8 i" m! T+ Z- L( q& S# B! d+ _5 U4 ]6 z; r6 q' F# Z
〖课程介绍〗: Y: I1 h/ c' B5 A: w4 f
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。( x: ?# |/ |( h4 k1 B
; ]# E& u# a7 K) A5 ~
〖课程目录〗. c) r. L* ~$ z P8 W$ K
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
5 A+ b! d3 I7 r$ D1 `" ?& W, u) s1-1 课程导学 (19:43)试看; g* |0 Q# n! V9 ^
1-2 内容快速概览 (21:48)试看3 J2 m* V( V9 X6 C
1-3 人工智能介绍 (19:33)3 u c: V ?! |5 W: R+ R
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
, `. {- g+ f1 v8 I, {7 ~1 Q2 B1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
) ]+ n2 T. J, B( F# S' S- Z. Z" C* e1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
2 Y2 i$ X! }3 E9 w$ @8 E, Q7 Q: R* l: |
第2章 机器学习之线性回归, V" E. J! v& B- Q) J
2-1 机器学习介绍 (17:42)
' T% ?7 |8 k* Q2 N- h. g2-2 线性回归 (25:47)
2 e6 r& W, n' p- f/ ^6 B e2-3 线性回归实战准备 (13:34)
6 O5 C8 N l! H" c. G8 s2-4 单因子线性回归实战 (17:18)2 M2 H: V1 J6 e
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
7 Q5 g' b, s6 V8 H5 t2-6 作业节
3 H+ T9 D, A1 k' ~. _7 A, M& m/ h o/ B v, ]
第3章 机器学习之逻辑回归
1 q1 _" G; ~5 G. Q. L2 v! }5 d% L9 P3-1 分类问题介绍 (16:40)# |6 t( N8 N7 \2 g
3-2 逻辑回归（1） (14:54)+ y0 k4 y6 @$ o" V' O- i2 R: g5 C
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
* k5 W7 F7 U+ ^% n1 ?) l" \' v3-4 实战准备 (13:31)
6 i6 i2 T# K0 x( j3-5 考试通过实战（一） (19:49)3 w) M7 E4 R5 p8 ~6 N
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
) l7 Z% m: A/ G, A3-7 芯片检测实战 (16:30)
- l0 D9 y3 B0 U4 o3-8 作业节" y1 D* f# S; @ M7 ?6 n- k( q
3-9 作业节, b- m. n& U* Z
7 o9 O) v( i g2 C, p2 b. }4 i第4章 机器学习之聚类
& E7 c1 Q2 ?! q4-1 无监督学习 (18:37)
5 `/ f2 \/ l# {! O- }8 a4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01), e8 \1 i+ c" X( K
4-3 实战准备 (09:19)5 U ?& g" f( x/ b& a
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)2 Z$ T8 _' X- ~9 B9 L( N
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
* R9 b3 E: ~' e4-6 KNN-Meanshift (16:51)& i2 G9 N/ J, M2 R( ~' O5 g" R
4-7 作业节
$ \3 ~% B- W0 Y- [9 `+ A; f4-8 作业节
# t h; c- v; a' o
1 `4 Z4 ~* R3 A7 a第5章 机器学习其他常用技术
* R+ q3 ]/ g0 w2 h% }' x5 n" M5-1 决策树（1） (13:22)
, }: k; \% S$ E# ^2 R5-2 决策树（2） (14:48)6 \2 c. Y% E0 ]- @* V" H& d" Q
5-3 异常检测 (15:36): K1 c* D) F& E
5-4 主成分分析 (17:18)
; |& }2 V8 s) k* B+ T9 E5-5 实战准备 (22:19)3 h- H+ t `! A
5-6 实战（1） (17:06)
5 c0 k, M4 y1 F, V+ C! T% i5-7 实战（2） (14:49)9 M& n) ^- f/ ]5 X) d
5-8 实战（3） (23:32)
- d# d1 _( o, R5-9 作业节
f: p7 T! n) |) a5-10 作业节! F+ }/ g, Q+ R1 ^7 Z
- S$ h! {0 u; S) l, Z3 a第6章 模型评价与优化
% v) i5 f% U6 {& [! `8 ]6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
( Y( |6 H7 n$ y% V/ R6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)! m9 B' \! H7 o+ K
6-3 模型优化 (21:09)
, G2 f* v# ~5 j6-4 实战准备 (13:43)
* ~- i1 Q3 v( ?* L6-5 实战（一） (24:53)& _: M. M* k, w* t. r: J7 y! Z3 [
