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〖课程介绍〗2 b9 O' \# d1 h$ `. [0 S
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。
s# @9 \( r. A, \1 g' ?. e8 Z/ H) n+ K& j4 X7 I' x( d
〖课程目录〗- P/ I$ B9 e( q# ?4 {
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
# G* e6 [9 J' A x3 k1-1 课程导学 (19:43)试看0 a# T, H5 B8 l
1-2 内容快速概览 (21:48)试看% \* `) a M' R
1-3 人工智能介绍 (19:33)& W7 s$ E$ V9 M3 R l3 |6 Y2 t+ y4 a
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
8 q6 H' i5 @: p1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看9 x6 j# w* t1 D A" Q. p9 E: I
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
3 E$ y8 k% k) m& s
5 M" P: ]; `/ u2 F9 k, L% D* \; L第2章 机器学习之线性回归7 ^* U' _# @7 H- T4 m7 t8 A
2-1 机器学习介绍 (17:42)8 B( D3 I3 t: l5 j2 i
2-2 线性回归 (25:47)
$ q; k6 X" E* E5 P' p1 O2-3 线性回归实战准备 (13:34)
8 u" _4 {1 V! Y; Y2-4 单因子线性回归实战 (17:18)# D( F3 @. Z- F3 i: o: H* C m
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
3 B4 a/ v& g1 B, n) ]2 G2-6 作业节/ s/ V$ B, N7 }: ?4 R0 ^
/ G( Y: ]5 w' r9 `! I/ M h
第3章 机器学习之逻辑回归
c$ Y8 k& D& ?: t b9 B2 a3-1 分类问题介绍 (16:40)# P2 e; q& _ g" [2 R
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
) E% x( Z/ j, f$ w1 f4 f3-3 逻辑回归（2） (14:30)
! D( m5 G+ K' a' M4 S3-4 实战准备 (13:31)$ B/ x3 q% E0 s3 R
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
9 N4 P( A G( t- V3-6 考试通过实战（二） (16:01)" D. U# u4 _3 |; T0 Y- v$ I
3-7 芯片检测实战 (16:30)
# A& f0 |3 o! p3-8 作业节5 U o& x n& Z; V" t! ]
3-9 作业节
: S5 j2 x2 G; o3 i y
6 H) }5 b" r$ R7 t第4章 机器学习之聚类
5 X2 t8 h( i9 a8 B8 Y4 G! Z* K4-1 无监督学习 (18:37)
5 W: J% Z n& I/ j5 j: B8 _4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
3 y! }- P. G0 O4-3 实战准备 (09:19)7 N& J5 }8 \9 Z
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
) t0 G- r I, G3 v$ I+ l4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
5 {3 v/ F# C7 `/ M: x% a% I( `4-6 KNN-Meanshift (16:51)
. X- K2 _0 f# X$ \3 M. q% l4 d8 `' Z4-7 作业节- w0 C/ k: w5 e6 h2 y% ^
4-8 作业节
- a( M0 R* y0 T" b; Y6 r5 {5 C1 S# v+ f! O1 L
第5章 机器学习其他常用技术
; H1 y! z B# t# s0 B# h5-1 决策树（1） (13:22)6 l# ?( R9 Y/ w. T0 t
5-2 决策树（2） (14:48); ]% r5 k0 Z3 @+ I
5-3 异常检测 (15:36)
0 Z6 v/ g2 x: ~; @7 T5-4 主成分分析 (17:18)* f9 j5 ^( I" L8 n" g
5-5 实战准备 (22:19)
1 ], Q: l% M1 a9 Q5-6 实战（1） (17:06)7 m; l: \7 T u- O8 ~7 x' b
5-7 实战（2） (14:49)
+ ~& q( n1 l& x' W, x5-8 实战（3） (23:32)1 ?2 `* P. n, D3 H4 \
5-9 作业节
r! F- H7 K" q! \$ G5-10 作业节
9 B D) U1 ~, x n2 o5 b4 H
0 r) X- b& E; k第6章 模型评价与优化
; n9 K# X8 Q$ {; a S6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
$ {) z! {- O+ L: e6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37); W- Z- C! @8 Q1 @& ~' u
6-3 模型优化 (21:09)8 [8 f# C* k7 r4 N
