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〖课程介绍〗
' f9 W* O1 U9 ]. X$ d, \! n1 B1 m, C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。
& A# d: a# P; p0 i; O: B; H x/ i0 L& t( k$ u4 P9 d
〖课程目录〗9 A; x" U @' |4 y5 e4 g" w/ R5 p
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
# `( |% ]$ B1 T1-1 课程导学 (19:43)试看
/ b4 I" N+ a S1-2 内容快速概览 (21:48)试看
6 o* Z% T( H$ t& ^% |. ^1-3 人工智能介绍 (19:33)
$ h/ j% t$ m' e' K1-4 环境及工具包介绍 (17:38)* O1 v; ?8 {. j, `
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看2 ~; N8 {4 ^( |- p' A/ w# [
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)+ M1 z- S. m( i5 Y9 ?
* s- g! p5 e+ l/ m) m) M
第2章 机器学习之线性回归
4 C; o3 b" g& w$ n6 v4 `2-1 机器学习介绍 (17:42); r7 B% I3 G S7 S7 |8 m) @+ n
2-2 线性回归 (25:47) S0 r3 V0 t: h4 ` r( F( y7 F
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
0 w$ O) N# ^! M6 d2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
% k3 k3 D) O* b- X2-5 多因子线性回归实战 (25:29)% G8 s2 V0 b$ t: |
2-6 作业节
# c9 W7 W6 R/ T8 d# d z+ d& M/ E2 C3 ?
第3章 机器学习之逻辑回归
8 M& H+ l8 M4 l5 F. o% Y% f- R3-1 分类问题介绍 (16:40); p* r% K& @8 h, O" J% g
3-2 逻辑回归（1） (14:54)+ b0 `" V3 V) C3 I1 I
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
/ P9 o- b* ? U0 y3-4 实战准备 (13:31)! T8 x- j/ ~% n
3-5 考试通过实战（一） (19:49)8 r1 Z& C0 B2 m2 Y4 I7 L
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
( s; U1 O7 X2 l$ A0 Z, w2 b9 f3-7 芯片检测实战 (16:30)- F! Z _: F9 _: u
3-8 作业节- Q; G! o- ?7 A; E- Q6 p# \' U
3-9 作业节
* d8 t" b4 n/ E: s: Q/ y( u* \8 q3 o# D b/ b
第4章 机器学习之聚类
! h8 d) w+ E1 ^. R/ k4-1 无监督学习 (18:37)
* r& o5 n2 b7 G* ] b4 }# t4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01), I$ z/ i$ Y: L9 P! ?3 }6 t- L6 w
4-3 实战准备 (09:19)7 {* a( Q4 z; a- v4 H
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
" t& e0 Y; G, R4-5 Kmeans实战（2） (11:31)0 D# P& k. E* N6 i5 q! F
4-6 KNN-Meanshift (16:51)% O$ n; z7 n/ {
4-7 作业节$ X6 ` g& _4 @$ g9 z+ A
4-8 作业节* ?; o- e" y& T5 D7 D
# F6 T: U" H. v6 S1 c第5章 机器学习其他常用技术
4 O2 U, S- W. E ^' h3 I7 `5-1 决策树（1） (13:22)
* I1 M- ^ i2 h- g4 J7 q5 |5-2 决策树（2） (14:48)+ `; P4 r6 m+ r8 C2 O
5-3 异常检测 (15:36)
- W8 n4 m# P& c/ H d5-4 主成分分析 (17:18)
8 T" O. D4 y3 {3 Z1 d5-5 实战准备 (22:19)/ U7 z/ a& z! f: z6 P; _- m
5-6 实战（1） (17:06)
8 B$ {2 ?0 N! H& k* i) y5-7 实战（2） (14:49)7 e' r, R0 X# T/ U" ~
5-8 实战（3） (23:32)& |9 ~' b1 `" l0 Z6 V9 j, ?
