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! n. m/ L8 d1 S! u7 w0 b4 q〖课程介绍〗5 U9 p8 u- s+ l! v
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。
" @8 o+ n S* ?/ \1 L' Z- o, ^* Z) Z* _: Y( L' y4 Y* u
〖课程目录〗0 }( S9 v! }- D6 }
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* h( V+ {, ]- c v( y& W6 ^ J- t% M
1-1 课程导学 (19:43)试看* c R0 }1 N6 P }: A4 {& C
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
4 F' x% m b6 [& s4 Q* L6 ]4 B1 c1-3 人工智能介绍 (19:33)& p/ s. \4 j, U! q/ Q
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
( { @' v7 G$ ]8 D9 e1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
. ?9 w0 w. g7 p1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)) @7 g) Z G; C
/ _( U- b: S+ Q, n: g% k1 A. o第2章 机器学习之线性回归
, F& z4 W' |, z0 h4 G8 Q6 F2-1 机器学习介绍 (17:42)! S8 p2 ?! n! x9 u: l4 X
2-2 线性回归 (25:47)
- c2 y Z1 C. V2 h5 }2-3 线性回归实战准备 (13:34)
3 {+ E, R" N/ h2-4 单因子线性回归实战 (17:18) ?/ w: F& {) K' P
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
8 t3 _4 R0 k# k* r2-6 作业节
0 J$ h0 E; V9 f" c
/ ?" S7 v7 |6 R$ H5 E# |7 d第3章 机器学习之逻辑回归
7 I+ i: z) R3 ?: e) B3-1 分类问题介绍 (16:40)' {/ ?) ^8 l9 P/ V7 @
3-2 逻辑回归（1） (14:54)& K a v4 U6 N! F
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
* m& n9 A6 R5 {9 x' i3-4 实战准备 (13:31)) t" Q* h8 \# i& P Y, |3 o
3-5 考试通过实战（一） (19:49). g8 \3 V+ X; |+ y' M% {" b
3-6 考试通过实战（二） (16:01)5 W' B2 g# G; P7 S5 v/ u% x7 S6 w, ^
3-7 芯片检测实战 (16:30)0 r) s/ u2 `6 @7 z/ z U
3-8 作业节
5 B" O2 R$ I# X4 h3-9 作业节
% y% G, g& o% z4 U9 i/ w6 G2 C& R$ r6 s/ G: x; p" N# v: m
第4章 机器学习之聚类: d) B2 @) H& U/ n1 E
4-1 无监督学习 (18:37)
6 V- Q. g# |3 N8 \0 Q0 V$ [* P4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
# F* K4 \6 j6 Z& ~% V# P4-3 实战准备 (09:19)) r+ U, u" a7 M7 W6 X* {, y
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)" Y3 ?9 @' `6 @+ C
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)) y0 j3 T- G) ~' X2 S7 x2 z
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
1 h4 M# V; d4 U2 C4-7 作业节
0 l9 |5 P1 L" O- ~; h% E5 n1 r V' f$ P4-8 作业节7 [2 |+ H' Y# o6 |5 J1 w4 D) h
) ~' m) z$ o- L6 S% W1 T! Z
第5章 机器学习其他常用技术
5 n9 G" @8 M6 ~/ n! X( u' r" _4 w5-1 决策树（1） (13:22): u* g+ ?; ^5 u* _
5-2 决策树（2） (14:48)! V" |4 o: }7 z: C' h# l
5-3 异常检测 (15:36)
2 T6 e* z1 G9 F/ n& N# o6 ]5-4 主成分分析 (17:18)2 n1 y" U! b* S; s3 n8 j7 L
5-5 实战准备 (22:19)
5 ?/ h1 C, O* ~. i* i9 c4 Q5-6 实战（1） (17:06)
& a! z5 v1 {' U9 P3 F1 z# E5-7 实战（2） (14:49)" K3 H9 [: U( e% P) G: L0 `
5-8 实战（3） (23:32)/ z- Q! Z, K" a( S: o; W
5-9 作业节% ^$ P) _. K' f; A" Y$ m
5-10 作业节
0 m$ R. y ~+ M7 V% R6 I
1 E+ P3 C5 T. l0 z9 w第6章 模型评价与优化
$ H; v7 p/ C3 O6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)3 E9 r9 C3 |# o
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
