$ \; Y8 r4 z7 h/ P! Y9 r% S0 y% I2 H& y: R2 Y0 }
〖课程介绍〗
1 M# T3 }+ S8 C( Q7 S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。! v% c" Q# X( f* H- \
7 I# [( X7 P% A, m9 a- ?〖课程目录〗
9 C3 D* u2 I8 `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2 ~4 m7 w3 o) ^
1-1 课程导学 (19:43)试看
: ^" }- H0 V- w7 t1-2 内容快速概览 (21:48)试看) g+ H7 g% H8 q5 ~' V
1-3 人工智能介绍 (19:33)5 A$ r, w8 i x$ j* `
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
' \1 Y4 D; ~# f) F. r1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
7 ^1 Z8 W/ s* R! F& L+ y1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
/ i( U, F+ s: t& J# X- C8 R: P# e! A
第2章 机器学习之线性回归' _: E4 }$ d8 Z; J* S
2-1 机器学习介绍 (17:42)4 J5 F3 U, X* L
2-2 线性回归 (25:47)5 k% S) D) l: v a# X: Z, D
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
8 _* \# W& W4 `: _2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
9 E# Z( N5 |; w# L# Y2-5 多因子线性回归实战 (25:29) @& Y9 U- g6 T7 A
2-6 作业节- G5 P& ]/ M6 x2 c! i) _
8 V5 I& i! V, Z4 t* E
第3章 机器学习之逻辑回归( J: Z0 B3 S4 ]& W! x
3-1 分类问题介绍 (16:40)& Y6 W+ J$ {& t* p! C& |$ q5 x
3-2 逻辑回归（1） (14:54)1 x ^9 C9 S+ r* ?. s- n9 D% G
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
5 _) _ N' r8 g5 h3-4 实战准备 (13:31)2 E" y6 p7 a9 G- b7 E% \* W2 Y6 n, q
3-5 考试通过实战（一） (19:49)! L7 `" m L* G% u& Y7 T" u6 D3 m9 A
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
0 v1 W( y7 n& [1 R! e! i) D M) T3-7 芯片检测实战 (16:30)5 m" `5 |+ T+ Y x
3-8 作业节
# t! B& d! {! @ \; ~" V3-9 作业节0 x5 U2 |0 i0 _
: q! V5 ^0 V, }( B
第4章 机器学习之聚类
; R n5 i) N* w+ M3 L8 ]4-1 无监督学习 (18:37); E3 S% J3 n" `4 W
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
3 j+ U# ~* H$ ?4-3 实战准备 (09:19); }0 S$ Y2 ?: o$ q$ W& c2 Y
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)$ b$ k7 A g9 ?! W1 [3 J
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)( N# k4 p# { w4 f5 T+ T$ g5 V8 i
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
( j9 U" O9 t1 A$ N7 _0 g% Y' c4-7 作业节
+ Q0 N; E' ?* B9 _/ \4-8 作业节 R& d `. W& m# A, O0 l
4 R8 ?( r& h. [- `) c. z第5章 机器学习其他常用技术
+ L: f: h( w) j' h/ y! p5-1 决策树（1） (13:22)
3 Z: Y0 z% X+ S6 a5-2 决策树（2） (14:48)
0 O6 K' O3 }6 p" Z5-3 异常检测 (15:36)
/ J8 a! r Z( n r; O5-4 主成分分析 (17:18)
* S% k9 K4 L, p( j V3 ?/ Y2 ~5-5 实战准备 (22:19)$ v# W3 q4 t+ l: W
5-6 实战（1） (17:06)6 l* y5 ]: Q% I! Q7 Q. Z9 E6 t6 V
5-7 实战（2） (14:49)# o6 j0 g2 F6 D6 K: X8 V7 L6 n
5-8 实战（3） (23:32)- y& y Z- T/ W+ w
5-9 作业节* U1 D7 u% C0 ]; B
5-10 作业节7 K$ R5 }+ Q9 }9 b6 T0 d6 A
- q9 T3 b- v7 C; V
第6章 模型评价与优化% i% Z& O& W; o/ h* l! ?6 x/ U
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
, R& z% E2 _) R# I$ m4 U6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
6 c( F$ h2 \# B6-3 模型优化 (21:09)+ |# E% X% s$ ]* Y( v
