, d( f/ \ y6 o& h
2 b# f2 k# q4 T, s& ` ~# H1 J〖课程介绍〗
; p( S: I7 J7 X8 h3 R5 W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。
; ^4 i+ b5 S7 Q4 N/ Y7 |7 j
( T. T, H# h- p, e' l! L〖课程目录〗
3 f2 S6 E s3 |6 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
% A! C6 m8 P7 A: X: M1-1 课程导学 (19:43)试看2 S3 u1 O; y7 U! n9 R
1-2 内容快速概览 (21:48)试看% F8 v2 C) h+ @+ V2 ]. I
1-3 人工智能介绍 (19:33)
+ ^" h3 h2 {. E( a% Z1-4 环境及工具包介绍 (17:38)/ Q$ y$ S7 ?. r
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看3 z5 s0 n; |! I$ d
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21); f4 A. ^) Z0 h+ F8 {* e- n, [$ R# C
7 X' Y0 ^; v2 M, ?& d
第2章 机器学习之线性回归$ R! _0 \ A7 n9 i! P! u L: L( a- _
2-1 机器学习介绍 (17:42)7 X# ~; Z! ?) c; E- S
2-2 线性回归 (25:47)
/ W9 u4 F' ?" K$ U! y* V% D9 R2-3 线性回归实战准备 (13:34)
3 h/ k4 i8 A6 G8 F" @, ?2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
* X$ L! }* t, s! A; v2 a2-5 多因子线性回归实战 (25:29)+ P$ G4 t0 W: }" d- X; M: N, p8 L
2-6 作业节
8 V5 a5 x& R% S/ @! [9 r
' Q! W. U' g k1 E第3章 机器学习之逻辑回归
' T# X4 H" h3 G3-1 分类问题介绍 (16:40), v+ r3 D' \: c( D) V
3-2 逻辑回归（1） (14:54)( T5 c+ v$ X# B8 I+ x8 [5 }2 N' w
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
' m1 ?7 y/ e' G* y3-4 实战准备 (13:31)" J/ y4 ^- B+ k r5 q
3-5 考试通过实战（一） (19:49)* o& I1 K( l+ Z2 n6 j1 v
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
$ b b+ X2 Q9 H2 E9 |" E9 y3-7 芯片检测实战 (16:30)
1 B, g1 H0 Q& H) U/ I3-8 作业节7 i2 j* e R# _5 M# _. D( I" y
3-9 作业节
2 v7 X n6 Q; n6 R9 k
8 Z& k( C; p9 m6 @2 b8 n第4章 机器学习之聚类
! {) V* S2 B/ v+ P3 {! q4-1 无监督学习 (18:37)8 ]; a1 t( K" v$ [8 b0 M( M0 b
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)' h- A! T* |* Y1 s3 J0 f7 v. h$ R
4-3 实战准备 (09:19)* p/ U. @+ U, |! `% {4 w# d
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
- ]# ^, P+ ^: K/ V4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
- {% `( S$ ^6 J6 Q9 G+ B4-6 KNN-Meanshift (16:51)
) N( A3 R( F. M0 T9 q9 h4-7 作业节4 J: C6 o4 V" F- z: \2 l: t* x5 ^
4-8 作业节/ F# {/ U, x. G
$ L" R' s3 I- }. [. O+ G
第5章 机器学习其他常用技术; ~' q7 O" G% y; Q3 K/ q2 W
5-1 决策树（1） (13:22)
% X3 L+ Q2 z/ J' n8 P4 G5-2 决策树（2） (14:48)! X3 [1 V- f7 r. c6 w
5-3 异常检测 (15:36)
2 N9 r& y- h( P: G! x0 P5 s$ Z6 O5-4 主成分分析 (17:18)- t, ]/ R: }( E! ~$ R/ g4 u
5-5 实战准备 (22:19), B# L% R; x) |
5-6 实战（1） (17:06)& B* `+ C x3 [5 ^$ j" Q: u0 ?+ B
5-7 实战（2） (14:49)5 P4 Z7 ]- H4 G
5-8 实战（3） (23:32)4 l* c2 x, V) n/ M0 Y/ O
5-9 作业节8 V1 Z+ [, S G( v. a3 d+ x
5-10 作业节
4 K2 S% ]) C- y9 a3 Y) C: m; A) T; V3 _8 R( p, _
第6章 模型评价与优化: u. B8 r8 }, w
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
( L& O1 e5 c) A$ O% T# ?6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37), [' B9 J0 r' o" o" k' [( {
