0 ?: B* ^9 {" ?1 d5 H; q }
' x9 D+ h5 p7 C/ t, e〖课程介绍〗) Z/ x5 x) U- W7 \$ z+ T
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。
6 ^8 @( W# M+ k# g' O
& c/ l9 U5 F ^' D〖课程目录〗
" h* u) |9 `1 X$ W* `) 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
0 o' N. |& |, s: P1-1 课程导学 (19:43)试看
7 N% T8 J8 T' n7 p/ c+ [1-2 内容快速概览 (21:48)试看& [6 \+ ~1 n: Q" W+ V# j1 I
1-3 人工智能介绍 (19:33)8 v' A3 m$ J c' n8 ^0 N
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
: E! v& J2 ^. F; `- k$ s1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看4 G% x* `( E6 K' @. }) D9 V/ N, q& e4 N
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21) |+ x2 ?* }; r C @8 Q
3 @ B$ x; Q3 m' V) @8 }$ b第2章 机器学习之线性回归
3 C/ l- y0 M. B% q2-1 机器学习介绍 (17:42)
$ O. C# P1 e$ U" R5 @: S/ z p7 K2-2 线性回归 (25:47)
$ X- C8 H- X$ g( F2-3 线性回归实战准备 (13:34)
4 {/ y& n4 F0 E$ d2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
7 L' ^+ F7 O4 P3 \2 q) }9 z2-5 多因子线性回归实战 (25:29)# ~7 z' R! V" z% u6 ] u8 X
2-6 作业节 i2 L/ K) W+ A& V1 O" ?* G' d
) r V% M6 r9 o- y* m; G
第3章 机器学习之逻辑回归, I, e% I. a- u4 ~: {) W8 S6 T, T7 p
3-1 分类问题介绍 (16:40)
& a7 o5 F2 x) f7 g: G3-2 逻辑回归（1） (14:54). m7 N# R% {4 k; F+ y. D& ~: w
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
, d/ c9 r4 `# D5 d$ J) W. V3-4 实战准备 (13:31)' J6 Y7 h7 s+ m. @2 A5 B C7 \
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
: \* f5 n" \; r% a3-6 考试通过实战（二） (16:01)3 S& R( S! C* s. v9 l {# `
3-7 芯片检测实战 (16:30)# p6 h: l4 A) m
3-8 作业节
' b% ~5 ^: ~8 B* Y6 z3-9 作业节
0 D4 {' V3 L9 S+ s, a" c$ f% ^- O8 S' P% I4 g! o
第4章 机器学习之聚类
& @+ S: H8 ^& _0 A" Z4-1 无监督学习 (18:37) |& `) ^4 t. V7 N
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)! D! J2 w7 R+ q" o. h. ~; p: @
4-3 实战准备 (09:19)
5 j- L- W* h- c+ V: [) i" X% C4-4 Kmeans实战（1） (12:34). L. f) ~- e% V; H, q/ n8 e( m
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
( V9 T. n* }9 d; W/ F4-6 KNN-Meanshift (16:51)" y' @% D" c0 v# ~6 ] t
4-7 作业节
8 k; X, \4 c' y8 k* b4-8 作业节
% b1 y8 m, _! ~
! E6 @& U8 Q" M: E1 x8 b第5章 机器学习其他常用技术
. O8 U4 V- K: ^2 |: j7 D5-1 决策树（1） (13:22)
1 f$ t2 _* K$ g0 G3 l( g H( [5-2 决策树（2） (14:48)# |6 h5 C4 [; B6 I" w6 I( @
5-3 异常检测 (15:36)
/ A, {% U2 e0 q. T' f5-4 主成分分析 (17:18)9 f5 o0 S, _0 I: }) \) { P. U
5-5 实战准备 (22:19): r0 L, g3 Q5 y$ R. N
5-6 实战（1） (17:06)4 }/ n4 \7 d8 r; \+ X, E4 I* A
5-7 实战（2） (14:49)- V1 V4 D( F+ `: p2 F. |
5-8 实战（3） (23:32) _( {: b3 m: ]8 |. g
5-9 作业节4 X* ~2 ?2 R& m6 k: D
5-10 作业节
P# ^# P, T# [$ E+ F% C2 H2 |, b. v$ q& _$ ^* d% v. a1 v' }
第6章 模型评价与优化6 i5 J8 s) \3 k# A7 F0 r# f( F* \
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
0 T' V" ^9 r. {4 ~6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
* w g4 U" _- _6-3 模型优化 (21:09). B+ f q# O; a a* `
6-4 实战准备 (13:43)7 ^' E* i2 i5 ?; _' ]! B( W
