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+ s4 w! B# S$ I" @* u
〖课程介绍〗
* ]! `1 P# t3 J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。* R- U( j6 H6 h9 u/ m+ ]
' U5 s! s2 V; P- m: J- k/ B〖课程目录〗, Y% O" n8 Q! n6 M9 i
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
5 l, `; D4 v8 D- ]9 c6 D1-1 课程导学 (19:43)试看. i; d- ~, z% c: b9 U
1-2 内容快速概览 (21:48)试看, N+ H) |* k* `/ H. L5 P2 Q
1-3 人工智能介绍 (19:33)7 e0 r, o6 f8 y7 w7 X6 _
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)& I3 l5 X8 y( {$ f2 n, t6 K
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
$ Z& B! G* \. }/ A) b. B1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
! i: E) C& ~% t) J# V' W/ G, Q! z6 ?+ n/ l
第2章 机器学习之线性回归
! i/ n* v3 ?9 m. t |8 F$ x( k2-1 机器学习介绍 (17:42)
% r0 F" Q- @5 g5 G) P7 U2-2 线性回归 (25:47)
' e4 u9 A$ ^, l2-3 线性回归实战准备 (13:34)7 V! e) V8 k1 F0 @
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
6 f' k- t+ b7 O- H1 x$ y) K1 O2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
5 h& Y% j) Z( [2 I, U2-6 作业节" R+ |3 ^& k; d: P
" A2 |& D6 \' u, Q" s
第3章 机器学习之逻辑回归
1 p' L1 D& \8 z5 _! f+ ~! j3-1 分类问题介绍 (16:40)
2 N' c: \! V k3 R p3-2 逻辑回归（1） (14:54)
. m* L: z! @' ]1 r! q$ m9 \. i: G# u3-3 逻辑回归（2） (14:30)
t# _5 r7 \( x3-4 实战准备 (13:31)
0 v( j6 I: j$ R, @3-5 考试通过实战（一） (19:49)
) d0 X) t$ H/ g& Z# O3-6 考试通过实战（二） (16:01)
" ?9 L: \3 G% V0 }$ t) U3-7 芯片检测实战 (16:30)
Z9 w/ b8 D: N, e* \3-8 作业节) J- n p: P- o- c0 h! ~1 U
3-9 作业节
5 ^, X, d( l5 J! d( z/ t* a% l* A
) w/ ?7 a, r0 S9 i7 b% l第4章 机器学习之聚类
) Z9 R8 }1 |3 L5 P1 Y7 n$ Z4-1 无监督学习 (18:37)8 \3 r" S5 H; S" W) c! Z
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
- x3 T3 ^5 B% W( D1 t6 b4-3 实战准备 (09:19) U5 u# n1 X! N' C' h6 V' }7 l
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)6 c. _, N) V2 S3 s# G2 J
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)2 h* P$ m% R; ^9 E7 l
4-6 KNN-Meanshift (16:51)7 {- g6 P* l+ O: ?5 l( a
4-7 作业节
8 i6 v6 Y- e' x4 m E4-8 作业节
, l3 l' s b9 g) y- B6 G
+ q* v$ J* ` m" ]" e第5章 机器学习其他常用技术
/ a5 o9 N) @3 I \4 H* }5-1 决策树（1） (13:22)% Q. U% B" { ^4 v
5-2 决策树（2） (14:48)2 B2 j2 z! z' Q
5-3 异常检测 (15:36)! O! b( L( P! S. O9 O( i8 e$ n
5-4 主成分分析 (17:18)4 T3 r$ J7 E* ?) Z8 j
5-5 实战准备 (22:19)
) A" f* h0 B# z' v+ Y5-6 实战（1） (17:06)6 Q L5 T1 |; F0 ? \
5-7 实战（2） (14:49); a8 o$ m5 @9 v
5-8 实战（3） (23:32). Y! |, z* g1 e
5-9 作业节
: b; T( N4 q! j/ M! B( l5-10 作业节- z4 f8 A+ O% n
0 U: D! i6 N( ?2 X
第6章 模型评价与优化2 |- e5 i- k5 l X
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)8 }7 `0 W* U) y3 I
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
- w2 z6 R- K% U$ z. ^1 H6-3 模型优化 (21:09)
& g7 E% [$ L* N. a, F# b6-4 实战准备 (13:43)
