' o* B3 r+ K! P6 q8 r
+ @6 H' `0 i: i3 f! y2 l% A〖课程介绍〗
0 J) {+ \% A% t* r. O, N$ \! ]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。1 Y: ]: U1 M9 N5 r
, {4 Q* c7 V/ v〖课程目录〗
# X0 n# @- s+ {3 b/ X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. q2 ~" U% h% q6 Z
1-1 课程导学 (19:43)试看5 d {& I3 l- t/ a: |, L6 F
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
0 g) ` h' e) k# X9 j8 P1-3 人工智能介绍 (19:33), S3 _6 q; v- g
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
, b1 t7 W# h6 t4 f# F9 X4 a% G1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
4 y0 I% k+ J" `9 A% u9 Q1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)4 |2 H+ w8 i# z) O9 D4 k/ E
) k) A& n3 k% D5 _& A5 ~2 {8 q第2章 机器学习之线性回归+ J- Y$ _1 R8 c* h- p
2-1 机器学习介绍 (17:42)
! l. |' Z7 K% C/ R: q3 z! b( x, B2-2 线性回归 (25:47)( j6 @2 \' g, C4 e' J. a: j
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
7 S3 G. n' C! m" C3 c; Y% d2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
- O* I! K S, b5 J, t9 A2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
W9 e& h& F3 c2-6 作业节
/ ]; V3 }4 D/ x' j# E* s$ l8 Q" o( d" F
第3章 机器学习之逻辑回归' C( j* R5 U% p& U+ s
3-1 分类问题介绍 (16:40)5 k. i1 D# X9 V: R' O0 x, C6 D2 E
3-2 逻辑回归（1） (14:54)" f ~" k% O6 t
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
" [' v; ~, t$ t$ o% Y$ S3-4 实战准备 (13:31)5 j. X$ ^! M! H
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
* u3 O# L0 P' @% ~- J3-6 考试通过实战（二） (16:01)
& |; G! q* t+ t2 n3-7 芯片检测实战 (16:30)% G) w8 o$ I9 f: i: n
3-8 作业节
5 [5 B: y# ~! j3 B$ E- X3-9 作业节( ^7 Z$ ]* E! j# i) M R1 `
: E* O- H: r F* J) J+ ^第4章 机器学习之聚类
: {9 H' O( T, i* s4-1 无监督学习 (18:37)
& e; P- n% `$ E# r4 e. o6 z4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
* w, x% B7 k8 S; b% ~: w4-3 实战准备 (09:19): r" f* Z" o6 u4 f+ Q
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
0 |! o8 ?# s' P1 T/ {, i; O4-5 Kmeans实战（2） (11:31)6 e& H) |$ i7 G& N/ N& ?
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
) w$ x7 Q9 K! x, E( `5 Y4-7 作业节. L& \# w# z# ^( A; l
4-8 作业节5 P3 o. o& k5 Y# k; H
( d7 p0 C' E7 _( R2 i第5章 机器学习其他常用技术0 } w% `. {/ h( W3 O
5-1 决策树（1） (13:22)3 m; j1 j1 @$ L* s, m' A
5-2 决策树（2） (14:48)' N" X" _9 N& a6 K5 {
5-3 异常检测 (15:36)! G6 ^: ]9 }5 [3 W5 m+ T" I
5-4 主成分分析 (17:18)+ l% z. D! |3 r
5-5 实战准备 (22:19)' P6 R5 v# E" C( Y, G: C, y0 n
5-6 实战（1） (17:06)& K4 q; X) A4 J7 _( i$ @
5-7 实战（2） (14:49)# D6 q0 j" c! G. T( U% h' i
5-8 实战（3） (23:32)9 M7 h, ~/ H, N1 c" M5 m
5-9 作业节
4 s5 R5 K: o+ D) P! ~% K! l5-10 作业节
5 R6 @: E+ f+ Y' E/ A, m$ i2 A" Y) U# ^6 V8 ^% T# B% x# @# g; D
第6章 模型评价与优化. K9 m, b. F+ C3 _
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
: b( ^$ `) d9 E1 O- ^3 ?6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
' T7 [$ k4 t1 h7 c! n6-3 模型优化 (21:09)