6 H8 T' Y, T; P. V6-3 模型优化 (21:09)
+ P, {2 r1 @4 O. h+ s6-4 实战准备 (13:43)
% o: q* z4 H0 M6 P, Q* e; [1 W6-5 实战（一） (24:53)3 j# ], T6 B) m, B8 S, b, k' O
6-6 实战（二） (15:05)
! q3 y1 f+ ~3 i6-7 实战（三） (24:20)9 ]0 p+ d8 O- W7 J$ ?6 Q0 R
6-8 作业节
0 t- D1 m7 q. H2 R2 A3 a& b
5 W4 Z; \ O6 z第7章 深度学习之多层感知器& o" W o8 m1 o
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)# x( j- G. g3 b7 A) c( b) K* j$ E
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
, [" N. ?; Y0 p+ y5 @; H7-3 实战准备 (18:57)9 A" ~1 a- Y c; S& H# P
7-4 实战（一） (23:24)! C% n# m+ P9 x; a5 _
7-5 实战（二） (18:46)5 o: f: ~) Z( N
7-6 作业节
7 W6 Z% k! S' _7-7 作业节
% z4 N) I& |6 G1 ^' s* N$ {& e1 u7 B* r
第8章 深度学习之卷积神经网络* i; A% |& j1 p
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)# H ~/ I' H2 l, J y( j. U% X
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)3 j. }4 f7 I. {' X: b/ T" c
8-3 实战准备 (15:18)! w+ w! G3 V' c u3 J
8-4 实战（一） (24:17)9 m% H% f$ M- B3 E. H7 ?3 z0 B
8-5 实战（二） (26:20)/ _; t$ t" a6 k) w" e4 u
8-6 作业节
# M! E0 A2 r# Q/ I3 u, f: V4 h8 n$ }" z) {" N6 p6 I
第9章 深度学习之循环神经网络* |) d' ^4 h/ s2 h# [
9-1 序列数据案例 (11:41)
Y5 P. e2 N3 t9-2 循环神经网络RNN (16:06)" u! U8 O& d6 ]5 O" j6 R# a
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
8 I) ]* t7 q! y* o9-4 实战准备 (15:25)2 t7 `; L4 l. ^
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)3 N( \& P6 _$ s' S3 b+ G" d
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)/ e7 n7 I% i: O
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)+ g# V m3 R4 X& F( G$ o
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00). m7 x( N4 F2 c( M( G: X
9-9 作业节 k; ~+ a, w) w0 g$ A
9-10 作业节
* E9 A/ V6 B# A! ~# B2 m$ d9 H/ {# T# N: V
第10章 迁移混合模型6 S7 s$ \9 d! b' V: ?( J1 B
10-1 迁移学习（一） (12:59)
# o b0 x. D: c6 w5 @10-2 迁移学习（二） (08:48)
4 i" B. [4 u0 ]+ a! F10-3 在线学习 (07:41)' |7 N7 G+ H2 m. i, D- o+ l8 u
10-4 混合模型1 (15:09)
5 o4 u; L- U/ [2 ^8 e, @10-5 混合模型2 (13:25)
! B+ s& _& A, X! S1 f/ o% R9 h10-6 实战准备（一） (14:36): O% {% n3 E( r; y3 _
10-7 实战准备（二） (14:05)
, K' Z6 D) F6 [" H9 @ K y, I10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
! { `4 M8 y! B& R) l I6 b10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10). f G( Z6 r( D K2 b
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
4 m7 Y- C. k" K6 A0 p3 \# f6 I10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
' i0 X# Y4 T# ~, `; D10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)$ ]- N9 P! S/ r: a: m4 a/ k" s
8 C) f4 E+ ?9 S4 L: j8 K* V
第11章 课程总结
, e* F0 ^/ `% o11-1 课程总结（一） (19:52)+ ]" V# o% ]. m: W
11-2 课程总结（二） (15:41)0 j: J& |) T& B) E/ ^9 ?! w- Z: t
11-3 课程总结（三） (23:16)
) E' A% ?! A5 v5 o, h5 f, p1 D
& R9 L, E# e7 ^
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