6-4 实战准备 (13:43)# n; q/ C& \& Y- y4 A1 i0 ]
6-5 实战（一） (24:53)
$ ]9 E& c& X# F/ f$ S4 \6 `6-6 实战（二） (15:05)
* D+ @9 |1 q! [" F6-7 实战（三） (24:20)
# T/ Q9 [5 A0 |+ Z* L* s6-8 作业节; H9 \! w! Q" d% N( i' B4 W
8 o8 r7 b, R0 D8 ]- s5 S第7章 深度学习之多层感知器
. a: ]% N5 T4 c& Z2 ?7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
- n+ h! E' Z1 s8 F7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)$ g8 ]+ w p z, [& B4 ~9 ?0 D% s
7-3 实战准备 (18:57)
' \5 c1 S: Z. R3 ?2 e+ }) H7 m7-4 实战（一） (23:24)
0 K6 m% D2 J8 ?% c2 G/ A3 D5 K7-5 实战（二） (18:46)
- X9 u7 E: B& a6 j! i2 n7-6 作业节7 v8 f6 q/ ?/ w. ^/ D1 k
7-7 作业节
5 ?7 }1 o7 [7 [4 p9 ?* n7 t, b' E+ u' X
第8章 深度学习之卷积神经网络
( @& u5 [& W& G/ T2 p4 B4 r& s8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
% m0 K# E4 t# c2 R/ C, q8-2 卷积神经网络（二） (26:16)2 p- g6 Y$ S7 }: I9 x( g3 J
8-3 实战准备 (15:18)$ u2 ~9 S1 \3 p4 G
8-4 实战（一） (24:17)
) O( i6 K: \4 Z) A8-5 实战（二） (26:20)3 T) ~% A8 b% a. }+ R+ _
8-6 作业节1 S+ o6 N: S& L; M2 o' x( P
' ~/ A/ b- K8 g X& b5 ~0 |! r% m第9章 深度学习之循环神经网络4 {6 T$ q, W6 ]' Y0 H N" o" ]
9-1 序列数据案例 (11:41)! @1 M3 J& T+ A# N1 M3 j
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
5 p) _1 C2 O4 R0 a* `9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
" k b- W9 ~5 ?8 }9 z/ V! s9-4 实战准备 (15:25)
a: l( K; Y; S% I( a+ ]% H3 k0 Z9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)- _0 K! U, Y9 v2 G. R. B& A
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
0 I" Z0 B0 m2 r2 B9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)6 T* `5 E5 k7 m* F# s6 J1 U
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)7 M2 F. ~& s3 }- w4 U& T/ |" u* W
9-9 作业节! Y& W& c# m& S" D, x8 T1 O
9-10 作业节8 m+ c& Q G8 ~0 n4 T
% w3 M" E$ o4 g
第10章 迁移混合模型, W* p! W' t; {3 Y0 B
10-1 迁移学习（一） (12:59)0 V+ ]% A3 Y [ u+ x
10-2 迁移学习（二） (08:48)
" }& e7 V8 R0 B, P10-3 在线学习 (07:41)
! e% Z; k3 R8 E# E2 c10-4 混合模型1 (15:09)
6 U$ I0 t# J. k8 _+ r10-5 混合模型2 (13:25)
: |- n) h+ u) I! A9 |10-6 实战准备（一） (14:36)% c2 l! k( V. |% O5 g. `0 A, m
10-7 实战准备（二） (14:05)3 ?2 J" n! U. G- ^
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)- F" W0 u* o, ]9 k9 c" u
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
5 `/ @# ?/ o5 k; M( ~, l% t10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)& G! i- w! s" Q1 n/ I4 S
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)+ u8 e4 Q" M+ _4 B) S5 ^
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
) o( V# c5 ?, b8 H$ Y1 X
) E g, ~+ i2 ] w9 ]* ~" W6 L第11章 课程总结; J" a% ~, ^9 Q
11-1 课程总结（一） (19:52)
1 t9 f5 c ~6 z: h# t4 v11-2 课程总结（二） (15:41)
x3 S; |+ \+ z- j) S8 L11-3 课程总结（三） (23:16)
1 i$ V1 C9 b5 }# W
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