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" d7 m+ F$ p' T" J〖课程介绍〗
# o3 C4 |6 ]* J& `; d8 x/ }, 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 P4 q' Q; I! Z
* [: a; H. d8 `" u4 S: e
〖课程目录〗* J6 O1 {$ A) _. v7 K* J# R
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
" ]4 s& o9 G; F( \8 Z3 k1-1 课程导学 (19:43)试看
% _ \! F' p' {7 K$ |' u. P. ~5 a1-2 内容快速概览 (21:48)试看2 y6 P: O& ]1 d H! l9 D# _8 F
1-3 人工智能介绍 (19:33)( ]6 d2 Q* A# k# ]/ [+ ?. _
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
( e- Z) ?3 a2 t# v- i1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
0 P6 _9 R) f4 w# e1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
# j. f' m2 [4 Q2 K$ |2 t5 _
1 ^& M& `; D6 s, Z8 H第2章 机器学习之线性回归
" w( ]5 F0 ^$ h) f' E m# p& J8 ]2-1 机器学习介绍 (17:42)
& W9 G; f; R9 T1 Z& A' Q( K2-2 线性回归 (25:47)
. n+ o2 R2 s7 H4 v- W1 @4 F2-3 线性回归实战准备 (13:34)
8 J# ^+ g3 x6 a4 P( ~' X2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
! Y8 ^; ?, q) J; c* t2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
* L5 T& R6 p, x+ K. c. f2-6 作业节& ]1 ~1 a7 R, ^; U$ B" M
: Y; x3 F1 n% D& w2 P- J
第3章 机器学习之逻辑回归7 g) l( U* Q) A
3-1 分类问题介绍 (16:40)
2 F$ n4 W6 T. B% S1 v/ [' t3-2 逻辑回归（1） (14:54)$ H9 g9 e, n7 N) J4 s F0 |
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
6 a8 B# p" q- b0 k' A3-4 实战准备 (13:31)5 [5 w) \5 Y, n$ P4 p
3-5 考试通过实战（一） (19:49)% t i5 m! p: [
3-6 考试通过实战（二） (16:01)% t7 s; F2 J1 @+ Q' r% J! [
3-7 芯片检测实战 (16:30)8 T# C( |& t% g; j7 _
3-8 作业节" p F, f. B" }
3-9 作业节
4 h: m3 E8 G/ ?& v
# _& y# }$ x0 u9 ?6 I% b第4章 机器学习之聚类% E' O" b& | S) S$ N
4-1 无监督学习 (18:37)
7 [1 N- j/ ~" s, X! l4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)- a3 e+ y/ G, U. ?- l) E
4-3 实战准备 (09:19)" F q; y C3 a# B
4-4 Kmeans实战（1） (12:34); F; H) `1 g% P1 k) O: t
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
' e1 k! {' y C9 }6 p, p4-6 KNN-Meanshift (16:51)6 j0 T* |8 }* n, f1 U( X
4-7 作业节
+ \ J2 H) e A* K1 B7 Y7 H- P4-8 作业节% b8 L/ {. Y, Q7 C' Q& I, m
M% h5 a- N$ z0 }
第5章 机器学习其他常用技术" B5 ^, w0 a D; A2 x9 }# ]( }1 e
5-1 决策树（1） (13:22)
+ T3 v0 D7 X \9 t5-2 决策树（2） (14:48)
' B- o2 O8 ^, o6 m: }* y* O7 w) m5-3 异常检测 (15:36) w( T% B, l8 ?, ?