6-4 实战准备 (13:43)$ S c4 O" F: T2 e
6-5 实战（一） (24:53)
4 ~8 R: ]/ b$ F, J$ ]6-6 实战（二） (15:05)4 B, P1 ?3 x+ d6 J/ _% v
6-7 实战（三） (24:20)
' [. t' S4 `2 }4 n+ K* {6-8 作业节
! c5 |7 {& k5 d; p1 P% T
$ a3 y/ w! [& q8 D+ Z第7章 深度学习之多层感知器
% i8 `+ c L: W7-1 多层感知器(MLP) (18:18)- v! { ~$ l7 g/ K% I% O
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
~: Y6 }7 c0 A' U. @7-3 实战准备 (18:57)
O" B( l% A- ]- j5 b) K5 {0 @7-4 实战（一） (23:24)
; R8 J' H1 I: E" `3 m; m7-5 实战（二） (18:46)9 v1 v9 b O7 S
7-6 作业节
3 v, t0 l) a+ G6 j7-7 作业节
, |6 h, ?6 ~; ?6 O4 w& b; {/ G P5 J7 b& L
第8章 深度学习之卷积神经网络
6 s* n9 C2 y/ |, E; [; g6 Y3 V' i- v3 M8-1 卷积神经网络（一） (30:03)7 X) i9 U9 ~5 d! O4 v
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
" Q# M9 j& O- |8-3 实战准备 (15:18). e1 ]; _9 k) a6 \$ d. @; g
8-4 实战（一） (24:17)8 h, g' c) o, [/ u& D# G. P
8-5 实战（二） (26:20)
5 i" E- ^3 D* D1 ^8-6 作业节
! Z/ [0 Y" {0 A0 c9 t }4 F4 @' d7 F! ~0 C* b9 \
第9章 深度学习之循环神经网络0 `- C. {! i2 C: c" X) r3 u
9-1 序列数据案例 (11:41)
+ w7 `) w6 {' O3 K* k2 k; v9-2 循环神经网络RNN (16:06)
& F5 m, ?9 a: c( g9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)9 B! k( C/ k8 \
9-4 实战准备 (15:25)
- [7 d) z: X3 C9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
2 ]4 [: ~- X' _, F. P0 h9 q3 o9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
. V! q: d. G8 G3 ]# V9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
% G9 b' _* o, c+ }2 C* s2 O9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
5 T0 e; g. \: O2 z9-9 作业节
3 ]+ W# v1 i) q2 r) y9-10 作业节3 Q0 z6 s* T3 k/ i7 }
5 s. x( x$ w7 U7 t
第10章 迁移混合模型# G) |" }7 k/ ^- p
10-1 迁移学习（一） (12:59)" N% {+ b9 @ w# N) W6 `! t
10-2 迁移学习（二） (08:48)
5 d$ ]' w/ K% z0 P% z10-3 在线学习 (07:41)2 Q3 c. b% e z4 U; T+ M# [9 K
10-4 混合模型1 (15:09)
8 R8 @% l- j; O \, n3 b10-5 混合模型2 (13:25)2 U, W5 q% P7 @* u% q5 R/ C
10-6 实战准备（一） (14:36)
3 O' G; a6 u# Y1 |0 S10-7 实战准备（二） (14:05)- N2 T7 ~. C- y/ N8 K
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05), P) Z5 @8 Q9 Q7 Y% v8 ?$ d
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)# f+ V. t; W, x
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23). _9 G% F4 n: V5 I
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)% y* H* ^/ S$ }; G
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
& |3 \/ V/ j7 @" Z! X/ @8 v5 q
! P$ Y0 A ]6 \+ i7 H第11章 课程总结
5 \" E# n& d. R11-1 课程总结（一） (19:52)
p8 ]; B/ B/ T* R8 `; o11-2 课程总结（二） (15:41)
8 @4 y& c) g9 l8 o1 R11-3 课程总结（三） (23:16)- h0 r7 P$ J- L" i
! _+ w1 F7 O/ ]( K" \2 F6 T+ i. B; P
〖下载地址〗
9 t. z! _9 u$ b1 N; Q, T' t7 A
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. w- @6 t7 M0 D2 {! V) t9 @: a% Q0 H
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