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/ P/ ]% \& N1 t! ^〖课程介绍〗 p& t: P+ s& ?! N5 Q/ u7 ~% _
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。/ ]: B* J5 w+ n5 I2 s$ _; T2 d
/ Z2 |7 l+ h7 {, w) i
〖课程目录〗* C- {5 b( y! A( @8 d6 w0 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
8 |0 |1 R( c$ v2 |- {, W/ Q4 F1-1 课程导学 (19:43)试看. Q8 g( b! w- N, s" i
1-2 内容快速概览 (21:48)试看/ W _: U% I: c9 A
1-3 人工智能介绍 (19:33)
Z$ b- M; K$ e: T1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
. `- r4 B9 p& |, M- H# f1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
2 ^' F K; e/ W* _1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)/ o) [0 a% V& |6 Y# s& u
0 {3 I' s5 J9 V9 l5 T" C1 V" Q
第2章 机器学习之线性回归# B5 s9 P) \# G+ O, q( b4 H
2-1 机器学习介绍 (17:42)& C* |, _, O4 Q/ C
2-2 线性回归 (25:47)# ?2 w! G4 v1 K( O% U& b
2-3 线性回归实战准备 (13:34)9 C L5 O, h* R& S! p1 {
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
( p6 q7 G3 X7 M! Y7 j( _# V( _2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
/ K4 J u, V" d Q1 B2-6 作业节5 D0 j& L. W' u; _# }- Q8 I5 v
8 Z8 \/ W6 p6 D6 C第3章 机器学习之逻辑回归7 c, E& J; f# C6 v* r. E6 k9 I
3-1 分类问题介绍 (16:40)
$ B n, B$ _3 k0 t4 V6 ]- }* I3-2 逻辑回归（1） (14:54)
& l7 j, ]! K0 c y/ H7 E; h3-3 逻辑回归（2） (14:30)
5 [) Z. F5 Y R) o3-4 实战准备 (13:31). w7 {4 z+ l* u+ O' s4 {
3-5 考试通过实战（一） (19:49)- \4 X% q9 V. }
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
- N3 F, L. v( G" E$ o" H: S2 z3-7 芯片检测实战 (16:30)
8 }9 E" j1 D" u9 Z; A4 E) f- t% h3-8 作业节; v" n ?- t0 F3 d1 i
3-9 作业节# n' w& D6 o5 s! k" ]6 H. ~+ T
& G6 ]$ t/ d+ o3 g+ ]
第4章 机器学习之聚类
' \0 F V( y9 y/ R# U, \4-1 无监督学习 (18:37)
6 j+ N- u: j, L6 r& m, Z$ r4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
8 _' e- o7 P% ~4 ?) y* w) q; z; Q4-3 实战准备 (09:19)
2 Q# w4 Y* ~0 ^+ L3 Q9 T4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
9 r f' A+ A6 m5 x/ \, Y" J0 y4-5 Kmeans实战（2） (11:31)" J2 H2 [& Y3 l6 x6 t+ Z
4-6 KNN-Meanshift (16:51), R* `4 G3 I8 m6 n. M
4-7 作业节% L- o I( w2 |9 v( V6 }
4-8 作业节
+ m9 [& {4 ?3 ?. y7 ^+ `7 l; T3 Y1 t
" X1 x* s8 i& Q0 _$ T' i# }2 u第5章 机器学习其他常用技术
2 z( X( U2 t7 F6 V. T2 }" q. L5-1 决策树（1） (13:22)- ?5 e Q& s1 u1 L/ A$ M. X
5-2 决策树（2） (14:48)# ~: N1 E- s+ w6 r0 {
5-3 异常检测 (15:36)/ e- r' J! ~* e! H
5-4 主成分分析 (17:18)7 V& w9 K9 j& F8 m1 U
5-5 实战准备 (22:19)6 {0 E0 s r3 E2 G/ ?
