( I) S( i1 v$ L1 [9 {8 C
' j; t( J& t. u6 H/ ^〖课程介绍〗, W0 F% d( ]9 H) v! m& ]- u: U
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。
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( _$ n* ]+ Y, y# l1 H# f/ F3 b: q E〖课程目录〗& x8 i5 [# J9 }0 S' w
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. _- j0 W+ {3 q G& D) _
1-1 课程导学 (19:43)试看, M2 X4 |$ F$ l& L
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
+ G5 i! D. ^- {- A7 K8 B1-3 人工智能介绍 (19:33)% s: h; ^+ T& D' u; }1 J5 g
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)* p( @+ Y; h1 ?" d- g/ M x" R
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
1 d9 B3 f/ a& F$ y; f1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
3 d% @% Q+ _1 Y! n7 I: \5 n# T/ b1 G
第2章 机器学习之线性回归
* v& l; b* l7 A( M, e2-1 机器学习介绍 (17:42)
L7 Z/ f i6 ], h" G2-2 线性回归 (25:47) w6 x6 _$ Q8 k( Q* r
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
0 K/ w9 Y- ]- D, u9 ^$ `2-4 单因子线性回归实战 (17:18). K) W) ?( t8 x4 g( V& b# E& G/ ]
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)8 {- A7 a8 @- x% t& Q. S8 t
2-6 作业节1 x% l2 [! c6 o" E3 V8 |
$ s) o- c, [5 v" t7 X. i% L4 m
第3章 机器学习之逻辑回归$ i* P& j1 Z( z* [, x
3-1 分类问题介绍 (16:40)' G# H, z f2 ~) R9 l7 V
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
, X% \0 \2 `& V' F3 S! |: i% C7 w3-3 逻辑回归（2） (14:30)
" W3 J$ J4 [( ~; S7 n. i: M% c3-4 实战准备 (13:31)
+ H" f8 E: s) L, o* @2 I3-5 考试通过实战（一） (19:49)4 n# h) r5 y5 v1 E4 J9 K+ G. e+ f1 I- ]
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
) p$ }4 F8 x7 E' y" O( g3-7 芯片检测实战 (16:30)$ ~! d7 ]8 \+ R+ T& J; e5 g1 A
3-8 作业节$ r" M$ K3 k7 e W, a4 B
3-9 作业节8 F7 p8 z% @/ y% {! x
3 ]( T: h1 A. \4 [% k第4章 机器学习之聚类8 m5 c3 X2 P3 d$ M" g, a6 H
4-1 无监督学习 (18:37)& @' m* a: V. a# q4 r
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)7 M+ Z- k, |1 a
4-3 实战准备 (09:19)
# U, B) a5 O, e9 L( z9 T7 q) @! c4-4 Kmeans实战（1） (12:34). n& c; e) Q( z3 d% e& ~
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
9 R, f6 q3 T$ U. m- S2 [4-6 KNN-Meanshift (16:51)
' K$ |! }. ~) U. d4-7 作业节
: A& x& }& }7 b% v0 l* F6 k) q4 u4-8 作业节* x. n+ P7 A, i7 J, l- P5 k
9 w* Z7 V/ \" ^) n* r0 k! m9 o第5章 机器学习其他常用技术 {; G) q$ s( [3 k( b# [
5-1 决策树（1） (13:22)
. {7 P) V( u2 M# A) \: j: R. o5-2 决策树（2） (14:48)* h) w5 K8 z" j7 \ G% h
5-3 异常检测 (15:36)
$ R8 @6 g0 A# f+ R# ^: Y5-4 主成分分析 (17:18)
) J( b9 [; Y! Y y, ?8 S5-5 实战准备 (22:19)# k9 q9 C. `* g& h! m g9 Y
5-6 实战（1） (17:06)
: ]" d0 E/ c- ]3 y6 ~& I7 s: N3 ?5-7 实战（2） (14:49). H7 u3 W& J. x% k$ t o
5-8 实战（3） (23:32) m# e0 t( D/ V/ `
5-9 作业节+ x& U1 m/ }9 u9 u2 X" F. n2 n+ o
5-10 作业节; p0 G- Q1 R: k3 I& g
5 v; o3 F) s ?7 `- c6 H
第6章 模型评价与优化) e! q2 J% b, O' \! a
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)! C* g# U! c( k+ P1 E- e
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
