/ f' T& `" Y `4 Y' B: X+ M3 t0 F/ w, k4 r
〖课程介绍〗) @# o( ]$ G* G# j6 j7 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。
% u9 m& ]3 h1 I4 i4 J4 Z: L$ V: N# @6 _0 t9 q- `
〖课程目录〗
) l& F+ y) ^7 E% ^2 x# D; h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
$ e4 W, u: H$ O1-1 课程导学 (19:43)试看; g: a$ ]( i+ } g1 y6 x4 C
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
9 ]/ x3 K, A5 P) {2 \, b7 O# u1-3 人工智能介绍 (19:33)
: J d$ M! T' W* ^$ ]1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
9 p( Q9 ?9 X* H' ^+ F/ u8 y1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看- M$ C5 \ `% _+ o& y- L
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
" X. W: w3 {' W; g& X3 k' M4 L0 Q' W6 N2 ?
第2章 机器学习之线性回归
* O7 [1 s- j5 B1 y9 J, o- \2-1 机器学习介绍 (17:42)
# h2 b" O% B0 d4 J/ i" `% L9 ]1 B2-2 线性回归 (25:47)6 M- y1 P2 E& ?$ t1 I& C! _
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
* D8 u+ B+ D$ f2 w2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
2 e$ }8 r8 ^0 t. N2 T: F& b2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
/ [5 g* F3 l6 J' `( Z2-6 作业节; O5 |; k9 X0 A; n) i' A
: S# j) w7 S0 G第3章 机器学习之逻辑回归
! p8 l u3 W" h1 Q" w3-1 分类问题介绍 (16:40)
2 e- m2 I" b- C4 E! @! Y9 F3-2 逻辑回归（1） (14:54)# p5 K2 y% I$ K1 V7 n
3-3 逻辑回归（2） (14:30)! K" Q# \; c0 m9 \# Y
3-4 实战准备 (13:31)5 ~1 A3 W% x8 Q7 m/ Q& m* v
3-5 考试通过实战（一） (19:49)4 Y% e+ [2 {4 I/ u
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
7 N6 C* F& ^! t+ l3-7 芯片检测实战 (16:30)
2 U/ x7 ]" g* e8 S, X3-8 作业节
% B$ @( Q* \) t3-9 作业节( K3 N6 N6 w _9 G) F. G
9 |* B" Q* z6 \5 d" e( E# K
第4章 机器学习之聚类. t) V4 \ z& u2 W7 V: e. f
4-1 无监督学习 (18:37)9 x/ \* L% q3 P3 c6 \' |
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
3 o. h6 P2 u9 f, k% n) B4-3 实战准备 (09:19). y2 G, R7 p% f5 U' Q4 o0 r
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
' k+ E: @6 _- t! }. w, Z( l4-5 Kmeans实战（2） (11:31). V' m l1 [" K% V. ~1 i; Y1 o
4-6 KNN-Meanshift (16:51)2 Q% V% S# [) D2 f. G4 Y! L
4-7 作业节
! j9 M" \& x+ u. m0 L4-8 作业节0 @0 j# Q) m) j8 E1 l( f) E: C
* F4 Q8 x% Z9 k) v
第5章 机器学习其他常用技术9 d* S# S& M* y% o$ p
5-1 决策树（1） (13:22)
) C* |! `" }# q( Q/ @ X z8 ? L5-2 决策树（2） (14:48)
7 K/ s( k, g. b$ a5 c5-3 异常检测 (15:36)6 K- Z/ \! ]8 i* b4 B3 b
5-4 主成分分析 (17:18)1 w4 J; n7 Y& @
5-5 实战准备 (22:19)
5 E% j' N% @. ~8 @- h3 h, s0 B5-6 实战（1） (17:06)$ j, N8 | Y/ S; W9 q* N' s# k
5-7 实战（2） (14:49)$ m9 y* v* G* F4 C3 _* X
5-8 实战（3） (23:32)
8 k! q3 `$ f a/ a5-9 作业节
, h% D* h Y; ^4 b8 S5-10 作业节
6 ~! N: E* d" s& A. U0 y
' y4 }8 T! i9 J* m! c [第6章 模型评价与优化, @- T6 V: J/ i8 {3 \
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
3 }: d; H1 V& R* H6 n6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
& k7 ~ a- {. ~' j6-3 模型优化 (21:09)/ f. [. e: l/ L# ^- X: f6 X
