0 r( v/ `* ^$ e; ?5 V6 D, l1 p' {2 {) f t! P3 f8 o
〖课程介绍〗
5 Y" b; o( U. T5 i/ M( z: i9 F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。
& D, i* {& ?% o6 p* k
7 {: h. ?% g- N0 T1 e6 R9 C' d〖课程目录〗" p. |5 x% O3 y7 A+ Y
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
% M( F+ ^, B1 T0 u1-1 课程导学 (19:43)试看
0 `) ` U) \' o2 V* ^: a1-2 内容快速概览 (21:48)试看8 R$ T6 a& u( a1 @
1-3 人工智能介绍 (19:33)
8 |# C- p# j% `& s9 Y; S1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
" |$ T" S+ l8 y! ~6 i* {+ ^1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
: i8 O j* o- z1 F7 T1 T1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21), ~: z( l2 j) D B0 [
+ O" h5 x5 X9 t) P1 `
第2章 机器学习之线性回归
5 B$ |6 s( c& m: H/ ]2-1 机器学习介绍 (17:42): k* h- _. u! Q) J- }0 u! Y. a6 H
2-2 线性回归 (25:47)% y1 Q$ G+ j" J9 p' {2 }3 W% N! j
2-3 线性回归实战准备 (13:34)3 l7 [+ T6 ^7 i/ Z# \# k
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)- t0 t) n' o" c/ w% i
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)) h* u5 R3 p5 d! H( x) Q- t
2-6 作业节
$ f' ~; }, D3 O- k- \8 d7 c4 I$ Z8 ~, e6 Z) t
第3章 机器学习之逻辑回归: ` o! \3 ]( a( k8 ~: h% k
3-1 分类问题介绍 (16:40)
& A' M# Z* y$ H' Q0 j$ g+ x3-2 逻辑回归（1） (14:54); w+ L9 n- c3 ^" h/ }$ y9 l7 m" q
3-3 逻辑回归（2） (14:30)7 z( d4 b; W4 b" N( ~. c
3-4 实战准备 (13:31)
/ D0 M0 f, [1 R* z3 J- X$ {+ B7 O3-5 考试通过实战（一） (19:49)
. r0 h7 g2 ~, N8 w- t. E( y6 k. L3-6 考试通过实战（二） (16:01)
# c( L7 y# N& O, k$ S7 f$ M( Y$ W3-7 芯片检测实战 (16:30)5 F& x5 \3 _2 {0 k
3-8 作业节
8 g: ?/ W' W% B' S$ W) x3-9 作业节6 G" E) x) e; q0 f6 D0 z# G9 }( A% P
* I+ U3 P/ @' d+ T' R, S
第4章 机器学习之聚类" a! Y0 O- L3 c" h8 ]
4-1 无监督学习 (18:37)
6 ~& h' `% o( M4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
4 R. E: y3 O6 w5 K9 J1 H4-3 实战准备 (09:19)
) S/ R( j- T" r4-4 Kmeans实战（1） (12:34)2 p9 t: s. s+ N n& ?6 o
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
+ v2 ]* k7 }: G5 y4-6 KNN-Meanshift (16:51)/ I! ?! k% W9 p
4-7 作业节
: e8 n% _/ ^( M) T0 u4-8 作业节: `4 R$ L) E9 C& r7 @
& C4 T$ N4 T5 y0 z
第5章 机器学习其他常用技术) V8 s! S1 ~& t0 A; h
5-1 决策树（1） (13:22)
/ b% r, k8 V# J2 k& |9 |5-2 决策树（2） (14:48)
6 U/ L3 |' q; k4 r5-3 异常检测 (15:36)
1 Z; t; y8 n4 I$ y5 i% j5-4 主成分分析 (17:18)# t7 Z. ?+ ^' m4 x7 B& v
5-5 实战准备 (22:19)% H4 o" A) y; o$ z5 l. P) Q) o
5-6 实战（1） (17:06)
& |' A$ t2 i3 j; T5-7 实战（2） (14:49)
# [' y( Z6 y: C5 |5-8 实战（3） (23:32)
2 q! G1 O+ b9 |6 F5-9 作业节$ \1 a$ [0 X( l5 f, x0 v( h
5-10 作业节, ~: t6 a ^; J
3 G7 i2 Z' `$ e+ O- F
第6章 模型评价与优化
# A( S; Q. U( N/ \+ D! r6-1 过拟合与欠拟合 (18:37). E/ o1 H3 o+ o" C+ Y) E
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)7 [5 k7 t% s' L) w6 [
6-3 模型优化 (21:09)4 K! I3 F, B4 A+ s \# e, m7 K+ d
6-4 实战准备 (13:43)
