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8 ~' B8 Y% `% V) {& c# k) B〖课程介绍〗
! \- H5 N$ ~5 c: r, f; n3 t' A, U5 Z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。
7 ?& ]& Z% D# d: d2 ~6 s3 u8 o) p
% p& }; h# K8 s0 K- Z〖课程目录〗
. v9 _7 t4 z6 V9 C5 Q$ H4 {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
( s; u8 f3 Z i: I: t" @& q1-1 课程导学 (19:43)试看
6 @+ [. W, h" I" V D9 T4 Q1-2 内容快速概览 (21:48)试看
( x M# l4 r! a/ l% [1-3 人工智能介绍 (19:33)' v& m# w+ ?2 J* @
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)& L, Q) p9 e+ ~' m) k5 ?4 i. U
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
: d! e3 k6 T& ?( s1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)( o1 Q8 U" O% c* f. G$ m! b! W
+ y7 N4 P5 T- M6 }5 a
第2章 机器学习之线性回归; h! F: h' j- u" _$ i
2-1 机器学习介绍 (17:42)
0 W$ A5 Y) Z1 X- L7 C3 c' r! P; b. V: K2-2 线性回归 (25:47)# R/ q! d$ i, |$ Q$ K* W' u
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
$ d% R* g/ l0 D# e0 Z, _2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
. |9 g E) P7 s& j# N( h" {! q2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
8 q ]" D8 i# x) @5 e. m2-6 作业节
, f5 p9 ]; F6 L! V# M$ T" G8 R" o. m$ i! d' E* x
第3章 机器学习之逻辑回归9 \' o- K- [0 S' |
3-1 分类问题介绍 (16:40)0 B) b2 t+ m0 o' E
3-2 逻辑回归（1） (14:54)" q4 m' P0 p! i9 T% T
3-3 逻辑回归（2） (14:30). v, d8 U' M0 y5 m3 ~9 a' }
3-4 实战准备 (13:31)7 J$ [8 T; I+ V6 L; M# u5 K+ g
3-5 考试通过实战（一） (19:49)" X6 ]+ h' A% G: f
3-6 考试通过实战（二） (16:01)& `; e9 z% n8 Z/ v
3-7 芯片检测实战 (16:30)
' T# s3 {* C [1 [3-8 作业节7 X5 N0 R/ E& }( m$ w, A0 Y
3-9 作业节
; \. ^& J: a& i3 h7 u
. r8 _: e& r0 l" x( s0 C# j第4章 机器学习之聚类& @5 j# b5 ]. M9 h: N9 L2 n
4-1 无监督学习 (18:37)
9 E* y' |7 Q" B4 W# |+ P4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01): \% r( o& _ @( z" {: _
4-3 实战准备 (09:19)
9 B% f7 L; K" D& e. s4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
; f5 N3 h& a. p4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
, x+ d ]& L7 J: v4-6 KNN-Meanshift (16:51)
& v' h# q. _4 D3 ?4-7 作业节9 ?& }1 T m, j6 i4 }- a
4-8 作业节$ b* s" E% |3 y, ] o
: k4 [* x# _) |; a
第5章 机器学习其他常用技术& U# x1 ]" h( ?/ x# X4 M5 e8 a. b
5-1 决策树（1） (13:22)
% g, J7 w8 ?4 n6 O8 h* U1 B1 J/ A5-2 决策树（2） (14:48)9 w( h" N' D- w1 ~
5-3 异常检测 (15:36)
4 \3 v/ { z. a( B; B$ C5-4 主成分分析 (17:18)- v4 { n! D- G$ ]
5-5 实战准备 (22:19)
2 a7 ?- o: |0 I* c5-6 实战（1） (17:06)* e7 e$ l6 ^7 N# O1 t
5-7 实战（2） (14:49)3 p e& u% ?0 q- D7 ]. _
5-8 实战（3） (23:32)
" q. Y+ R8 e# H% R, d P# c$ v5-9 作业节
1 p0 `4 M$ \- h, v2 p( o5-10 作业节
1 w, [6 j6 t" |. y5 l& g( i
' M* R' S* q( i5 a第6章 模型评价与优化- H8 N2 P; _- e6 h7 K
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)" V% f1 P# [+ Z( l2 I j% N/ k3 _5 f
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37) U' n5 w* {6 F P7 j" C6 q, @6 E
6-3 模型优化 (21:09)+ n# {; I" n: n! e