6-4 实战准备 (13:43)- m# M, r: F0 l* X
6-5 实战（一） (24:53)
/ _" @- u' x0 o8 F$ d7 {% b6-6 实战（二） (15:05)
% f( m* X7 U* |, c9 A7 v6-7 实战（三） (24:20)1 x! W3 t$ W4 |
6-8 作业节$ S( p2 C; [( Z1 P2 C4 K$ a+ D
/ g% C5 P% ]( P& A8 R第7章 深度学习之多层感知器
1 o% E. T* i% F5 C Y' G7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
7 y" E' l6 S4 x- Y( g. J7-2 MLP实现非线性分类 (19:45); y" D* |9 V0 }4 f3 _+ G
7-3 实战准备 (18:57) a: t' c3 }& k- u1 N/ y) a
7-4 实战（一） (23:24)3 P9 `' C/ l2 M. R) _) p+ _
7-5 实战（二） (18:46)
( o! {: ^# D: f1 B. f" F& k0 s7-6 作业节0 D( H/ ?- ~$ N. u$ }; Q
7-7 作业节0 X$ [# H) D/ B( Z U% I
: h7 V) f- q9 J7 P ]第8章 深度学习之卷积神经网络
5 M0 w2 h8 o. ]" k4 @- m. ?8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
2 f I; D, a" X) w' K$ l7 P) s8-2 卷积神经网络（二） (26:16)3 R8 A7 a) i* G2 M1 @7 W; G; H
8-3 实战准备 (15:18)
# F( r: X% [! ^; R* x' _) I8-4 实战（一） (24:17). x, H& x) h: \0 w& I6 e
8-5 实战（二） (26:20)" T0 i0 j9 K6 j [$ H7 n
8-6 作业节; \3 E1 q2 A5 j1 [' {2 k' N' ?: ~: {
/ _' t* R$ C+ P* N第9章 深度学习之循环神经网络
) ?# f3 Z! f) {; }2 F7 ?9-1 序列数据案例 (11:41)
1 l i# ~% @+ [* ]; X9-2 循环神经网络RNN (16:06)8 a% ` L9 [# \8 t: n- ~5 j! q, L% u
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
3 ], K" [, A" j- H r0 Q9-4 实战准备 (15:25)
4 I( _2 m& ?$ \. E/ ^) x. }8 ~+ T9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)) M% D: w$ S+ m+ B9 ?" Z, o5 r
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
# ?, r, q% [, t1 o4 `2 Y9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
/ y; ^. `3 ~; G! F4 o0 F+ e9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
. B( E; F# [: Q& J5 J9-9 作业节! [( k C! U+ a3 Y, J
9-10 作业节8 m# e, ^& R1 q7 j# i
2 P; C5 P7 i- X; T1 u- E
第10章 迁移混合模型
. k; u" [9 P( o' H2 x- b10-1 迁移学习（一） (12:59)
8 u9 S/ W+ m3 i6 ~4 w4 t10-2 迁移学习（二） (08:48)# J$ F1 ~2 m3 I) X
10-3 在线学习 (07:41)9 V5 t3 F' y/ s* h& I/ N
10-4 混合模型1 (15:09)9 m9 ~' g" I1 }& N( a7 u
10-5 混合模型2 (13:25)* S m' z# L8 \ `& Q6 B
10-6 实战准备（一） (14:36)
+ f# ~& C* R! O; J* ]8 I10-7 实战准备（二） (14:05)) q: g/ w3 z/ p/ n
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
6 i# G( [% V: m. N3 X, F' }" C: I10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10): q5 S2 j3 N' T
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)! X! P I+ G, j+ u2 j0 z
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
, V$ {0 M9 _5 s3 i6 B1 r- _- x0 K10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
8 U; O9 O9 _; n' E
1 o% a7 N1 {8 R& u. W8 |第11章 课程总结( _! S+ N+ |: R M" h8 b* t) t, g
11-1 课程总结（一） (19:52)
* u+ I3 n9 t5 J( ?7 a: D11-2 课程总结（二） (15:41)
; u- s/ F- {, |9 ]( e# y11-3 课程总结（三） (23:16)
9 e# e @" s# P" [" Q
1 i8 H7 j6 F! Z! f! s d3 ?9 F+ I0 D2 u5 u
〖下载地址〗 W/ j! p3 ^( n- R: W
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