' M, J" \! X: g; l7 m. N3 G5 O0 l) j3 j
〖课程介绍〗- m+ u$ T* l# p6 @" n$ T0 Z+ w
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。
8 k ]* s9 S! H- Z1 }) K+ V) a) W" U9 ?% S; F1 h
〖课程目录〗! `# ^$ ] l$ X8 |# S0 f
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( E; X3 M$ w4 C% c. M: x
1-1 课程导学 (19:43)试看
4 J8 A& J' b1 L: d: u' }% y& h5 w1-2 内容快速概览 (21:48)试看+ A5 f9 I% p( F) _
1-3 人工智能介绍 (19:33)
# c" E$ n4 W( m R$ W, D1-4 环境及工具包介绍 (17:38)2 B+ G6 K% Y! G2 o
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
; Q% e% O9 a8 r* K& l7 Z. g1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
3 L' q% g! B! A. a
' }9 b, l4 p. s& `第2章 机器学习之线性回归( K" X, L- i O- k
2-1 机器学习介绍 (17:42)
5 T' }, E) |0 B, B" t/ U( [2-2 线性回归 (25:47)) z. M7 ?% h6 f" V2 T6 z
2-3 线性回归实战准备 (13:34)$ b. ?3 R% b4 P
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)/ W; X0 g" a2 _
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)$ \, d% k( d0 u. _
2-6 作业节- y/ }' x1 o* H3 ~
9 N$ M+ U2 }1 Q* h9 J, R+ h: J第3章 机器学习之逻辑回归& \* ^3 h9 F0 w4 T& Z& Y
3-1 分类问题介绍 (16:40)3 Z u$ y+ _( L1 c
3-2 逻辑回归（1） (14:54). t w. ~2 X. a% W. g" b& Y) M
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
; I1 a1 P& H8 T/ ]) P# \3 L3-4 实战准备 (13:31)1 D" N; p6 a" G
3-5 考试通过实战（一） (19:49)' a, s+ e# o- c- G1 h, `- v9 e; d( g5 C
3-6 考试通过实战（二） (16:01)2 j- O7 t4 Z2 w' _
3-7 芯片检测实战 (16:30)
8 i$ l, U' \; {) s& N$ u3-8 作业节
8 k2 @! t5 M5 r" L& b* D" \3 U. E8 M3-9 作业节
* M/ _1 O. d5 e" [3 r$ q
: T+ a9 u5 b; Y- ?* G- R9 U第4章 机器学习之聚类& e$ I; e2 G5 I9 H1 x6 O
4-1 无监督学习 (18:37)0 y% d( D6 b( V' T
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)" m8 F2 }/ D1 r) C p
4-3 实战准备 (09:19)
( O, J5 Z. Q3 _4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
$ f8 ?! ~2 Z. S6 n4-5 Kmeans实战（2） (11:31)$ C, x5 D" u- K* E8 f- c
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
- V3 `& T2 Z& S0 P, S* ^$ H3 D4-7 作业节
" g! _. U; Z6 l f4-8 作业节: j: B: W9 }; n0 M# s
4 a& V8 `$ @' @% L" H1 Y第5章 机器学习其他常用技术% ~! L6 C! q7 g
5-1 决策树（1） (13:22)
# f$ L3 v& u3 p: R' e" \$ [1 ]5-2 决策树（2） (14:48)4 h) n4 e6 j: O$ L Q6 i
5-3 异常检测 (15:36)6 B, `' L; G% Z" Z3 N* i4 L
5-4 主成分分析 (17:18)! E" t* |" l. J3 N- k
5-5 实战准备 (22:19)8 i0 u0 {& [# {; v8 L- u. Q* d
5-6 实战（1） (17:06)/ N: V2 f( _! K: Q8 w; t9 k+ ?
