, C; _, K8 w- F. _ K8 I
& N7 X( R$ x8 t0 F' l1 |$ X〖课程介绍〗% I# R8 ^* s) a4 m |; X
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。
' g: ^5 @/ L+ g4 j6 n$ h4 _
. z% \, t+ r/ O! l# _/ t〖课程目录〗
4 { `: S7 W7 E9 {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
6 d. v: k: C1 E" V) g+ P1-1 课程导学 (19:43)试看9 d) u4 ?1 s8 }% Y
1-2 内容快速概览 (21:48)试看. F+ i; _ o2 ~: ^+ n6 {
1-3 人工智能介绍 (19:33)7 p$ C% s$ b$ Q( m7 ?/ m
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)( N2 S: z% d; E) L5 g# @
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看5 `5 d# N) ^7 K5 }" {: q" P
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
2 h; M3 M' O, M+ c8 W; W) X8 `
$ e8 |0 q9 U. h. r+ Y( y" y9 F8 k% u( z. a第2章 机器学习之线性回归
, Z1 W/ ]6 T, R: N" B2 Q, s$ n2-1 机器学习介绍 (17:42)4 L7 L. \2 ^! P: d4 |# y( g9 B; K' s
2-2 线性回归 (25:47)
4 e# [- W. a5 E T# I4 |2 |6 n2-3 线性回归实战准备 (13:34)
, q; P+ W7 G* \' |; R2 Z9 ~( f2-4 单因子线性回归实战 (17:18)% o* n0 a1 U4 m; x
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
7 c/ M: h4 H, x7 Z1 b& T2-6 作业节( Z: i+ P+ I' T+ f1 C' j
! C2 _" |; B4 y9 s4 q* C
第3章 机器学习之逻辑回归 |$ l5 n1 W3 K* I3 I
3-1 分类问题介绍 (16:40)4 O$ m1 c6 n' G; U+ s
3-2 逻辑回归（1） (14:54)3 Y5 | Z& a2 H4 O$ H% I; U7 @% i
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
D$ I" o, w! r% y- v; X- d- ?3-4 实战准备 (13:31)+ q. @' d- ` ?9 z E" P$ k7 x
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
9 g# \+ I9 \6 u6 w) [/ Z6 a3-6 考试通过实战（二） (16:01)
& Q6 E" g6 {% }1 W# B3-7 芯片检测实战 (16:30); h: U$ \4 a8 E7 U: p
3-8 作业节
- k" X. @0 t% h3 p" g5 `3-9 作业节
# B) n1 [4 y2 l' w/ G' p+ A5 l; G9 h5 y" b1 P4 h
第4章 机器学习之聚类
+ O1 u& I1 @% u; \3 j3 l5 m4-1 无监督学习 (18:37)
]+ P* b; I* f4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)% Z$ F5 ^5 W! \& G! ?$ _
4-3 实战准备 (09:19)# f+ a/ f6 e0 R0 ~1 p5 F
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
. n5 A. c" u4 H6 |3 a4-5 Kmeans实战（2） (11:31)8 U) t# O8 s/ @ T% H2 a
4-6 KNN-Meanshift (16:51)# b' G$ Q5 {& F. u7 J j- ^* V
4-7 作业节1 R3 Y* I/ \6 M( V& m4 `1 |; g U
4-8 作业节+ \0 `$ [$ P( B5 j! o" j9 o
' I- p* ?8 J2 A第5章 机器学习其他常用技术
E. }& Q% x3 _- F1 N0 L: `5-1 决策树（1） (13:22)
1 P6 F9 C. }5 V' z5-2 决策树（2） (14:48)1 m9 @* J2 v, V5 r
5-3 异常检测 (15:36)8 `* C! q+ A2 k' ~- z& T. O
5-4 主成分分析 (17:18)1 f2 H; c5 Y6 t9 D" s9 H0 E+ p
5-5 实战准备 (22:19)
' Z% x% W, n1 f$ @! V9 @5-6 实战（1） (17:06)
: q: C! a/ ]6 ^( K5-7 实战（2） (14:49), A' n# c* C; C2 O! ^8 s* p1 [+ A
5-8 实战（3） (23:32)$ [% a& O! ] z. z. d
5-9 作业节
" V8 G- H1 B2 k4 n9 D# T5-10 作业节
9 A/ r' u6 I. B( D, D4 }% E
( s1 z# }9 X$ P$ _+ ^% d0 Z% o$ s第6章 模型评价与优化- W' T7 e6 n% q( t4 N- M/ Y6 v
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
, L4 ^7 V* G2 x5 R3 r% K; a6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
@4 z" f c0 |/ X. Z6-3 模型优化 (21:09)7 y2 k( J! T% @2 j
