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' U' {4 }8 M0 Y% Q8 Z. ^〖课程介绍〗$ b9 {8 ?3 S) c/ X" O3 A
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。: k) ^& q% C( ]" a; v! z4 ]+ h% V8 L
; ]/ t) [# M+ ~ G
〖课程目录〗+ Z( G% v5 X4 U/ L! h# |+ c
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1 @ Q+ w' e; K5 @4 g" q$ p) I
1-1 课程导学 (19:43)试看
0 F+ r9 r* k" L6 _ |1 ?1-2 内容快速概览 (21:48)试看
& I4 W; _; {8 P- c$ ~$ s1-3 人工智能介绍 (19:33): I; y5 Q4 j6 x- Y! {6 L1 s/ i
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
0 o0 B. M/ X. D, e* I4 O1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
9 z$ `& \# U+ s) i1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
- W: a2 X$ i+ E7 F$ A) l8 q: V z# R( t! i4 i( p) y
第2章 机器学习之线性回归
- E: I/ H& M! b2 f% ~) _1 ~0 a/ {( t2-1 机器学习介绍 (17:42)
, d- l% g+ Q' @" w* k' `; n# Z# K3 n2-2 线性回归 (25:47)
6 X+ l7 N: M( ]$ [" |) N2-3 线性回归实战准备 (13:34)
0 c& z( }, D7 f8 J2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
8 i+ f8 e( m0 s. f( Y, h1 o2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
' `" b* X" R3 g9 @2-6 作业节
3 H2 _1 j6 T1 I9 ]2 ]
( z5 {" E/ q' _第3章 机器学习之逻辑回归
/ ?# y& i/ _; I; Y, H. r& f% s3-1 分类问题介绍 (16:40)
1 N4 r6 S5 P9 p; C3-2 逻辑回归（1） (14:54)3 z. F* W+ M2 s" o. o& d7 G' [
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
, X/ S1 p0 M9 D0 {+ ]' t) M3-4 实战准备 (13:31)
8 d' X' m; |* s: d' R' P- G6 @3-5 考试通过实战（一） (19:49). ?2 O8 G) W$ s% H0 f5 ?. J* X
3-6 考试通过实战（二） (16:01): l3 D- q7 ^0 M9 n( f; Y* N, D
3-7 芯片检测实战 (16:30)
% k I) M3 V( D5 [! w3 N" E3-8 作业节' _& c% h7 q5 }0 K# T2 @/ }. ^
3-9 作业节
, U4 L; R/ J1 `2 K* Q, H N" r$ x; Q# A, h
第4章 机器学习之聚类- N3 w' d/ w- B6 z% X
4-1 无监督学习 (18:37) x! n9 D! I: C3 H6 I7 z
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)8 p* M8 c/ `) I4 ?7 ]
4-3 实战准备 (09:19)
" s' n$ v" y& m+ p% Y4-4 Kmeans实战（1） (12:34)5 |0 E6 i* D) V) r
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
9 D+ n/ P7 y* s$ B; s; ]3 d1 ^. N4-6 KNN-Meanshift (16:51)+ z% o1 o5 N9 ?& @; r9 T9 R8 a
4-7 作业节( V; Y+ U) g* Q7 b& x
4-8 作业节1 U5 v8 m: y% f9 }4 V7 C, K, a
- D% u9 M1 \/ U, W, y第5章 机器学习其他常用技术
% P' b, [9 U2 T1 D5-1 决策树（1） (13:22)2 e# |, n( a( q$ i
5-2 决策树（2） (14:48)1 X' t# r X/ W K+ v) A1 ^% Z
5-3 异常检测 (15:36)6 q+ n: t0 f+ A7 s
5-4 主成分分析 (17:18)
& s5 v3 \9 f4 d( i$ h5-5 实战准备 (22:19)
( g. y2 }* D/ \" \6 N5-6 实战（1） (17:06)2 y7 v# X5 i' i( T) r$ N% m" v/ T. v/ q
5-7 实战（2） (14:49)9 I `9 c7 _' I& s
5-8 实战（3） (23:32)
" Y$ u1 a9 H7 T- O7 I5-9 作业节
- n; m3 {8 r; o9 ~5-10 作业节$ y4 p% x2 M: `; X6 B
( t3 a- S* @: q) m# o! K: g, s第6章 模型评价与优化
' q5 {2 |* V+ }8 w) o5 A; d: C6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
6 t* E4 B9 \+ ?' l; B1 ~, T# u6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
4 o" k& o0 @9 Z, I# T2 q8 V) {, |6-3 模型优化 (21:09)3 D Y/ ^% O- W6 u. j
