1 a3 M% U0 F! @1 P" n2 H, z
, T2 s, n: H. W- L. c8 J〖课程介绍〗
1 B( M, H' y2 ?5 [9 ?) d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。5 i; Z& a7 {- ^, `1 K e
2 w( v7 H0 _9 F# v〖课程目录〗
$ o" \+ }4 }1 L1 C- K& S) Y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 R7 f) s7 Q% |2 F3 i
1-1 课程导学 (19:43)试看
& V( r/ x1 l1 i9 j+ U0 ]6 ]1-2 内容快速概览 (21:48)试看
# k3 @( I: d. I" W1-3 人工智能介绍 (19:33)! u% C. {% H, A _
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
* o. W7 v4 F) Y2 Z; i: y1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
& W8 A' F+ z" E' F, t1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)4 H2 C9 ^' g; C% N. u3 D% [2 K8 D
4 Y/ I' G- ~- G2 r$ I" Q D' p第2章 机器学习之线性回归# M0 A7 S) V0 \3 c! ]
2-1 机器学习介绍 (17:42)
4 \* K+ R; K; a% p2-2 线性回归 (25:47)( }' L1 P% s: V, m. Y p
2-3 线性回归实战准备 (13:34)% J' W8 D1 ?5 f
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
9 M; ?% [7 I" V/ v3 O5 F9 m" T/ _( y2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
' \- T* L( |! g" F2 K( U: T# R5 e; @2-6 作业节. ?1 V1 U% r i7 C' p) Q( }0 W
# _* ?' b+ K( y# T- }
第3章 机器学习之逻辑回归
3 p- m6 M, F! x; t; |, q3-1 分类问题介绍 (16:40)
5 l9 T/ C8 }: G0 m; f. W3-2 逻辑回归（1） (14:54)
9 b' W3 _2 B( C3-3 逻辑回归（2） (14:30)& @* m; v n4 D+ \4 m
3-4 实战准备 (13:31)
4 r0 ]. W+ B0 C+ e- v3-5 考试通过实战（一） (19:49)
W/ b& {% ^; [) }6 f3-6 考试通过实战（二） (16:01)
1 i0 ~- s" E% ]4 J/ N- e/ ?3-7 芯片检测实战 (16:30)
4 O# M. N6 x- }3 o# f; ]3-8 作业节6 E& f. @, h% e0 [1 K
3-9 作业节
/ l) n! S6 K3 A" h8 t U& P" b& r: A7 P$ N
第4章 机器学习之聚类
& o F4 V% K9 i* Y4-1 无监督学习 (18:37)7 R& @- ?* F6 X; }
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)/ E0 ^, X" q5 J* X: \& k! m
4-3 实战准备 (09:19)& ~" x. }7 a& N; Q$ q
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
& v) x* u: Q. c# \6 X4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
' w) E" s9 `4 @6 q' h$ T4-6 KNN-Meanshift (16:51)6 V+ h- o9 P4 [0 }9 b
4-7 作业节
1 x3 h4 N2 A2 y1 i4-8 作业节
! t: k, v" T& [+ y
: f# ]1 t, j1 d5 `8 n第5章 机器学习其他常用技术8 [6 j* r$ b) L% O
5-1 决策树（1） (13:22); k& G5 Y$ R, Z: A/ W: `- ^; ~
5-2 决策树（2） (14:48)
3 ^) m$ W( r/ Q# O% n. Z5-3 异常检测 (15:36)
. H9 `4 y* ?+ n5-4 主成分分析 (17:18)
5 j9 B! Y, l- L" q; w9 C# P3 d0 |5 b5-5 实战准备 (22:19), \9 p1 T) L3 O* n
5-6 实战（1） (17:06)
/ k. y0 w8 B4 l: }5-7 实战（2） (14:49)0 P+ w7 N' s7 R2 r* n; P7 Y
5-8 实战（3） (23:32); n& n O3 m0 X+ X* h
5-9 作业节& I' J3 T; V3 c+ f
5-10 作业节
$ c% E( j% y$ K) x7 K6 K* [0 C1 P- f0 S; M9 Y+ G" v
第6章 模型评价与优化2 W& e* n5 ~. ~8 `
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
8 F0 ]% G C$ q- {. O6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
: \8 Q' B7 S1 b( Z7 D& M' V$ [6-3 模型优化 (21:09)