6 i# q& v- v: ]5 z% s/ Z1 r6-4 实战准备 (13:43)
7 o6 s9 z1 B& d* P6-5 实战（一） (24:53)/ K! f" B( w6 J5 [ A7 U1 Z
6-6 实战（二） (15:05)9 M7 U: M! q& y& b1 [0 Y7 T
6-7 实战（三） (24:20)
. i: e$ g% r! C9 [! L) `/ s' V6-8 作业节! R7 W2 C5 K: x6 y- o- G7 |
* q" |0 h# Z. M6 q% H
第7章 深度学习之多层感知器1 Z! ?( h1 V! l( |5 k0 \* \* L% P- R
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)8 A; z+ J' ?* D/ S* M6 G) s
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
0 ?" H6 _3 ~, Y( Q, B- l5 c7-3 实战准备 (18:57)
" w3 c; x* j2 e) e; ^9 o% S2 m* ? E: t7-4 实战（一） (23:24)9 Z; ?' F; _1 O7 E
7-5 实战（二） (18:46)
2 X! G8 f) u3 R) o4 N/ q7-6 作业节
# U8 ?% z& Y5 ~1 _9 W5 R4 G! v! g/ C7-7 作业节: x2 s! \% B6 |# Y
$ G4 k8 C4 |' ?& ~) ~第8章 深度学习之卷积神经网络
- y% S, }- l Z, w" T, z8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
, T7 c, D( x% t% x! i, i9 _! k6 [8-2 卷积神经网络（二） (26:16)1 q( _ H k3 V7 y
8-3 实战准备 (15:18) P& [8 {3 b' E2 W* [* ^& H3 y5 c
8-4 实战（一） (24:17)
8 ?2 `" I/ n. R6 |' j8-5 实战（二） (26:20)# w5 e# G/ H& M3 W9 M6 | c% |
8-6 作业节
. t* H$ X* O; A* ] k
" R0 {# ~7 c: {# m* `" Y1 A第9章 深度学习之循环神经网络% N+ G7 R2 i2 o2 f3 m( v( Z3 P: H: y
9-1 序列数据案例 (11:41)
g6 g2 V Z, i4 d' w& _, r9-2 循环神经网络RNN (16:06)( t' }/ D+ _! ]0 N' P
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)& R# @8 W6 w! I# m7 ~: x
9-4 实战准备 (15:25)
x& }- m# ?8 k/ y+ l4 b- `9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)7 h( X( D1 k& ^* [4 o$ z
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
" u* {- ]+ U; k4 Q9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
( j) N4 p. d+ |# C9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)5 {2 B' T; i v
9-9 作业节0 Y2 v" N h1 A3 x* r3 z
9-10 作业节+ J3 D1 l' m& t" o5 F: X/ q( {8 V5 t' Y+ b
8 w# O8 v; v; v" H5 E6 | Z
第10章 迁移混合模型
5 c4 `, e) n1 X# d5 M/ e10-1 迁移学习（一） (12:59) N# U1 i1 `: @$ w8 w* B
10-2 迁移学习（二） (08:48)
( h- M: }+ o* u" Q6 \7 B i10-3 在线学习 (07:41)
4 a: O: l; t0 X9 ~* O+ ?% ~10-4 混合模型1 (15:09)
% ?& D) g( ~$ w: V, A9 P: y10-5 混合模型2 (13:25)
a B! F& g+ t; H) Z1 W10-6 实战准备（一） (14:36)" Y( C, H0 A1 J9 b6 c+ I
10-7 实战准备（二） (14:05)
" W( E/ T2 k: G" r+ {10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
% h8 t! h+ S9 @4 p% y10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)2 H& _, S) |$ r: ]- [0 I; o6 z
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
( j# d: T8 T: Y, A. n& R3 H6 s10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
- c) O- {2 v6 \2 s1 [, V, n10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23). w0 \- A3 l @9 O' i, K6 r
% @( h0 j) r" v5 ~第11章 课程总结6 Y ?0 O* h# m: h. k
11-1 课程总结（一） (19:52)/ ~* [0 E3 q1 e" p
11-2 课程总结（二） (15:41), I% t+ e$ p2 h& z
11-3 课程总结（三） (23:16)+ s9 W' w, z6 X
, V' @5 O6 i- S! P3 o! w: g
8 M, O _/ {* s〖下载地址〗
$ _+ Y! E! b- C4 ~6 {: [' H: Z0 t) R
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