5-9 作业节- }& j: ~2 }, H7 P( f7 C/ k3 j
5-10 作业节
v' e+ v3 l# L) z4 g: ~# j3 A" c/ Y# w5 p
第6章 模型评价与优化- K% p2 C9 ?7 S3 w, H! S# P6 ~
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
: c T# y' |1 r& Q% s6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
& g1 N. O9 A+ v' F" W2 ^* X6 {6-3 模型优化 (21:09)
" x7 W2 n0 n0 C) m* L0 U, v6-4 实战准备 (13:43)5 N5 z& N: o2 b
6-5 实战（一） (24:53)" E) d4 V+ p& @' n4 V2 X& O
6-6 实战（二） (15:05)
5 w9 f8 Q2 Z/ A6-7 实战（三） (24:20), @3 C7 Z9 r) y9 H1 V
6-8 作业节
S. ~% d3 x: F
9 s: d$ ]/ s* w2 V f' T8 Z& L% I第7章 深度学习之多层感知器
1 G! k- i3 `# l t" U: U, a! s$ m7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
4 t+ F) G' v+ G# i7 K+ \2 w" F7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
" |! K- e3 A9 k* \: K' M7-3 实战准备 (18:57)
( j+ S8 {$ F/ Q1 e; D. {2 |8 s( {7-4 实战（一） (23:24)7 G4 d- W, ~) u2 d! L1 S* h
7-5 实战（二） (18:46)% P3 O" m' y: T9 |6 i5 S4 L8 I: Z
7-6 作业节7 X% K2 `% }/ @. p3 d x4 o
7-7 作业节
! |9 A8 {9 t+ \2 e8 D
' E( ?0 Y* G) U( C第8章 深度学习之卷积神经网络
; I2 X/ i- I' N8 U# J: D7 g7 w8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
) S: B) _" u: f6 B5 ]: o8-2 卷积神经网络（二） (26:16)4 B7 g7 V0 U% s9 c5 I
8-3 实战准备 (15:18)
h8 M) a# X0 Z% O7 i5 o2 Y8-4 实战（一） (24:17)- \4 l. L, T7 q$ M% m3 b. ]
8-5 实战（二） (26:20)2 A4 E. {, ~1 P5 z' m
8-6 作业节" ^7 z1 |; v" h2 w/ P5 x1 ~
. x! T7 r4 E5 y7 `: q3 ~/ b& q
第9章 深度学习之循环神经网络
3 ?9 b; m. K; H% n2 T9-1 序列数据案例 (11:41)6 y7 Z2 P; Y" I* b
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
0 h3 n5 d& _4 U+ D9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
- y( f7 L7 ]/ c4 i% W0 ~! Q9-4 实战准备 (15:25)
+ X3 }6 c8 @: R+ P# i& Q9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
1 e7 V" q1 h% n3 D3 v3 y9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)- d. W) U; x$ K
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
: N7 f% |7 E4 {) ~6 E' \9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)# w) ]" P! L* P! @! ~
9-9 作业节
$ F+ c6 T9 ~( I. n9-10 作业节
2 }, O: t; [9 {$ N6 h) s' J$ i! |9 K2 J, C' ^7 v" [; K, E9 V
第10章 迁移混合模型
- [1 ^1 h. P8 L4 h3 Y; v/ \10-1 迁移学习（一） (12:59). d4 [# ~1 [% a" G% Z. J2 n2 L
10-2 迁移学习（二） (08:48)
$ C/ u' u; [" ~- s5 |8 i* g G8 K7 h10-3 在线学习 (07:41): q: j, f+ I$ c5 n* |
10-4 混合模型1 (15:09)
) } T$ D9 n* `* R3 l. @- n- j1 `10-5 混合模型2 (13:25)
. s9 u9 t! d4 h) F; j0 @5 x# y; D10-6 实战准备（一） (14:36)' d% F L4 q! L+ w% F
10-7 实战准备（二） (14:05)
% P; s0 h; S* D c0 p10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)- l: m, W: f6 F( X! s3 ~
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
. L1 Q. D& X: m7 w1 g8 Z10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
! B7 s5 m9 a$ w) _) @10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
# D0 ]- Z! i* w% M10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)) e# k; z! {) c3 {
1 j+ x* R! h. I第11章 课程总结) K$ h; j) M- P$ b5 B
11-1 课程总结（一） (19:52)5 B9 {* ` ~" L0 e+ h
11-2 课程总结（二） (15:41)
& M6 s% y, e3 I( L5 f- J11-3 课程总结（三） (23:16)" Y8 ~3 _' x+ l
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- Q1 o3 Q4 l3 l" a〖下载地址〗 f {; {$ }( K$ m8 w/ a! J# O
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