; N9 E y- D* g6-4 实战准备 (13:43)2 m7 B7 K4 d+ u' c
6-5 实战（一） (24:53)
- k8 F" e, P6 E* n4 X& N, i$ S6-6 实战（二） (15:05)
6 M/ c& H( J% }# j9 n* n6-7 实战（三） (24:20)* f- K# Q5 E; J7 V+ P
6-8 作业节; g- \/ `+ F/ l- S B
' U; m: |3 I7 J第7章 深度学习之多层感知器2 `+ s6 l/ K: R' e
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
* G7 N; b8 C: `/ U1 M' X7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
& c+ e" h" `" j* O! L7-3 实战准备 (18:57); k' V3 u1 [1 J3 F7 i; [) Q4 ^1 q. B
7-4 实战（一） (23:24)
3 y& b1 x$ \4 E0 B0 g: o7-5 实战（二） (18:46)( R% C z1 j' C1 H5 `% X
7-6 作业节
5 g1 s, m. O" J9 \, I7-7 作业节( w' \- T/ i: ~1 Z; e
8 S5 e$ S- b9 c( r- U; g第8章 深度学习之卷积神经网络( Z- \8 s: J- I( X+ \0 C# {
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)" ~) @& [( y$ y0 j2 [4 \- P& p
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)- v$ H! z# U1 t1 _3 d
8-3 实战准备 (15:18)
& H/ T5 a |/ M1 j5 p5 q9 Y0 [- m8-4 实战（一） (24:17)
7 i. \' l, L0 Y, r$ m6 g8-5 实战（二） (26:20)
0 X0 l; B' z- I( [8-6 作业节' d8 _3 p- z9 u0 l* u/ P2 _% ]
) G4 H" ?. k g) T1 l) p. X
第9章 深度学习之循环神经网络
+ k @8 v6 J: n4 A9-1 序列数据案例 (11:41)
4 F3 b( Y9 O/ Y F+ w4 }9-2 循环神经网络RNN (16:06)
) U$ v0 W, U, u3 L6 P( ]9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
' H) x2 e9 ]. e9 H9-4 实战准备 (15:25)) s' F a' ^' t
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49) L h: M% D2 {
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)8 l0 d& L8 S5 {# _5 B
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
5 b, i9 G* k b) p8 K9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)& o3 ?; m8 f7 o
9-9 作业节
3 U+ l& o8 M w; _( C; H9-10 作业节: m" l9 V5 R; }; F6 ^
; P3 F1 ^# G J1 h4 X5 `/ B' [( H第10章 迁移混合模型
& c* ]/ n7 G9 k$ U; p O10-1 迁移学习（一） (12:59)
. y, M* E: J' T9 [/ N: {10-2 迁移学习（二） (08:48)5 s, j! e# {5 d
10-3 在线学习 (07:41)
0 }: M6 ~) Z/ y/ t10-4 混合模型1 (15:09)/ ^7 X2 r1 t4 n& c
10-5 混合模型2 (13:25)
# `1 o: Y* B" N( }! v: C( T10-6 实战准备（一） (14:36)# ]* M3 c0 [& U( i3 c' C1 n
10-7 实战准备（二） (14:05)' H. s, y3 Q0 B2 J
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
/ f4 P8 k$ e# f$ F b- [& |. d9 R10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
" W7 n6 R; O' U! u/ W10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23): A" r- u5 U1 e+ H& T
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)+ q- N4 G* R/ s8 Z
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)$ o, [- I# o. E: {
8 _: `, _7 j/ C! M. Y第11章 课程总结+ w5 w8 R. e1 F$ s' b
11-1 课程总结（一） (19:52)
5 L1 @3 p6 o3 O3 J11-2 课程总结（二） (15:41)
8 K( H+ S* f# ~7 q. n11-3 课程总结（三） (23:16)
/ }, V4 R0 Z# {* l# L7 l
* h8 [/ h( r8 j; P8 Y# N2 r% C9 S6 L" {4 q' i7 v
〖下载地址〗
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