2 L4 a# K1 a' |1 a% V1 Q; j5 P+ `- E/ b1 Q: ?
〖课程介绍〗
: A* w9 B, ^% i/ 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。
: ?) j! w) |9 o$ I8 }% x- ^+ |* w: y7 ~" o
〖课程目录〗+ e# p" {) S4 `, e9 b
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
4 B0 m2 i& i+ ]& N1 q9 ^1-1 课程导学 (19:43)试看
3 D2 G4 z; c" c' _8 }6 _1-2 内容快速概览 (21:48)试看
i* b, Z4 |6 V* |8 k. P1-3 人工智能介绍 (19:33)
' S) W+ T) Y. D/ k1-4 环境及工具包介绍 (17:38)) X3 m4 Z$ P6 {* J. R
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看3 T% k' X& s Z2 h+ k9 z! D' e
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)( m% f4 x; Z. e: B# U! K
F0 f8 R1 P. x6 h$ s5 u# r第2章 机器学习之线性回归
6 H& r) _) e7 g1 p/ }$ I) Q2 T' d2-1 机器学习介绍 (17:42)
# W& O, j4 n* p0 t* r( g$ i& P2-2 线性回归 (25:47)% K+ E9 q( I& x$ w3 n
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
, Q- M9 A. ~/ j2-4 单因子线性回归实战 (17:18)4 ?& r8 ?( x+ L
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)- @1 F( M3 g+ @0 S" [4 p+ ~
2-6 作业节
/ C/ T: T/ B, v9 X( `% O9 v
: q" a% z! z/ @# U& ~' V第3章 机器学习之逻辑回归
2 K1 ^2 t6 Y% t: k" |( p. f3-1 分类问题介绍 (16:40)
& Z7 r) k" e. h3 V. W3-2 逻辑回归（1） (14:54)8 H1 V+ X( e2 v8 ^+ F5 V( i6 t
3-3 逻辑回归（2） (14:30) Y2 A1 x# \9 r4 @- U
3-4 实战准备 (13:31)
- G U/ }2 m6 E( ~% q3-5 考试通过实战（一） (19:49)
" l0 _+ X- A2 }$ J% E3-6 考试通过实战（二） (16:01)
7 v& u4 ?5 z- g" D B3-7 芯片检测实战 (16:30)
) Q2 c3 a" W2 T) @3-8 作业节
; N9 Y2 Q" g9 w7 i3-9 作业节
1 R3 o- i! Z# T& c9 z
# w, _8 K& i& L9 e" U8 L/ T: U第4章 机器学习之聚类 r0 |8 d4 d' g) e% w6 t0 R {8 ]2 I
4-1 无监督学习 (18:37)" F/ a4 R+ _( W9 ]. c* `
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)4 }' h8 |( N0 W4 b% D/ F
4-3 实战准备 (09:19)
% X4 }) X. m9 p& H4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
9 S6 H7 G* w! n4-5 Kmeans实战（2） (11:31)) N" o9 w9 a2 z
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
5 v y) H/ n1 \0 Y& _4-7 作业节
& e' d' ]* u( d( F4-8 作业节! m9 e5 B" [# P6 M0 _/ N, M
9 u& v, d; k" ?( X- t% Z第5章 机器学习其他常用技术
+ Z3 P1 n$ Y/ W; k( {1 [5-1 决策树（1） (13:22)
) ^( A' x* e" P6 N% x: I2 W6 B8 L5-2 决策树（2） (14:48)7 z5 R% P" F: b
5-3 异常检测 (15:36)! B7 f5 x- i- o
5-4 主成分分析 (17:18)
& V8 v! A3 Q- x9 C8 n! c* i" B) m5-5 实战准备 (22:19)
& z- B% }- f' L3 l& F5-6 实战（1） (17:06)
8 Z4 A/ t0 l5 Q' ?/ x5-7 实战（2） (14:49)8 O, B; i8 V4 k1 ]6 y9 p
5-8 实战（3） (23:32) j. k7 N7 s0 z0 l! M% G" F( Q, l
5-9 作业节
( d( ? s8 b8 f; D! ^1 r, C5-10 作业节
2 i7 x0 F% a* F; R9 ^
% f& K! A, a" u, V& _5 \4 B. P第6章 模型评价与优化& F+ v0 M! D! y q7 _
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
" A& o, {* L3 X, e6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)+ T4 s8 @- H/ m( o- g
6-3 模型优化 (21:09)# U3 g* M2 `) o2 U) O+ l2 s