5-6 实战（1） (17:06)- B- t( Z7 E9 D& {6 A8 U/ n
5-7 实战（2） (14:49)8 H1 H2 g: j9 u4 E, `7 F/ e# u
5-8 实战（3） (23:32)" E" u: ~) E$ n- m+ V! ~$ E
5-9 作业节7 i* C, L+ M8 k2 S2 l
5-10 作业节 S8 j; W+ M! `: X8 U
( \3 _# u+ f% B1 ]4 J: x
第6章 模型评价与优化
/ U4 Q- q. y' b- V) L2 ~6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
: N, `1 ]4 u0 Y7 E) x2 @' D1 }* Z5 h6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)! _% C$ v* q7 X
6-3 模型优化 (21:09)
+ j) r/ X' f6 o8 Q, e& K6-4 实战准备 (13:43)' d7 O# U0 d8 E T$ g/ I0 m
6-5 实战（一） (24:53), Y0 E, B# a$ M! L) d
6-6 实战（二） (15:05)- ]% k- k$ z8 b+ T' C
6-7 实战（三） (24:20)
) h& u ~' x' T* v. {% @6-8 作业节
' [# F: z4 b: `; r- L7 d7 \* b9 D7 i; t0 K( C+ z# r- G4 h
第7章 深度学习之多层感知器' v, n/ l. a& g
7-1 多层感知器(MLP) (18:18). }# J0 Q2 Q9 e& f
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
# ]& l2 i9 g' ^9 ^/ ?0 S/ j7-3 实战准备 (18:57)8 x1 ^# }; h! A6 M# H
7-4 实战（一） (23:24)8 H8 H. t3 V% c/ H
7-5 实战（二） (18:46)) a; \4 N; o1 u$ o9 p* d/ N
7-6 作业节% L! h4 ~) `2 U
7-7 作业节
. A' X" D/ A& l* Y* }9 z; x. U9 m# {8 Y
第8章 深度学习之卷积神经网络
- W: h2 \- g, l% ?+ j# R8-1 卷积神经网络（一） (30:03), d* O6 a) p9 Z
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
* q/ e1 n+ d: X8-3 实战准备 (15:18)
+ Z. h4 P" F4 A7 m( D5 M8-4 实战（一） (24:17)
: }% h' h6 }/ \' B8-5 实战（二） (26:20)
3 @8 y. ?# g0 H* ~8-6 作业节
% G3 G3 E9 M3 M) ~7 P# P. b# @% k$ n$ S d
第9章 深度学习之循环神经网络$ W0 v, G1 Z4 w; y7 g3 }
9-1 序列数据案例 (11:41)9 ^6 L' H: @0 V' t; h
9-2 循环神经网络RNN (16:06)4 y& r! x; }$ Y
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)# B' L4 r# ?) w9 V; l
9-4 实战准备 (15:25)2 P! `, G% k6 @4 X: M X5 i1 h" G7 R
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49); y' Y6 y4 I' h
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
3 k Z+ i3 Q+ Q1 ]) C, T9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)6 A% X2 H; n6 S. ^3 F
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
3 l l; |0 e7 t8 p$ T9-9 作业节
! x# x/ Y0 i/ {5 [9-10 作业节$ I2 E+ D) z0 x7 z2 E6 S) z* y
- B- d7 i1 c( q; S/ ~
第10章 迁移混合模型
) I- _2 M+ q6 c- }. ] G10-1 迁移学习（一） (12:59)
# k% g0 }7 f: Z10-2 迁移学习（二） (08:48) |# ~& ^/ c% D) k: w: F
10-3 在线学习 (07:41)+ j8 Y/ g% s0 `
10-4 混合模型1 (15:09)
% X. C7 K0 u; ?) ~5 m10-5 混合模型2 (13:25)
5 W' t. t) ?5 S( f$ a1 ~/ {/ M0 Y10-6 实战准备（一） (14:36)
) G3 ~; G+ c6 D8 B9 W6 e+ a2 t& [' U10-7 实战准备（二） (14:05). [4 U7 p& U3 s3 {& z) n P5 n1 ~3 b
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)6 a( D$ z5 s8 Y3 P& ~; U; J
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)0 @6 E& H( s# w6 C, t* n
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23) b$ U1 c( X [- u
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
* R8 e/ C0 U/ {& _7 k" r! m* o10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)5 U% ]- m- I, f/ P
: Z- R6 k- K; M4 c$ _9 x( F第11章 课程总结
" T/ p; K& C7 J3 `2 U1 }11-1 课程总结（一） (19:52)+ s6 |! S+ S6 W. j0 B
11-2 课程总结（二） (15:41)1 n3 o- N2 _7 n3 f2 C* D
11-3 课程总结（三） (23:16)
4 c4 {7 v, @/ b! \0 ^0 d2 {" _: T' O$ h# m+ ]4 ~3 B* R
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