6-4 实战准备 (13:43)6 x6 O- p9 `; q% p
6-5 实战（一） (24:53)
2 Z# y9 Z1 |- ]" W6-6 实战（二） (15:05)
( z9 D. F* r7 ]. T6-7 实战（三） (24:20)
6 W- A' g* R8 F6-8 作业节, m8 @7 D; l; P8 K
5 t0 r n7 n7 S# Q2 C" O8 L% S第7章 深度学习之多层感知器7 U2 |4 Y! v4 s7 w! s2 O2 m
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)$ \; \+ G& m9 f8 v
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
2 R/ Q# R1 K) w$ i* M3 D7-3 实战准备 (18:57)1 e1 u7 R& ^1 W$ X8 Y' M L
7-4 实战（一） (23:24)3 z6 E( u L! O* |
7-5 实战（二） (18:46); R8 ?6 T3 }! j h" c
7-6 作业节! ]+ @6 U7 h5 i6 A9 v4 B
7-7 作业节
/ z8 b. d N# N" G9 ?/ y, ^
6 _% A* \% z0 `4 c( ]3 U- P第8章 深度学习之卷积神经网络
' M' x2 A; T( ?8 h. ?8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
& \( w- o6 R J% `; K% ^8-2 卷积神经网络（二） (26:16)$ ^, L3 P- U9 e" Q, B
8-3 实战准备 (15:18)
( Z. U' q" T! S/ s0 `& q# u$ l8-4 实战（一） (24:17)2 O/ Z- I2 y0 w0 m( o
8-5 实战（二） (26:20)
0 u$ F6 N: c+ f- d" Z- c8-6 作业节' V- z# P! d$ |
* j) ]! ~7 A& _7 M2 W9 t9 E
第9章 深度学习之循环神经网络
% u# d* R6 Z: {4 q- N' u9-1 序列数据案例 (11:41)' G7 V$ c. m& n y$ Q5 c
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
! D, W/ C9 M. B& ^' m1 e! ^ N9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
" ]2 M+ J! x+ d( g( {9-4 实战准备 (15:25) S2 K4 d3 E& f' ^4 v
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
! v- X8 k& i: [' {9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)' K5 J# @0 {. L3 U
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)5 O6 w: F! [4 W5 z
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
5 q$ g3 d3 C0 M5 Y* {! i& [9-9 作业节
! U: c. @1 c: c# I& I9-10 作业节
. H" ^- Q1 _# F& y. o7 J/ e7 G- c2 D8 g: F
第10章 迁移混合模型
8 U9 z- i: ^( M3 m5 \' [10-1 迁移学习（一） (12:59)% W7 M) w X. f9 {1 i
10-2 迁移学习（二） (08:48)
3 |3 i3 [, W9 ]; C, d) F1 \: z7 z10-3 在线学习 (07:41)
9 L& f7 m* H4 X+ {10-4 混合模型1 (15:09)
6 Y1 F% ]# A" W s10-5 混合模型2 (13:25)
/ ?/ {6 ~5 J' z& g$ d9 {$ F+ s10-6 实战准备（一） (14:36). |$ [" y' O- {0 J( h& ` J4 s* U( s2 v I
10-7 实战准备（二） (14:05)
4 ~: D; x' P. J. c, e6 Z t10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)- c- Y2 Q$ q1 E3 d( [- u
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)) W, _* q3 g M0 O0 e
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
- T8 p) T+ k/ y, J7 `- u( X10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10). }- x$ S7 ~, ^- w' t: b9 C3 Q
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)7 M' ?9 p* B2 C% E
0 @$ a; x$ v' b2 m
第11章 课程总结
$ _! [; [% z( t! `* s/ H- s3 X11-1 课程总结（一） (19:52)
( ]5 J+ B: K5 a# m3 m8 q$ b& P11-2 课程总结（二） (15:41)
- M9 J8 T( {5 C11-3 课程总结（三） (23:16)& d$ w8 Y7 I$ W# q- v/ g6 \
* ]3 L6 F! A( |8 m6 b/ Y# u: l4 j3 [
〖下载地址〗* F* z: J" k$ s4 a! V9 {
6 A2 K2 t5 L- c" Q, N6 q〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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