6-4 实战准备 (13:43)6 P/ b# b( `$ u1 h
6-5 实战（一） (24:53)
( H% t9 N7 F! _7 w7 U+ e6-6 实战（二） (15:05)+ p- K- e2 q6 Q( c# i
6-7 实战（三） (24:20)
/ r! \: B Y, T; v6-8 作业节9 H% v! S8 X* A9 F3 [' I7 }/ f
5 c: W% K9 W; R: I9 F; ^* t
第7章 深度学习之多层感知器- ^" C" A# k+ F5 k7 W
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)8 k: e9 Y( B6 }( e/ p3 d
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)% N, K6 h N5 ~# T! R
7-3 实战准备 (18:57)
* [5 U8 y* H/ L! B' r0 e/ N7-4 实战（一） (23:24)2 v8 @: Q, h' i
7-5 实战（二） (18:46)
8 t& X: P* o6 n- ?7-6 作业节
% i( r5 C( B: K7 F- u# k& `7-7 作业节8 s" @1 y M- `( o+ |8 s+ `
7 L2 u- S' L* u. u
第8章 深度学习之卷积神经网络
$ k2 ?; m* {1 ?( |) X8-1 卷积神经网络（一） (30:03)9 I4 s0 p3 p4 d( p* S
8-2 卷积神经网络（二） (26:16) M6 e c5 ]: {7 Y+ U
8-3 实战准备 (15:18)
4 L3 v1 F$ S5 R! J8 O8-4 实战（一） (24:17)
) [3 z4 H9 X) p3 f* w8-5 实战（二） (26:20)
+ j9 V" T1 m; t2 A6 t5 K1 C" c. M8-6 作业节
4 v+ X9 S/ j L' S
2 x, a6 W3 V1 y; T( w! s第9章 深度学习之循环神经网络
9 k- Z# x! ]& J! M' ?1 \9-1 序列数据案例 (11:41)
5 a: |5 t2 Z& y4 j6 s( U5 [5 J9-2 循环神经网络RNN (16:06)
. [4 K8 \5 Y* _9 D9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)2 @1 k! I; C2 T$ u i% y
9-4 实战准备 (15:25)7 `8 u \% X- N/ T5 V- @: e$ e
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
' f6 ]! n- X5 L9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
/ P* y8 j! d6 Z) p, `9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
4 W1 E$ L5 `, \+ ^) {# S9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)' o& B7 p: `9 e+ x; B- H- O+ e! Q5 R
9-9 作业节5 z# P' `& S8 x# S1 Y2 b/ c
9-10 作业节
! }; f+ f3 ?! J' c
) e" q5 {2 p4 `: ?第10章 迁移混合模型0 k) f3 {/ |( F5 F
10-1 迁移学习（一） (12:59)
7 L9 K% i" S9 Y10-2 迁移学习（二） (08:48); r" [# z; S8 j$ V0 U+ w k
10-3 在线学习 (07:41)
8 _9 |7 ^4 f! J, p1 [ @( v* V" g10-4 混合模型1 (15:09)# C$ b% z* X! K0 ?
10-5 混合模型2 (13:25)3 I! k/ j' B' n# ^5 \* L
10-6 实战准备（一） (14:36)# }# T2 E @5 p! ?# M5 y
10-7 实战准备（二） (14:05); H! _ C ^5 {, X
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
7 r' x' x0 N4 L- W10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
/ w# o& `' K! Y2 n3 t; M10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)- Y$ f! n6 _# a" y' F; ?) x
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
: c* Q9 T+ `) a! u; q5 m* K10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)1 A/ h+ K9 J O: w
0 e- H# S' m5 u" {0 i$ I
第11章 课程总结" O8 U/ [4 f: m/ P, ?! N. a
11-1 课程总结（一） (19:52)
. }1 D9 D, W) j* Q' j3 J11-2 课程总结（二） (15:41)
7 r* @: \, b# q1 h- p11-3 课程总结（三） (23:16)
; v8 g) u" `6 |3 b% z/ ` @9 m
0 a, v. a+ z }1 [! U6 G; @4 \! V, {
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