6-3 模型优化 (21:09)
5 o: P/ d# i% U- \# n6-4 实战准备 (13:43)
4 _9 M$ i- \. P( y( O8 ]0 k6-5 实战（一） (24:53)3 A; p6 `& \0 }$ t
6-6 实战（二） (15:05) m8 P6 k7 ]" Q% K/ r( K
6-7 实战（三） (24:20). d5 h; ^5 }7 C3 m" }4 T$ g
6-8 作业节# W/ S& S9 j* L- \: D, k
# c1 s n# |$ x! A m
第7章 深度学习之多层感知器
) G% F2 ]! n/ f+ J/ b1 L, K7-1 多层感知器(MLP) (18:18)' U2 Y9 w4 r, C4 c0 D* L
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
5 Z9 [# H5 \9 z. h7-3 实战准备 (18:57)
0 I7 \7 V$ v8 l* M* b, T7-4 实战（一） (23:24). C5 [4 Y: [3 ?. }
7-5 实战（二） (18:46)1 I$ _8 a8 y) j. Y; F1 {
7-6 作业节
; L" d Z; M$ q4 O7-7 作业节
r" H# X( d, z4 s o( P5 h* F( b1 `! b/ ~6 |( C, N
第8章 深度学习之卷积神经网络# c, H7 k) C, N0 k* l2 z
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
- Y7 T! k+ V8 |8 P$ ? t z8-2 卷积神经网络（二） (26:16)- C! A' w, c& ]! }; N/ D" F( T3 u/ r' T
8-3 实战准备 (15:18)
C4 I3 Y* W# S8-4 实战（一） (24:17)0 g% i8 O7 d4 V7 }) @ K; k
8-5 实战（二） (26:20)1 \ N% g1 O$ y3 \9 b l/ \: x
8-6 作业节/ j1 U9 v0 d( i
- w. ~. v# \# N6 y5 K9 @
第9章 深度学习之循环神经网络- ?. k% w( ~6 V* W }
9-1 序列数据案例 (11:41)
! e( }8 Z& u' |% i9-2 循环神经网络RNN (16:06)* t/ o# P% Y+ {: z& ?
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)7 j% D* A/ Y$ N$ x( M& |
9-4 实战准备 (15:25)
% M, M h& ]) @0 ]0 I# t; o l9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)" }% l& A3 O- _8 v5 x
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)+ |8 p$ E; q- ]
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
8 H; Y( I( I/ V0 o) f% S9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
& t8 |& h9 @) z. |1 Y9-9 作业节
: m: V0 Q; q2 ?* Z9 n, F9-10 作业节; M8 i( x+ n7 A8 W9 H
! U& K/ M Q9 U. ]+ t
第10章 迁移混合模型
+ z/ A' k7 h9 P+ z# {, @+ \% g10-1 迁移学习（一） (12:59)- N, T- o+ D8 h+ l
10-2 迁移学习（二） (08:48)
6 s4 L& h6 M( L! o- c10-3 在线学习 (07:41)7 r9 f) T+ ]/ p" [" j# ]; T0 ^7 |" x
10-4 混合模型1 (15:09); d/ Y V0 j. f& t' B; G; ]& z5 s& s
10-5 混合模型2 (13:25)1 ?- a: b" o8 l* U! z- }
10-6 实战准备（一） (14:36)' H( E: h' v' R$ J3 [
10-7 实战准备（二） (14:05)/ U' u v" Y1 c+ l8 \
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)/ i+ n1 { T" D) e# @" X
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)3 Y8 M" ^8 o8 W! n- T
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)/ N8 r) X) k: a
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10) C2 k+ ^# l! |4 {) Y+ {7 D
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
+ @' ^7 L5 d4 Y6 U. w1 x, T
3 ^! L5 L7 ?' h. B9 C* U( z第11章 课程总结( M* I- l- L4 b
11-1 课程总结（一） (19:52)8 N" q. p& @3 h$ O
11-2 课程总结（二） (15:41)
7 S% v8 v: T% D: t9 ^( s" }11-3 课程总结（三） (23:16)" F9 [( W7 D4 h9 Y) }
; f" P0 w* a; |( u7 E; s* u% ^3 @. g' @- y$ L/ [
〖下载地址〗
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