! |5 ?! E# K& |2 _4 F" W. J2 N6-5 实战（一） (24:53)' |( _3 o% T' j. |
6-6 实战（二） (15:05)
; b$ X3 s1 t7 C8 C8 I% m8 \6-7 实战（三） (24:20)3 h! L1 O8 |7 r5 L$ U$ Z1 F" R
6-8 作业节! _9 C7 R o3 h- J5 |: j1 n% [
4 n# ?7 y1 L6 G
第7章 深度学习之多层感知器7 V2 G; d1 F1 N* `
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)/ B' l6 V7 U9 S1 _0 g. {5 U
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)8 J" n8 ]* b) z( L4 f' o% p7 w7 a
7-3 实战准备 (18:57)
5 P( Z* E! F2 {: T7-4 实战（一） (23:24)" W/ d- ]- o* \
7-5 实战（二） (18:46)
* O/ `- B7 d/ ]! c7-6 作业节0 q* X1 \5 A8 Z; g+ c% v
7-7 作业节
' R6 ^. n& w3 V1 y7 E
/ K. y; \! T( c/ @4 a& ~- B第8章 深度学习之卷积神经网络; Q3 v& ?" n8 p; j5 P# q5 t
8-1 卷积神经网络（一） (30:03) m d" l7 J9 F8 Z( F, D! Y/ P
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)7 w9 R! ], o& D4 }1 [0 k; N! V2 O
8-3 实战准备 (15:18)$ D% v0 {1 m( z9 J( A/ i
8-4 实战（一） (24:17)4 V) G1 C+ U. q) T
8-5 实战（二） (26:20)1 E' d+ x3 \$ S/ o( e0 X; t
8-6 作业节) H- ^% S* \! D
! [. ~0 J N/ E. e# G/ L2 l第9章 深度学习之循环神经网络6 N2 D* t8 ~0 {' k" k4 ]
9-1 序列数据案例 (11:41)
* e* k8 a4 F1 K9 `- A" F3 M9-2 循环神经网络RNN (16:06)$ v" ~) g5 \3 ~, q( x2 ~
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)- w* p$ C6 y" d( L% \( X0 O
9-4 实战准备 (15:25)
9 U" l3 |7 Z* O9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
6 }) Y1 J8 n' J5 y. z9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)2 }4 n$ Z* t+ H4 }0 s
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)9 e& E8 |( V6 m! R4 r7 ^1 @) l% l0 S
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)' g) V1 U& l0 C; y- M
9-9 作业节- ^: k) Z2 ~+ z- r9 G. S
9-10 作业节. ~4 D8 C0 Y: _ {) ?, I) x1 z4 u
7 [1 O7 ~5 E& `% h5 S7 M2 b第10章 迁移混合模型. j5 J7 \: T3 r% s1 P: U
10-1 迁移学习（一） (12:59)9 v. c' W) h+ d2 c5 q
10-2 迁移学习（二） (08:48)
7 m. V! X: U% Q$ {& g! E3 P: p5 |10-3 在线学习 (07:41)
7 p q) Q, z0 n& e: d+ ~( G10-4 混合模型1 (15:09)
3 t: G) t2 E% T" n& u. r! O; k10-5 混合模型2 (13:25)
0 n6 x" E, O$ d2 K/ x/ v$ J10-6 实战准备（一） (14:36)+ B% H: O- ~: T
10-7 实战准备（二） (14:05)
+ W0 s F" C6 _) v ^ \10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)7 E" J& S5 J6 X! |2 j- d
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10): O( g1 t' {( q! @2 d0 x, Q6 W
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23); K. n( k" V2 q, x0 ?
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)- W" H0 p4 u2 I' Q/ b6 n
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)6 @, x& M* \$ \% q
+ f) n- ^6 p; C! l- G! b8 e; x
第11章 课程总结) ^* T# w" ]' K, Q' R
11-1 课程总结（一） (19:52)% H5 T$ ]/ n2 t. x* O
11-2 课程总结（二） (15:41)
5 b, k; k6 c( l11-3 课程总结（三） (23:16)6 F, ?6 |$ g: o4 @
- R4 p8 D- v! I* K# K7 E
! v$ Y8 I4 m( ~. a. [( ]
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