5-7 实战（2） (14:49)
$ K( W4 n# ~" M$ y3 A5 Q5-8 实战（3） (23:32)
/ N$ d% U/ V# x* a! x+ f+ o2 R5-9 作业节
y1 e6 a! m! u; z8 Z3 `( a5-10 作业节' U5 E; ]7 U8 x+ r! i
6 ^# f/ U9 i" G' L
第6章 模型评价与优化
5 U$ w% G1 N5 B1 s- z6-1 过拟合与欠拟合 (18:37): M4 s1 t) F' K" m8 K
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
: z1 H: v n, K6-3 模型优化 (21:09)
/ M7 x& L5 g/ x T2 a: _8 r( R6-4 实战准备 (13:43)
# [* y, ]) i& ?: W8 H: C. @# D6-5 实战（一） (24:53)
& A! u) l/ u' a7 |- A7 S! Q& ^% G( m% h6-6 实战（二） (15:05)& C* d* J: l& h
6-7 实战（三） (24:20)
3 y& H6 t9 x8 h V1 r/ M4 ~6-8 作业节$ j0 E8 ]+ y' @3 v
6 w, S% }) Z0 u/ n
第7章 深度学习之多层感知器
6 Y7 p" @$ x0 t9 K2 g* T" Z7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
4 v: w6 h; Y1 e E7 Y* A3 |0 e1 L7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)4 w' q5 R6 L' k: L% v
7-3 实战准备 (18:57)) P6 j! W" m# } K7 w3 y- v+ d z
7-4 实战（一） (23:24)
0 p; B9 E; |1 V- A7-5 实战（二） (18:46)0 H8 h. e. X9 @: ]- o
7-6 作业节
- t8 B/ D: i7 c3 n) y& t6 x9 v* C7-7 作业节
" p1 g! y$ p# O" ^3 u, T/ E
! @( d$ R& Y/ E( Y( o第8章 深度学习之卷积神经网络
7 G+ A0 U t/ a5 A0 h8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
6 F0 N: C! m! {5 \4 h1 {1 r! q: @8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
: a* c0 s) }$ ~0 W/ E$ F8-3 实战准备 (15:18)
0 b9 A% r! e' N- r) g8-4 实战（一） (24:17)0 w# b1 c" p2 K* j" b1 i& k: ^
8-5 实战（二） (26:20)
m8 ^, o( i* P8-6 作业节
- A1 N; S6 P4 f& Y8 ^+ ~: |
, h5 m- k* h, B! X" o7 \第9章 深度学习之循环神经网络
6 Z/ U3 ]% c4 a" R9-1 序列数据案例 (11:41)
& i! S* R/ Q/ V% z; }9 y9-2 循环神经网络RNN (16:06)
- O1 C- J4 R$ g' k3 c2 b9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
" O$ P4 K' `0 C! {% `' I9-4 实战准备 (15:25)1 T' r3 H+ x0 u T8 V" s
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49); K6 B. g; p& e. F
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
" Q+ E4 w$ S; L$ A9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
+ q0 L" C/ ]- S9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)% k% A5 i5 j" I8 ?6 C
9-9 作业节, r9 _+ R d6 k
9-10 作业节" s/ B+ e/ C3 @. X9 I
4 i, Q# G8 V3 j8 O/ g& j7 j! Z
第10章 迁移混合模型% Q5 [7 X! B J) n# j4 x
10-1 迁移学习（一） (12:59)9 G; v, |% u+ y l1 C
10-2 迁移学习（二） (08:48)1 O9 } l _2 i% \! X7 h) ^0 u/ a
10-3 在线学习 (07:41). n6 C7 d6 y8 [. v* y0 v6 u% A
10-4 混合模型1 (15:09)
' k8 X8 [: K F, r' d2 W$ i5 M10-5 混合模型2 (13:25)
- x" r6 M4 _# P7 b, r7 ?10-6 实战准备（一） (14:36)
: Z+ x$ F e& A8 ^10-7 实战准备（二） (14:05), ~% u$ ^. z% ^
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)4 C5 U, f. T& ~8 T3 U; D& l1 Z
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
% r* m0 }# U0 |& u* Z; J9 y10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23): l2 O9 j. d) T1 B) q2 ]$ o
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
2 N! D# g" s6 I: a% T10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23) k! L% h. x! f; Y
' f! m! f* h. i9 M- t
第11章 课程总结. J o- ?. N2 k O
11-1 课程总结（一） (19:52)0 R; K7 n1 y- I2 u+ [. O
11-2 课程总结（二） (15:41)
2 ?8 O3 Z0 g; b0 C* j3 Q" d. J0 ]11-3 课程总结（三） (23:16)
9 V" m7 q( \( V* x; K9 ~# t; e4 m+ A% Y7 q B G2 m0 P" e
+ m' K+ y1 D- I. `; G' E
〖下载地址〗
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