5-4 主成分分析 (17:18)
* ^: J" m- K% N8 D5-5 实战准备 (22:19)7 d) C5 Q4 A- C6 ?/ w
5-6 实战（1） (17:06)3 a: x% A8 A6 P: J( v" Q
5-7 实战（2） (14:49); T) }6 M! e1 _
5-8 实战（3） (23:32)2 K9 N4 c" ?8 v( W) \+ J+ k
5-9 作业节9 [1 G1 C B& K* K
5-10 作业节" M) M9 Q# ~+ C* T* p# k$ t' z
1 r8 d8 I4 [% d; `- C: D% T: a
第6章 模型评价与优化. `' P6 ]) N9 V" l2 i/ Z
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
7 e3 O4 L4 v2 O6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
# W$ Z+ A0 l8 s7 I6-3 模型优化 (21:09)4 K* T$ X/ ^8 x
6-4 实战准备 (13:43)
@, m7 K' T* q) y3 e' y6-5 实战（一） (24:53)
# Y, L; _, k2 g+ Z: P" O x" z J8 o% S6-6 实战（二） (15:05)
1 A. {8 K0 R; h! I6-7 实战（三） (24:20)# e/ L9 W7 j7 d- J6 |8 P5 Y
6-8 作业节- `5 O0 s' z5 Q1 D& \
/ V7 I9 r" {( m# F1 I' Y( O% Y
第7章 深度学习之多层感知器
6 K& x2 k/ d1 J7-1 多层感知器(MLP) (18:18)- L, h; J9 a& z c
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)4 s2 h2 H% z& N5 K' _% [/ ~! _/ z
7-3 实战准备 (18:57); K2 p/ E! U1 r q
7-4 实战（一） (23:24)
" e! d; l6 f! f, h: }- t- @' c" s7-5 实战（二） (18:46)
7 e2 i3 H9 w( Z* t7-6 作业节% a- @, k& v& t( f
7-7 作业节
$ } q) j: N+ b' E6 F- ^9 ?5 N1 _% ?" v# k7 D) Y
第8章 深度学习之卷积神经网络) u/ A% j; H, f& z) G
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
; e# l- i, x1 k! d8-2 卷积神经网络（二） (26:16)( `$ M0 B; }/ |9 w" o7 Z
8-3 实战准备 (15:18)
9 ~# f$ B6 c+ y! b; u1 o* h; a8-4 实战（一） (24:17)" \5 S. q* I' y
8-5 实战（二） (26:20)1 Z$ U( W4 b0 m4 o$ e6 q
8-6 作业节# s* p. Q" r7 c/ m. W
! H, A. X* T& _
第9章 深度学习之循环神经网络
1 |' O7 w4 r1 T! V9-1 序列数据案例 (11:41)
( R9 a6 j) c$ a6 L. f9-2 循环神经网络RNN (16:06)
7 T. ~1 r6 S; \ B9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)5 i I, {2 B2 j5 n' b
9-4 实战准备 (15:25)
# ?( N$ K0 q y/ w9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
: M/ u. q/ b' S9 F# V- |2 a/ X9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
4 T" l* I0 A5 }: t# r2 Z* \7 x9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
! g& z1 `8 X+ Y+ h# Q; D; d9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00) `4 h" ~4 Y' c8 ~* `* e
9-9 作业节2 \9 Y+ S$ ?# X2 _
9-10 作业节0 a6 } Y- m, y4 f; O5 H8 _3 X
1 ?! U$ U- y5 [: s: @第10章 迁移混合模型
' k! k ], l. {10-1 迁移学习（一） (12:59); c0 t. d/ P( X! \+ R; ]
10-2 迁移学习（二） (08:48)
( n4 Y/ C, u. o5 u$ x% U10-3 在线学习 (07:41)
7 M9 x+ S2 I% `, _10-4 混合模型1 (15:09)3 @# [: {- \0 o
10-5 混合模型2 (13:25) o5 W, K) I2 o3 d- z* U6 i8 Z3 ^+ s
10-6 实战准备（一） (14:36)7 q* b& T6 @5 S$ k
10-7 实战准备（二） (14:05)
# ?- d5 Z. K) R# N3 o6 c10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)( q6 U7 W5 x, t2 s# U
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
$ q/ ?, b Y/ @7 k Z4 P# _10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23); u; P9 k0 H. n [
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10): q- t- u# y) O3 M' s) Y
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)8 ?& V0 }7 O( y! L+ c
: o3 K7 n7 Z) y* T) A/ E第11章 课程总结8 h" w ], P6 G) a: o
11-1 课程总结（一） (19:52)
6 }, a; O5 b7 I3 y7 u3 Z11-2 课程总结（二） (15:41)- [' I+ {# k5 ]' Y5 N
11-3 课程总结（三） (23:16)9 A4 X& r7 l5 t7 Y3 @4 X
# P1 d; B/ Y5 `- u! ?5 z) a7 x& G% ~, n
8 `* Z% U" k9 b! a$ \' }
〖下载地址〗- X. S" [4 ~" a1 ~- ]7 }9 D% j5 W' [: J" C
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