6-4 实战准备 (13:43)
- I: K$ `& Q: r _) W6-5 实战（一） (24:53)
: _/ v+ o5 l9 i( T$ ?/ r9 T6-6 实战（二） (15:05)7 v. i e+ m2 N. b- l- U/ k
6-7 实战（三） (24:20)
+ |+ \3 a% r& t3 l7 v$ u: N6-8 作业节, E! W& `. Q$ I% b& K
& |% m) s$ n, p" J! O- V
第7章 深度学习之多层感知器! P& x) [. C+ F+ \- z9 u$ \9 Z
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
; L( ?0 z8 J; h% Z7 Y7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
4 B8 U* i ?7 a T7-3 实战准备 (18:57)
6 N- q# A# U5 V+ s7-4 实战（一） (23:24)9 Z3 m8 a6 N0 w
7-5 实战（二） (18:46)
A8 `) H1 ~1 A" U9 q7-6 作业节
5 D+ I3 m9 O4 G* n3 }% G7-7 作业节
7 c9 T0 G z) x- u$ D5 ?9 m* }4 W4 S. ?) o: q: l7 h2 S
第8章 深度学习之卷积神经网络
" E& x: W9 Y1 g C6 K; Q: j8 M8-1 卷积神经网络（一） (30:03)+ \" k$ `% @2 v
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
: ]1 Y4 z! T2 `$ A7 Y8-3 实战准备 (15:18)
* k9 [& h7 ?4 g5 r H- ]/ Q6 ?4 t7 g8-4 实战（一） (24:17)" y; B9 v" @+ y* | B$ m/ Z7 Y: W( W
8-5 实战（二） (26:20)
3 v% a- A6 ^: R M+ l$ d8-6 作业节) W5 Z$ L U( }# X
) U0 |2 N. [8 X2 L3 e7 W+ d4 {$ W
第9章 深度学习之循环神经网络
! i) f6 P9 i9 p; Q0 W9-1 序列数据案例 (11:41)7 ?% j: `. g. }) u4 E
9-2 循环神经网络RNN (16:06)/ q- m$ l q4 z! u( i! r% O
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)! |9 Y- A- ^0 J, F. H4 g5 y
9-4 实战准备 (15:25)
" G) W$ ~. I' _ d: w( |5 ~9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)1 o: X/ \9 N, Y% s8 F, \& c
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)( R- a( h& Z- q& K( q5 d, h( h8 Q& |
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)' X+ t. Q/ Y! }% |! Y2 k: R% i
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
) }4 |& z* e: l# ?7 C% B9-9 作业节$ I" U# S) g& u- j8 p' J, C
9-10 作业节& q D4 |& Y7 q( c
, o) b- [- S3 [" b第10章 迁移混合模型
4 c9 Z( p, O8 N( v! R; I, Q8 U( p10-1 迁移学习（一） (12:59)
' Y; f( @1 S( K8 K10-2 迁移学习（二） (08:48)
5 _, a& K2 E5 y0 {; s8 f10-3 在线学习 (07:41)( I( _* E% F+ J: ]5 {) c: i
10-4 混合模型1 (15:09)
- b5 c5 `5 d; l3 i% ` a v2 K10-5 混合模型2 (13:25)
- M& i, l+ |; w* N10-6 实战准备（一） (14:36)
3 w! C+ F0 a W& l2 P( _10-7 实战准备（二） (14:05)' b6 S x9 O' Q1 k x- j2 T
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)+ {1 w- X7 q: ]" q' g% C/ ]' W
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
9 [ e: z8 n3 _: B ]10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
* s4 W! W% o7 T, i+ G10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
' ?! [, Z& X4 B3 j- v7 ?+ G+ V10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)' m; [& }5 b5 t$ c2 `" @& g
7 R' S, _; t- u. ?. Y
第11章 课程总结: X& D+ F9 g, k/ C9 Y' }
11-1 课程总结（一） (19:52)( l6 E6 B# B* g$ u, \. @0 h
11-2 课程总结（二） (15:41)
, W- m; f( |1 P11-3 课程总结（三） (23:16)/ }4 z7 }. V9 g2 a: r/ t' |2 f- W: t* k
! S, l$ \% _% `, C
" @, l$ a8 ?( R, [0 I& Y2 Y〖下载地址〗" q7 ]/ I- t: u/ I
w+ I! @3 l# i6 z1 | [; u9 W
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