6-5 实战（一） (24:53)/ I$ t6 T% c! S! S/ w) C* a) t
6-6 实战（二） (15:05)1 C6 T( h8 `# P0 u. |% b
6-7 实战（三） (24:20)
4 O* Q/ H9 y1 ]5 U6-8 作业节
{4 M" h1 d0 T; f$ y8 r) W9 G/ `- U7 T7 K/ B! H7 @
第7章 深度学习之多层感知器
6 k5 m7 f* M2 q- h: K7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
3 e3 q3 b& s# c3 R9 m! a( d7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
# L [ ~7 d" m$ S/ g7-3 实战准备 (18:57)
1 B2 |9 u( R, O. Z* B3 e+ X3 g0 B7-4 实战（一） (23:24)
: |$ { x- c* S: J6 O) c2 l7-5 实战（二） (18:46)9 i2 A' B8 v0 q/ }# i6 o0 i8 s) u8 y2 _
7-6 作业节
9 m4 E+ l! ~2 S7 Y3 z$ \7-7 作业节
3 r# v9 |+ U, u- C h! n4 H8 _$ U) p
第8章 深度学习之卷积神经网络
6 t( T0 m; w, W, Y, d; F& O8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
- V4 M U C6 a: P# q+ \8-2 卷积神经网络（二） (26:16)' ]5 {$ r* Y) F- B5 |, \ O3 X
8-3 实战准备 (15:18)0 P. Q- d1 W. M, t
8-4 实战（一） (24:17)% w. H8 f. ]( M$ z% E
8-5 实战（二） (26:20)
5 w, k; @: Y2 t- K4 R8-6 作业节% e- v0 f3 d/ |) L" B/ ]1 M/ g. |
0 g6 | O0 r# O6 p6 D3 W第9章 深度学习之循环神经网络
. a/ t( G/ \" p; j4 M8 p0 N! o9-1 序列数据案例 (11:41)4 x5 U! K- Q6 b- z( ^
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
- n" }, Q4 q% P- H9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
" B9 M3 q' q$ U( I' n. A9 A( A9-4 实战准备 (15:25)
1 P8 D+ P6 A ?9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
& K$ R% ~* o/ o: h1 t2 R6 w$ i9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
! i7 y3 u2 X' M: l5 {9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
; x( [/ G y7 C$ J8 I9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00), m9 b9 x8 i3 L. q+ W) Z4 F; p
9-9 作业节
7 r/ v* L- O) O* l, t% h X' O) N% ?9-10 作业节1 G- T4 N8 Z; l/ b3 e# H D/ E+ I
& P. ]" ~/ n0 U( R
第10章 迁移混合模型
' b/ k( ?$ E% u9 n10-1 迁移学习（一） (12:59)
1 B* _; ^1 P$ m( A( q5 ^10-2 迁移学习（二） (08:48)
& e4 u4 D0 T. h, Q: q10-3 在线学习 (07:41)
3 ]$ o# ]- Y+ Q! p: P# q# @: d10-4 混合模型1 (15:09)) j+ z0 L, e6 {1 o' a4 ^/ p
10-5 混合模型2 (13:25)
* `! H' j( W& p/ i4 R8 H6 Z10-6 实战准备（一） (14:36)
, L, z3 H: i# G$ `. B2 m% u+ s10-7 实战准备（二） (14:05)
: E2 e# G: ^4 E; k; Y( k5 [# {( ]9 d10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
3 o [; B" V8 u& _10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)% s' e, S1 Y! r* r7 p7 B9 g0 I
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
$ o; f% M# Z7 {( }* r10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)- w( q$ [* x( A
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
8 p P: n% m+ p" O. z3 Q2 w' X% v- z7 d6 b% ^3 L7 V9 @7 ]
第11章 课程总结. B. A+ \& T9 {& i. M
11-1 课程总结（一） (19:52)
, D8 `) S! m6 Q( @) u5 {11-2 课程总结（二） (15:41)
R; | \; b6 [5 z! u11-3 课程总结（三） (23:16)8 y. I0 |# G- u/ [2 E, J4 Y
+ j* L; ~9 T- R2 n5 O0 j1 E0 V8 [
〖下载地址〗& y8 P: V/ R/ D; F8 n! N: \3 L% ^
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