8 v# P# H8 x1 n3 i- `6-3 模型优化 (21:09); B3 } S5 |) A7 t B
6-4 实战准备 (13:43)
" \: O( ?$ A2 J& N- a+ [8 x8 B6-5 实战（一） (24:53)
! R% b7 U) ^7 z5 {- L$ g" o% r6-6 实战（二） (15:05). ?" a9 C% l* C$ ]. M* Z _
6-7 实战（三） (24:20)
2 y! s3 U# k( o' g6-8 作业节, r' I; l3 r8 l2 L( c
0 v: R( ]) W9 O( n2 ]9 _/ T( H' j6 \
第7章 深度学习之多层感知器4 f% K" F' X* U; }
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
5 b" y( Z8 X _: c3 X7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)- _& B }0 ^6 M; {( r
7-3 实战准备 (18:57)
; T" i/ c7 Q: i5 m6 c7-4 实战（一） (23:24)
& v' g7 G" u- x. l2 j7-5 实战（二） (18:46)
. K b& c6 ^* x7-6 作业节
% p$ C8 Z! X1 ]/ B: H7-7 作业节/ |1 [2 H. x8 o( {. X
% ^$ i. h% Y7 ?4 k3 P P, v% h; ?4 D第8章 深度学习之卷积神经网络" \+ N7 d i* r4 [
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
$ n: K* E1 H s; I1 ] ` N8 N; z$ |8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
: ^; e4 \# |* E) X+ t8-3 实战准备 (15:18)
: b' t* C, Q3 z+ R/ b4 t' O* _8-4 实战（一） (24:17)) Y( m/ E8 M1 o" P/ c* m
8-5 实战（二） (26:20)
' k3 U5 c+ A1 Y8-6 作业节
. k" o8 C8 V, ^7 V* t/ ]7 N' E7 n/ g R# b7 w5 J2 I
第9章 深度学习之循环神经网络1 J* B5 ~7 l1 j
9-1 序列数据案例 (11:41)
+ G8 l. {. \; S- l9 l9-2 循环神经网络RNN (16:06)
4 X6 j- l' p4 c& z; E' K( Q9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)+ T( {/ B7 ?" U, V
9-4 实战准备 (15:25)3 j# {% p9 U3 g3 Q7 y8 e6 G, C
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
% O% E" T3 P4 [* I9 x: _/ d1 Q9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)% j& y ~- U2 |
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)6 W( x" f( m; o+ r/ A: s
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)2 F; |( F2 Y n% k: ^
9-9 作业节6 g9 O% n1 l! q6 X* U/ u( X! C
9-10 作业节
; [' a% N) T, R" K! A3 s8 {% W# E; o; m. e5 [# k
第10章 迁移混合模型9 o8 {. o, y, @ T$ i
10-1 迁移学习（一） (12:59)
/ O9 w$ Y! _" G& s9 l/ K10-2 迁移学习（二） (08:48)) X. o+ L/ D+ q$ Z6 F8 o* X3 H, [
10-3 在线学习 (07:41)2 L2 z8 x6 l# x# M+ y
10-4 混合模型1 (15:09)0 ^+ |( W- Q$ \3 R% V
10-5 混合模型2 (13:25)
' ]9 G* D# P5 Z5 E, G9 W10-6 实战准备（一） (14:36)
2 g* {3 k1 O' K. l6 e2 ?10-7 实战准备（二） (14:05)
Y3 y2 c5 O& F10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
# l- t- o# ?# {3 i- O! h6 O/ `10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
8 Y) h% p( s" X6 V+ T9 X$ I10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
! e5 {! `" B2 B/ T8 s. I* q: S10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)8 n. d, q2 E( S4 d: W, d0 {! j
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)3 R4 W9 j- ]5 g" n* k
# V) D J s& @7 Z4 `% P第11章 课程总结
' |* E, L m9 I$ H8 K11-1 课程总结（一） (19:52)
# e" `* `2 @3 u/ {- U11-2 课程总结（二） (15:41)$ D, E% L1 p2 C6 I* y) T# x
11-3 课程总结（三） (23:16)
" C5 t4 r3 ?7 K: B) L
/ u0 J# ]' ]% C) Q# p2 m/ ~
, K9 F- z: @3 A2 c: l% h〖下载地址〗6 f7 ~$ G6 M- z& L$ B6 y, w" |
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