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& e6 E# R! s0 F$ s0 p( F5 }3 @〖课程介绍〗$ f' Y6 N6 u; }: Q8 S7 J
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。
3 p- j/ }' I2 V. P) P: e
& z8 l% L0 K o. n+ C4 {〖课程目录〗
3 x; B5 X1 ~' s6 D/ R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3 h0 d0 U; ?) f4 ^
1-1 课程导学 (19:43)试看& Y, E5 u, l2 I* c* p* E
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
& h- E' W g2 q6 M2 v7 ^+ V1-3 人工智能介绍 (19:33)
+ F( R3 T2 r' s! t8 W6 @5 O W1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
" k: H5 r, L9 G9 y0 X1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
- _. `: `7 C/ f. H) A$ G3 b7 T1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)7 T" z# f7 n' |( f- Z
8 A. ^7 J! t7 f8 ^
第2章 机器学习之线性回归
7 u& N: H* }: ~% q2-1 机器学习介绍 (17:42)
" C" u' q+ g6 ~6 i5 s- `2-2 线性回归 (25:47) o; u0 m; A) L2 y8 d2 V
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
. b8 S E* [9 p. G* `5 ?2-4 单因子线性回归实战 (17:18)& z. t/ c6 l* Q! b& q# `; }
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
$ g- C* x) I5 J9 v2-6 作业节; v. s+ L0 I2 B: E! v6 T. O
6 z0 J x: y3 E+ d, K
第3章 机器学习之逻辑回归" x) H9 S l& H
3-1 分类问题介绍 (16:40)3 i" y- Z# w9 ?1 V
3-2 逻辑回归（1） (14:54)4 P7 j& W' {/ N
3-3 逻辑回归（2） (14:30)6 D9 N9 n, y+ ^" m7 P+ I8 T$ V
3-4 实战准备 (13:31). G! y2 x; R8 ^$ h2 ~; I
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
8 B* m2 k7 X9 B; e1 O) M* O$ J3-6 考试通过实战（二） (16:01)
7 l# {" j) D) k0 A# P. a3-7 芯片检测实战 (16:30)" Q, z6 k0 V8 N5 q d
3-8 作业节
) _; L' k5 B! }4 G* n' c" ^3-9 作业节% B- j3 Y* h4 ~- f
6 ^; Q/ @$ \: T& q
第4章 机器学习之聚类5 ?( s3 I2 a/ }7 z
4-1 无监督学习 (18:37)
7 Y& K& W: D% G2 P8 f' u* R4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
! h8 R5 H- B) o3 z- t4-3 实战准备 (09:19)
W/ r' [" v: J3 p* _; ]# Z4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
! o+ d6 p1 a" W; J4-5 Kmeans实战（2） (11:31)& L1 z# Q% I7 X+ c& [% ~; E" n9 j% R
4-6 KNN-Meanshift (16:51), H4 X- b( F8 |" M
4-7 作业节
% [/ [$ R. L; w4-8 作业节
: w% y8 t) L; {% A" ?" i. C" w: t
第5章 机器学习其他常用技术: \; d/ q+ q7 `6 D" |5 n. N
5-1 决策树（1） (13:22)2 w- l/ q1 G0 b! m+ z8 n8 ^6 Q+ J4 Z
5-2 决策树（2） (14:48), L, Z" D" X4 I0 A9 m, F
5-3 异常检测 (15:36)
0 ]6 o* n3 ^* J! n" m5-4 主成分分析 (17:18)# o( E! ~1 f& }+ t9 \7 M4 v
5-5 实战准备 (22:19)
7 B" Y, v: }2 F8 F( F5-6 实战（1） (17:06)
" @- F6 A+ H2 J0 O5-7 实战（2） (14:49)
% H. X+ @8 t% l. i* s5-8 实战（3） (23:32)
% v+ r" ^3 X6 D0 z( c j5-9 作业节
) e. o% q4 @7 `6 x7 S5-10 作业节
/ h5 c8 o' ~. p3 c' l) r, v: n3 a! e3 S( \& ~2 w) Z
第6章 模型评价与优化
2 b. C8 O$ `8 ]& r+ M% {% y8 @6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
) W, j3 h' q% X" P- D6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)6 w& v0 |$ A: u* \+ a