6-6 实战（二） (15:05)9 m+ f% `' D: j
6-7 实战（三） (24:20)
% o, \/ s- p0 u& d; m6-8 作业节
- O0 r2 l1 w) `
4 H4 s. J, x7 d- Y第7章 深度学习之多层感知器
% z5 Q6 r) `3 R7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
, \3 i/ m$ K: @! M- x. c7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)9 g9 C+ g9 q4 A$ b7 N/ c* m" O
7-3 实战准备 (18:57)
4 S7 y. h: \1 L7-4 实战（一） (23:24)
; ^; e: Y U% g0 t7-5 实战（二） (18:46)
/ H2 h- m% K6 n% |4 Y7-6 作业节2 I0 Z$ ^2 i4 h( Y
7-7 作业节
7 W4 y- o% G# l, m6 Z% r6 e, I0 o9 h# x# J2 a4 w
第8章 深度学习之卷积神经网络# e' H. G2 @$ U" s/ q
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
) q! u' Z9 B; Y( b5 K1 p) d5 J8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
" ^7 Z( ~6 L1 c9 ^( c, z8-3 实战准备 (15:18)$ A; m5 j: G- M- N% r2 L
8-4 实战（一） (24:17)* i0 Q, ^; G/ H6 O' [
8-5 实战（二） (26:20)
& [; L% J0 L h+ ?! F+ O/ i1 N8-6 作业节9 R8 s5 [1 Q6 n9 j" Y
0 O1 Z# h' l4 i5 _7 \% ?
第9章 深度学习之循环神经网络/ B1 Y6 o8 ^* N- i! ^& Y( f
9-1 序列数据案例 (11:41)& x7 O( ?3 p8 ?- a
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
, N7 I6 R7 r0 w8 ?+ T1 s/ |9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
, H: b; U+ ~" e& ]0 f9-4 实战准备 (15:25)5 ~* g+ {" ~+ e& l1 F. a" d
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
0 x: q/ \4 U/ ~) ~1 M& T9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
( b9 G, v/ s$ h& o9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)0 p+ @' {) L- p) I
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
9 w6 S7 ]9 d& Q: }" N; c p; J/ o1 Y9-9 作业节
7 X4 T! w& y' [4 G& j, Y3 x9-10 作业节
3 R9 M! x5 ]1 C L m2 Z, x6 B% [
第10章 迁移混合模型) D) n+ c8 d1 s( ], {
10-1 迁移学习（一） (12:59)
" B& j9 }( r1 s) p10-2 迁移学习（二） (08:48)
/ W, U3 {5 z! S& {5 \* J0 x2 w10-3 在线学习 (07:41)- S1 F, x w9 [$ s1 g$ Q4 p
10-4 混合模型1 (15:09)9 H0 R; \. x6 t
10-5 混合模型2 (13:25)# v7 m1 _" j/ h
10-6 实战准备（一） (14:36)6 Q t+ ~& T2 P, X0 U
10-7 实战准备（二） (14:05)3 p' Z+ i- D/ U7 q/ W+ z
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)" W2 t7 y% g" Z
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
3 p7 q/ k+ V' a: V w0 ?2 h5 w10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
* j& f K% t5 q$ v9 F10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)6 U G* F3 e8 H* g/ U: W4 e n
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
$ f; x2 F4 ?6 u1 e0 y0 x9 @) t* Y/ E% O% X: L( i" i
第11章 课程总结
, J, y/ x! t" e: } s P5 x! Y11-1 课程总结（一） (19:52)/ a" F0 A0 ~8 Z3 A
11-2 课程总结（二） (15:41)
. T9 s7 _" l9 ]6 P& |11-3 课程总结（三） (23:16)0 l. V3 m# R3 Q- N! V9 m
( Z% m& S _" \% Z3 ?9 e
" q# e$ W/ Q# S/ i# y* W+ t+ C
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$ U# C( y- y- }( b: J+ }" u2 j/ G〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗8 V) _ |, r( Z2 R% H$ n" f7 [
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