6-4 实战准备 (13:43)
& v& M o! s- r, m8 \+ o3 r1 Y Q6-5 实战（一） (24:53)4 k, M" w% P) ~* _
6-6 实战（二） (15:05)" z6 t2 P5 U; e6 K5 ~; @
6-7 实战（三） (24:20)7 Y7 n7 D# M" n, ?$ M$ G& T
6-8 作业节3 J/ p3 \" F; K+ d2 Q
2 o; _+ g; X/ S第7章 深度学习之多层感知器6 Y! q! @, O& K. |' ~2 a1 g
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)) |! E- m& b( I. S, I$ k8 Y
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
0 I# K1 V2 V9 ? M0 t7-3 实战准备 (18:57)
9 ~* s5 T7 k4 o! I7 l) F7-4 实战（一） (23:24)+ u2 U' Q7 Q3 K; n: B+ f
7-5 实战（二） (18:46)4 d9 ]9 z( {* L6 z9 p3 I. p% l8 m
7-6 作业节* W& k- ?' a/ w3 N' \& d
7-7 作业节5 Q; Q& W& d/ z/ s8 W1 K9 e
# G0 Q* v+ u5 W6 R. {第8章 深度学习之卷积神经网络4 g' h% F+ t% V) C. o
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)6 a4 B4 g9 r9 N3 Y J% R+ L; H5 n3 J
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)' _: M3 R. A- k! ?8 m4 P
8-3 实战准备 (15:18)$ I0 h5 w$ q( `& R8 @
8-4 实战（一） (24:17)
1 B- p8 b0 }0 k3 K, G/ ^1 D8-5 实战（二） (26:20)1 x. D9 F! |2 I' l* x2 l, D) I
8-6 作业节
$ z$ s) g0 w5 ^* H9 \/ Y& [+ V5 {1 b* A- Q8 m
第9章 深度学习之循环神经网络
( M7 ~/ K1 e. D# S6 z0 J9-1 序列数据案例 (11:41)% A; I7 j7 ~% p* y
9-2 循环神经网络RNN (16:06)+ ~7 X' V* R. P, Z* L/ i
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36): A+ @1 s( y% X. [& z- j- k
9-4 实战准备 (15:25)1 I* d4 m/ _7 I& m. @ V4 @ c) n
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)& x5 p' {. B. G
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)# r0 r: h5 }# K# b) Y# v1 M y
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)3 }% m. e3 t7 [+ z
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)+ H' d4 n+ F' u
9-9 作业节! V" M' m0 t, X" s( n# M
9-10 作业节, u7 [; I+ q. u
) ~6 H& q- e7 F. J第10章 迁移混合模型
( g# a2 w$ a2 a0 ?" l3 z, [+ |0 C+ m1 {10-1 迁移学习（一） (12:59)% H# P: Q/ I5 R- g5 z2 v
10-2 迁移学习（二） (08:48)
! C3 U; u& n }# v10-3 在线学习 (07:41)8 i; j6 C$ {; z7 n1 _. s$ l l
10-4 混合模型1 (15:09)' @+ d: n. v% o/ t* R+ d
10-5 混合模型2 (13:25)' T5 j# h$ i% @, p8 p
10-6 实战准备（一） (14:36)
% i U: J* T/ L* |0 ^10-7 实战准备（二） (14:05)
* t. V0 I. W9 j2 ^. Z$ ~( Z10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
6 o; n& d3 C) v! l! p: B) Q10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
- y, }, T0 q* W' y7 `6 g10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
+ I3 r5 X4 z: \1 {: }: ^10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)1 q8 W2 D" b* _
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)/ g+ C. ~1 z8 [8 X6 [1 U+ J
: h6 T( C$ r' @6 a
第11章 课程总结& N) \8 n+ Q+ J/ X- D4 f
11-1 课程总结（一） (19:52)6 C; K! C7 Y: J! ~
11-2 课程总结（二） (15:41)8 Q8 |3 m/ u! M* k! ?
11-3 课程总结（三） (23:16)
. F5 ~1 ~4 L$ g9 a8 X, K6 \2 S( o6 ?
; T) a7 y3 v1 J* J( |+ H
〖下载地址〗+ i: G1 e) q1 _
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