4 l8 g9 z& J4 A- V
Z/ t; o& U" m2 Y1 D+ o〖课程介绍〗
/ A* t5 W2 m g$ B! r' K. X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。, k2 E$ z! _5 v
- @9 ?9 u, B k; j j. n〖课程目录〗, c9 R1 h$ L x! C) p l
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
6 x$ G2 H3 Q+ w' Z) t" v1-1 课程导学 (19:43)试看: \. ~1 ~1 y. }1 [0 a7 P8 h
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
; x* N& R% _5 V1-3 人工智能介绍 (19:33)
& t5 x/ u+ [2 x1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
& o! X$ J" i5 R* l/ Q# f1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
5 w1 n5 [' B. Q/ }1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
2 N K' D3 p3 l3 Y* [4 |1 j, d' G9 y$ ^
第2章 机器学习之线性回归0 {" `* j7 }. X' f0 O2 U
2-1 机器学习介绍 (17:42)
8 N. D$ \; `, t, Z3 H+ o$ z. h D2-2 线性回归 (25:47); L) V, e# l$ W, O6 S+ t* k
2-3 线性回归实战准备 (13:34)+ d1 F# z, ?' J- j& L
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
7 x; R1 B$ U2 ~! q8 U4 a i* b2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
]4 C5 A* g H" E2-6 作业节/ B P d. W2 a3 k
" b1 z+ m5 {& i第3章 机器学习之逻辑回归
5 E1 S0 j( P" \+ n" P3-1 分类问题介绍 (16:40)
# R' q4 T: }. o% I9 k; Z8 @3-2 逻辑回归（1） (14:54)
0 P$ E/ C) }/ j- y3-3 逻辑回归（2） (14:30)
5 T/ g& h, S! h. @% }3-4 实战准备 (13:31)( k6 y' B( h4 K9 ~) O2 d0 R
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
, [: t& Z, i( a, B" }$ `( `3-6 考试通过实战（二） (16:01); `4 K+ S; \/ L3 M9 `. v4 s: `* R
3-7 芯片检测实战 (16:30)
- i, h1 `6 S" }; g3-8 作业节' Y5 ]. x3 y; H
3-9 作业节
6 t0 J1 V$ L" I7 B1 [3 A. X
( o P6 T1 y9 n: h" h: c! j% Z第4章 机器学习之聚类& B' a2 v) ~9 m. i9 N. |
4-1 无监督学习 (18:37)
8 w2 M# g! Q3 ~9 N! j- k4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)% ]2 p/ S( {* t2 A/ g- p) e. w
4-3 实战准备 (09:19)
9 m2 J, h3 f1 S/ R/ t' Y4-4 Kmeans实战（1） (12:34)) s, R, p& H" L" n- a
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
3 v% b/ X2 V. H( l4-6 KNN-Meanshift (16:51)+ {6 g' w0 S4 K# s; t
4-7 作业节
3 O# n1 {5 u- H9 z3 W: w' l4-8 作业节/ J8 M+ D9 Q7 \. ]( S. O; S
# ^8 y) F y2 d第5章 机器学习其他常用技术
9 ^5 @. }/ O" A& [* W: l* k) F5-1 决策树（1） (13:22)
% W; E4 N Z: Y G' h5 L3 g5-2 决策树（2） (14:48)2 V" |2 d, f* q, q1 L: w9 R0 Z4 \
5-3 异常检测 (15:36)$ D) c; E$ @% d* Z( m0 M2 P
5-4 主成分分析 (17:18)3 ^ n9 g+ |0 f. ~2 c! ?