6-3 模型优化 (21:09)
6 b8 u0 Q8 Z. T6-4 实战准备 (13:43). G; X2 b$ l3 r5 i
6-5 实战（一） (24:53)
1 Q( U, B0 @7 e9 J0 s6-6 实战（二） (15:05)
% a* O% j/ t2 F# e6-7 实战（三） (24:20)! d- a, L) _( B% V
6-8 作业节( \2 l3 R! C4 j/ t) v- }
9 R2 ]9 a/ [' @7 m) Y' N第7章 深度学习之多层感知器
7 c8 _, G6 Z5 j$ T9 ~! l5 R, o7-1 多层感知器(MLP) (18:18)* F& \: z! N; Z; }# P
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)8 j. o+ V% t! H" ~ h# {1 h% r
7-3 实战准备 (18:57)
+ ~. W/ Z% _" ]( }/ @7-4 实战（一） (23:24)3 y, d+ [2 S, M
7-5 实战（二） (18:46), }% x( h! y/ k% ]! Y+ z
7-6 作业节
0 G" ^% X# g9 v9 F' P' p# b4 y7-7 作业节
" K( t0 F' H4 L1 {8 ]/ M
& c5 q* f3 O6 Z: l9 |# g第8章 深度学习之卷积神经网络: Y' i& z( \) m
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)* r0 c1 f7 K- l/ T3 V1 L- g4 A/ F6 Y
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)/ k' [7 o, W% J) J* V! k+ d4 A4 x" J# P
8-3 实战准备 (15:18)
( x' [, }# m0 w& g8-4 实战（一） (24:17)
~/ \# C( X" Z! I3 O: S8-5 实战（二） (26:20)7 [1 \5 h/ M9 c! L7 q2 L. z
8-6 作业节9 D" Q1 A5 }: u. b& i, }9 ~
+ P" ?! E4 D T
第9章 深度学习之循环神经网络
) {3 {$ |& d& w9 H- M9-1 序列数据案例 (11:41)
0 l! N: l1 M+ k; u2 R' F2 }9-2 循环神经网络RNN (16:06)
7 {+ S; T+ G) E d9 o$ w3 k9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
4 X! G: z% `0 e) r9-4 实战准备 (15:25)7 s! z5 ^7 J, |
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)9 j) R3 M4 r9 L$ K( k
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
7 \6 J+ u- J# K9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
5 U z: {+ ^" E3 {9 Q9 l9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00) F1 A* ~' m/ u, u
9-9 作业节+ ?6 A- d d6 y0 {. `
9-10 作业节7 a& x0 ^1 Z5 e
) S p9 l) f# D第10章 迁移混合模型0 f2 t# f9 C0 O
10-1 迁移学习（一） (12:59)) M) i+ t9 `% Q# \" {# l. o+ i
10-2 迁移学习（二） (08:48)
5 n8 I1 G# e! h! g/ U3 |- \10-3 在线学习 (07:41)
' S1 S8 x" m* _- D+ H# _10-4 混合模型1 (15:09)- N: u# v8 K7 U' N$ {
10-5 混合模型2 (13:25)5 R( F0 p7 E% O t$ c
10-6 实战准备（一） (14:36)
. p t# U4 x K8 n3 I5 l/ L10-7 实战准备（二） (14:05)
, w# e2 B- l, c3 c9 X( w- J10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
: M* @# R( z! y; S- r5 ^7 a10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
" w. Y' }( ^2 j4 |10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23); L: \5 i8 a. V6 u Y: M
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
( n5 w! K% `) I8 q& c1 c10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
' N3 Z3 l/ N) Q! j: b
! v6 a* v) T. P第11章 课程总结+ b4 j0 N* L* v4 ^
11-1 课程总结（一） (19:52)" |6 _) n# m8 [8 @4 M
11-2 课程总结（二） (15:41), f4 P. t0 F; E M5 U
11-3 课程总结（三） (23:16)% j9 O& |& M" q3 N( h
+ U+ b+ Z) g7 b5 v
$ [4 g$ ]5 N9 W: e& d: J6 O$ v# \〖下载地址〗
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