (07:41)
* a% [3 O/ T# q2 v10-4 混合模型1 (15:09) P" r1 o; C1 m7 o4 U3 V
10-5 混合模型2 (13:25). g5 k. D& k& R
10-6 实战准备（一） (14:36)
) U- k) h6 E) y" _& g2 {# p10-7 实战准备（二） (14:05)
; x# S+ U& b. F9 T' r% U* W10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)8 \8 l! I3 Q! b) v
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
8 V- n3 b* W9 t1 P. n" x: G10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)6 O2 H/ _ p9 a, u4 O$ l. L
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)* \ a: @# {0 v3 S# J- I# J) G
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)- g. b( I. D$ a4 b% `7 [9 t
$ C T; b0 e6 G# J, F1 @' r& S& v第11章 课程总结
! ~3 I: ?! F: [6 @ ~11-1 课程总结（一） (19:52)9 D) w/ C7 F4 U. @, n V! P/ m# V
11-2 课程总结（二） (15:41) i |5 U# g1 b
11-3 课程总结（三） (23:16)$ `9 G8 b3 n9 G' X
0 G1 C% Z3 J& r; s
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