5-5 实战准备 (22:19)+ t8 ?1 h) N* O2 p1 ~$ B
5-6 实战（1） (17:06)6 o3 O% m8 L' I+ ~5 ~+ a
5-7 实战（2） (14:49)" u- V1 Y# x( V" Z4 A9 G
5-8 实战（3） (23:32)2 C; D9 {3 D' h8 O5 Q
5-9 作业节
. f3 y2 c8 g1 U- p% Q- I& c: c5-10 作业节( G/ X6 u* d' B3 m2 E- e* _! i3 _
' {7 e, j% m: t* N- T. e第6章 模型评价与优化: M( {2 z9 w! U! ~$ g( ]" H
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37), r) F4 i* K; F- _& b
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37): i6 }, S3 |8 Q1 a; m+ j
6-3 模型优化 (21:09)" z" c3 p' t, n5 L6 q% ~
6-4 实战准备 (13:43)- N$ B) g7 V1 L4 h4 p6 b
6-5 实战（一） (24:53)- w E7 Y* V+ y% s& V u
6-6 实战（二） (15:05)
& e/ H5 k2 e; h' `- s* B6-7 实战（三） (24:20)# v, f7 U% E# E' K! i) q
6-8 作业节
$ M" w$ i4 m) G/ n) K- Z( d
1 j4 x4 @2 q, \第7章 深度学习之多层感知器
: \' i5 m8 j4 _5 B/ y( J, c7-1 多层感知器(MLP) (18:18)* R2 {" W: S1 o2 v2 q1 D5 p
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)4 d* j7 a | w# H) f& F, Q
7-3 实战准备 (18:57)$ B' }% y' c7 O
7-4 实战（一） (23:24)
1 t/ U5 L8 n# P& b" ]3 e7-5 实战（二） (18:46)) W7 E% g/ [, N
7-6 作业节4 o# m& w- ]4 k5 R; i
7-7 作业节
: N" X; A% m6 v/ i" J; g" |# {9 b0 d% `5 u% l, J c! y. E
第8章 深度学习之卷积神经网络8 N q, n9 R5 u$ J3 X! t6 z" O7 W
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)* Z* p7 m* r8 B
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
1 Z! d5 Y' O8 [0 ~" |5 X) L# C+ X8-3 实战准备 (15:18) j/ z( T# n* J& Q7 @7 W
8-4 实战（一） (24:17)! G0 D' e. ~% V
8-5 实战（二） (26:20)7 L Y' ?( `. g# o$ \
8-6 作业节6 E9 x% i. [# u$ N9 N
, ^9 z# C; C- R1 ?0 U4 V第9章 深度学习之循环神经网络
; z4 n0 J) z7 D9-1 序列数据案例 (11:41)* i/ P9 h2 @: Q4 Y9 f; E
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
3 ]- r8 F$ g s5 W* R! s9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)7 C+ d& b/ n5 |" S" _
9-4 实战准备 (15:25)
4 C- V8 ]" v3 V. S: P# W9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)( r/ W6 ?" r' D
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)" ~7 n; d; L4 N- G5 ?3 x$ \
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
& [7 e: c" P( Q" ?# e- K. l9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
- |& o- M& D$ t4 ]) H! S4 N3 @; h9-9 作业节
( |# [' G' ]( ]4 N. q3 a( L9-10 作业节
7 B O3 u5 U+ e, R+ j* J( P7 m
- J- L& U5 L; i1 D, s' h* T' n第10章 迁移混合模型% Q4 Q4 j$ X4 H. M5 W5 ?
10-1 迁移学习（一） (12:59)
% X, G1 k5 k- t* L10-2 迁移学习（二） (08:48)# o1 j" o+ E0 l1 x
10-3 在线学习 (07:41)8 K4 y1 C- n/ w8 k0 |4 L7 h7 ~7 t: ]. Z8 u
10-4 混合模型1 (15:09)
# I( y' M$ c6 a, T& H# Z10-5 混合模型2 (13:25)0 X y, M( b+ b
10-6 实战准备（一） (14:36)2 ?2 X/ K2 p1 P! o D. z
10-7 实战准备（二） (14:05)
- K G' f/ P6 K, T$ \% P2 `# C10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
3 ^+ k3 J! s" \. c6 C( X: {10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
% {3 b5 Z4 ^8 e4 Z h7 `- N; y! E10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)+ W2 J* @5 }2 [% W8 i# ]4 d7 { @
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)% w& E7 Y* j9 \ a5 w
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)6 Y( y l6 Q- O, P4 r5 p$ c3 e
# L! y) T9 O# R第11章 课程总结* H" y/ m: j% K3 r+ u3 J& @
11-1 课程总结（一） (19:52)
2 T$ I, N0 Y$ i1 x" p- n11-2 课程总结（二） (15:41)9 L9 j) |: M4 l5 U
11-3 课程总结（三） (23:16), i: g% [, V+ b4 X
* C3 l) I- ~$ f0 U
/ c2 s$ T0 F; t; M# U( L
〖下载地址〗5 k% `& x+ V. n0 a7 h2 o
" c: K. N) v1 }* g n
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
2 r8 C1 q: |2 O# l5 C) W全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html% ~1 `; m$ X. a1 r8 J$ d
; q9 h! R/ Q7 L" W* C7 W0 d
|
|
[复制链接]
