7 m2 [% I, [9 u# H, p3 x1 H0 i
1 f. |" m8 d2 B# O8 q1 J$ U〖课程介绍〗
! g3 O3 R2 g) \" G6 D- Q" [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 o0 B) g0 ^9 l( n
( W2 G5 g/ @' r7 D$ u/ R〖课程目录〗$ B" w. g) h0 y9 m
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0 ^ }! N# x! ?
1-1 课程导学 (19:43)试看8 m) z5 g# h$ m; m
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
( G6 ]$ v0 u5 ~: z( h1-3 人工智能介绍 (19:33)
+ c) N; N8 \' }. R* g; @" X2 Y) K1 d1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
7 p+ }1 m+ s1 l& L0 w5 \7 Z6 `3 \1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看5 \/ `$ Z3 w* z! E9 m0 E# T
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)+ Q/ o6 r, o# ?0 y3 u7 @+ M& m
' \. {/ i; r9 d第2章 机器学习之线性回归
$ C: b6 @% ~ n9 s* k8 b2-1 机器学习介绍 (17:42)
5 L6 a, _2 a+ Q. Y/ d2-2 线性回归 (25:47)
- X* t, L, ^% {9 C; ]/ W. f2-3 线性回归实战准备 (13:34)
% @8 s; o6 T( y( p; }* ~+ [ p2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
3 A. x2 C1 S. s2-5 多因子线性回归实战 (25:29), u$ p7 H: u8 S c J
2-6 作业节* A$ D& _1 U6 R6 L m0 f! Q0 x
% ^- f4 S: f9 r5 D; w2 R# k
第3章 机器学习之逻辑回归
7 b! @& ? m6 R3 L$ i; i( I3-1 分类问题介绍 (16:40)# }; O6 {$ c+ ]# z3 Q% |( M
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
' T% O6 T- C7 U5 @2 b3-3 逻辑回归（2） (14:30)( }9 F4 N& Y/ P
3-4 实战准备 (13:31)
9 Y8 ?2 C( ?# l7 g' V1 p$ ~# C2 c3-5 考试通过实战（一） (19:49)# n$ t' L: R! u
3-6 考试通过实战（二） (16:01)7 k3 c6 T' @- n7 O/ N! @
3-7 芯片检测实战 (16:30). d" V1 C; A1 M: a* O6 F5 w0 k
3-8 作业节
6 i4 X# X6 [0 y3 H6 M; x; S3-9 作业节6 m, [ b2 x6 @- H- j& J
; n/ z4 V0 K( T) f8 N第4章 机器学习之聚类
* U7 L- B9 `. ^: _4-1 无监督学习 (18:37)
0 M2 v$ j0 \+ F7 j) ]% ]5 K4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
3 T+ a+ }* I8 V. P2 a- R4-3 实战准备 (09:19)
9 f8 q3 l' w0 {6 L2 C4-4 Kmeans实战（1） (12:34)0 G% \ B6 ?0 r `5 ?
4-5 Kmeans实战（2） (11:31), ?& }5 n+ k7 @" Q* \5 g
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
/ E% e( u8 b& D. _4-7 作业节
! \- O" q/ m9 v- B- J" q7 U' j9 M4-8 作业节! g" a0 C- ?( X: J2 K
2 t. Y! f# E" ^6 w- W' y* M
第5章 机器学习其他常用技术) K) O: e) Z, P% V% S; K: [
5-1 决策树（1） (13:22)$ a8 r2 y2 m/ S
5-2 决策树（2） (14:48)# v4 {) X- A7 q! k3 B
5-3 异常检测 (15:36)
T3 a. c4 I$ G+ N! v5-4 主成分分析 (17:18)
) I; a; @+ A: W! w1 x5-5 实战准备 (22:19): l3 c) h! ?: e
5-6 实战（1） (17:06)
. Q2 c2 N* B7 U$ @5-7 实战（2） (14:49)
" ]9 _- d$ X3 I; B5-8 实战（3） (23:32). @4 O. \7 ?5 Q
5-9 作业节
, `* j7 i' m; e$ u$ i5-10 作业节
" _7 ~) I; G9 `
5 Z; }, X/ _* G1 N7 Q第6章 模型评价与优化
, ]% p8 l! c O: e# n/ c. K8 |6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
5 X! e5 K8 b( f5 a5 \6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)* T8 s0 M0 w- d6 j1 v% O8 D
6-3 模型优化 (21:09)1 v% r/ G. j" _! S" e
6-4 实战准备 (13:43)8 a3 [3 _# b9 H \+ V
6-5 实战（一） (24:53)