L" w, ]$ T/ G6 c' R* R2 K# E6-5 实战（一） (24:53)) @, S0 s# Q, u8 \
6-6 实战（二） (15:05)
" f' E& u4 z1 V* z0 Z6-7 实战（三） (24:20)
) }5 b9 D- d) f3 T6-8 作业节
8 a/ S* M0 y, A3 m0 a9 S0 v8 t( ]6 d- b' V4 a& _& R' q3 Q1 @
第7章 深度学习之多层感知器
% L7 z/ z: [2 U7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
: Y4 t n/ t/ t0 w3 S) r. a, _" U* l3 j7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)$ {4 E. a f( W# L! f
7-3 实战准备 (18:57)- u) L" B' ~8 ^ r3 q8 ]# k# |' G9 ^
7-4 实战（一） (23:24)
* B. D. m, l, h2 R# w5 n# Z6 i- O, w7-5 实战（二） (18:46)4 F' z/ F* ` n F# z* D$ `- u6 q* V
7-6 作业节* v5 O6 [) }9 B
7-7 作业节
- U; J$ V# B' n+ ]! }" m* _0 S7 ^
第8章 深度学习之卷积神经网络7 Y' A) z& R3 f7 d% |- d- A- s& o
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)! V/ @: A1 [; W, y0 k. |
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)9 R+ n- C. @ s1 ^
8-3 实战准备 (15:18)6 X( z( p6 [0 F: u
8-4 实战（一） (24:17)
3 B" a; |( ]# q8-5 实战（二） (26:20) o2 {& ?2 X8 K: s1 X4 u
8-6 作业节
+ Q/ A$ O: P* x9 L3 a4 j
- i. k% V8 ?* {# Q第9章 深度学习之循环神经网络. M4 f$ Y& q% _+ @) I
9-1 序列数据案例 (11:41)$ J$ T0 Z+ ^. k, ~, t; e
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
9 V% N; c5 q: r+ p: M' ^! Q9-3 不同类型的RNN模型 (17:36). G; N! d; L% @! j/ v9 U# s
9-4 实战准备 (15:25)
; E8 P% i5 J2 M6 ^3 p4 v9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
( `* j8 P. T5 j# W9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)7 D+ b0 P! U* K4 F2 j
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
9 L0 J9 P( r/ {1 N" N0 s6 r9 f9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
; Q& |! ~2 _- w0 l9 O S9-9 作业节
. q) W( P7 o7 A1 Y9-10 作业节7 ^ [0 v: ?9 r' Q
2 \9 t2 U7 p2 p5 k, h5 V: i第10章 迁移混合模型/ h' \) `2 T" C' k) Z3 s% S- B+ \1 {
10-1 迁移学习（一） (12:59)
1 m6 Z: l4 e# l$ I1 Y10-2 迁移学习（二） (08:48)# b9 i, J2 X k& k
10-3 在线学习 (07:41)
% f& L/ b( |2 i0 f e* j U10-4 混合模型1 (15:09)
3 L1 F0 c$ B3 z- t8 F# K7 Y; ~! M10-5 混合模型2 (13:25)
2 W) S# f4 B) N10-6 实战准备（一） (14:36)
+ y* f8 e) z p10-7 实战准备（二） (14:05), L2 h9 m: h! c4 r% t
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05). l+ R' o( y" A; d4 k+ L7 f3 M
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
+ U J/ H' s) p- O! D10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
; S* q8 j* U3 ?1 }10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)& c9 N7 K' W" v# k8 ^
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)* @2 ]# W. s* S1 [
8 I9 d, ]5 V$ V0 A2 l" V2 o
第11章 课程总结% k0 b: F; k2 h8 `4 H$ o
11-1 课程总结（一） (19:52)5 v* d& t n1 A. ^- }; `1 H* ~6 @5 n
11-2 课程总结（二） (15:41)
/ K0 C8 D- I! P; `* J11-3 课程总结（三） (23:16)
0 Q* V. l3 S9 R/ g- `- y4 E8 P% `+ M( {4 }" l% P8 x: _ c$ {7 A
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