0 n9 E2 p) g$ y( e, e2 c6-6 实战（二） (15:05)& l1 S1 Q& c: {# f. J
6-7 实战（三） (24:20)/ J$ c) \8 {( R1 z7 S
6-8 作业节" m: T" g- g3 Y! ]- v4 E7 ^
/ j0 s( e0 Z% d* c9 M第7章 深度学习之多层感知器
% J' h6 K+ w% B! [7-1 多层感知器(MLP) (18:18)6 v5 @5 O0 U) d4 p, H# b) O
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
2 [% R. t e. `0 M. S7-3 实战准备 (18:57)' x# J2 y. k/ u, j' [% Z8 A$ k: r
7-4 实战（一） (23:24) T% @9 N3 A. D# D; m% z: E
7-5 实战（二） (18:46)
- {0 `+ `9 k) S' k. ?% N) @7-6 作业节
& P: N3 ~" ?8 B& u% M3 g7-7 作业节# X i0 z+ }# s6 o6 D
0 }. K4 s, S/ l1 h! c r( n- p第8章 深度学习之卷积神经网络9 n6 A ~2 O/ Z" h8 z2 B
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
6 S. U2 B5 W+ ^8-2 卷积神经网络（二） (26:16)+ V$ K1 R1 e8 ?* u e! |
8-3 实战准备 (15:18)3 @5 |8 [1 W9 F5 P
8-4 实战（一） (24:17)
% G# d1 r4 E' P4 l+ [7 {8-5 实战（二） (26:20)# n9 }: z. j8 o/ \4 w
8-6 作业节: Y8 K! V$ c9 B( @3 o7 ^1 z
9 O5 W4 J; m; W8 e; F9 {0 p) c
第9章 深度学习之循环神经网络
" L* \% F: x+ G- d Q9 I9 l9-1 序列数据案例 (11:41)
6 d, B( M9 W/ x. K7 y8 p9-2 循环神经网络RNN (16:06)
1 Z7 y2 _& Y0 F+ k/ }9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)! g. V. P% H5 u8 B; e7 Q
9-4 实战准备 (15:25)
! }/ J* N+ N1 y: |3 f$ G* t- M9 R4 n9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)) p' J) y+ Y! v1 J' I1 ^4 J; s1 g
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)- J* v. e( h: p
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)+ V4 a' v8 E4 ]0 q2 b
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00) V! I; M# v! ?1 o6 I: {& }
9-9 作业节
; o; ?0 k* @% k# _: S' N- E, R3 n9-10 作业节
0 o+ g4 Z: ^; ^, N5 |
~% ~6 ~' H5 {4 Q+ v2 \第10章 迁移混合模型( G, H' ]/ a \ j2 \" ~0 ^8 z' g
10-1 迁移学习（一） (12:59)1 l, ?! K8 B4 t
10-2 迁移学习（二） (08:48)
0 U7 a. Q4 g: @! r( I10-3 在线学习 (07:41)
; y8 U* d) k7 C1 G% |- d10-4 混合模型1 (15:09)
m2 Y6 ?9 E1 T9 I3 X* L10-5 混合模型2 (13:25)
' B' @. K' c3 D0 f5 T10-6 实战准备（一） (14:36)
- Y* a1 `, s ~; Z10-7 实战准备（二） (14:05): r, Y1 ?) t, b; A0 i
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)6 h- P) ?- t" a% ~ g/ J$ \
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)" T; F% p) I: U2 v5 W. a% }" z
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
: ]% m1 u, k* T1 I10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
) F% ~2 S5 R6 s- `% M10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)# i0 c2 \ R) \' J0 k9 y" X- x4 r
) y! V0 n, j: }6 u第11章 课程总结. u& h n$ w3 C- K- V% r& y- `
11-1 课程总结（一） (19:52) I- |8 r6 l5 M* `- w0 U( Z
11-2 课程总结（二） (15:41)
4 p- C- {( t8 H# T: |# {0 ?11-3 课程总结（三） (23:16)
" F f) q0 ?% x) p. ~
% q) A D6 Z" r0 _( e4 b2 p0 r8 p/ a6 y: |4 @7 Z% `* c
〖下载地址〗. E8 m/ ]: h& a0 o% I/ g
) E" ]/ D, T6 o+ b, u6 D" t〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗, P& v1 \0 Q F/ x% T
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