) N# J8 D- r- I; y4 E% d8 |$ g4 t, p/ f0 g) @
〖课程介绍〗
a$ u6 w% _$ j$ E( L' g: j: e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。
" D4 a; J: P: I! Z' ~( O7 t9 O* g% d
〖课程目录〗
/ C+ @3 n& B3 K% O4 s o; h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 x8 [8 _0 i6 k) |! f, \! v1-1 课程导学 (19:43)试看4 _0 Q" a" \" P2 g# g+ S
1-2 内容快速概览 (21:48)试看/ f! n7 Z4 {* N2 z: W; U
1-3 人工智能介绍 (19:33)
8 Z7 k, p1 B5 d6 R" x1-4 环境及工具包介绍 (17:38)' l) g4 w- d! v7 T. e* C
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看* F4 ~+ y+ @5 J& G) O) ^( i/ C
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)) K0 q" j! t# t% D J
$ m/ s0 ~ `+ ^/ O4 [* x
第2章 机器学习之线性回归( f4 O W. M6 Y; s
2-1 机器学习介绍 (17:42)
* p0 R; H* ]8 H# m2-2 线性回归 (25:47)
3 a# D" s( I) b( F' B/ V2-3 线性回归实战准备 (13:34)# _' o- J# r- A* C8 q
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
' C y& E2 n- v. T2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
0 E( h/ ?/ Y1 p' {; Y2-6 作业节% {# z$ J8 w$ j+ t% ]! J( G
- d% S+ T! `2 ]" l
第3章 机器学习之逻辑回归
0 l2 M$ g6 S0 M- B2 [3-1 分类问题介绍 (16:40)
|/ T, P" E1 h# J7 [; ^' `3-2 逻辑回归（1） (14:54)7 ~. t# w. }( s: p; }- o
3-3 逻辑回归（2） (14:30), Q$ l/ D/ V0 q( n: Y1 s# s* o
3-4 实战准备 (13:31)
, o9 `# `) ~$ P# V! G# U8 X3-5 考试通过实战（一） (19:49)( e$ `" Y$ H+ X$ t! y( K2 m% l: ]
3-6 考试通过实战（二） (16:01), u4 m; }9 O4 r$ A9 K( M& [
3-7 芯片检测实战 (16:30)" ~9 m6 {- [( |9 E+ y$ z9 s
3-8 作业节) W- M1 P, E( A5 a: T$ o1 u& w2 D) t
3-9 作业节
& k/ n3 [, g% E* N! O1 f; B: W
8 X( q7 Q& e7 ^0 n# ~第4章 机器学习之聚类
, L! P& m6 D" K; z! L9 L8 j. i4-1 无监督学习 (18:37)
7 a f* C' E# N, A' m' q! b4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)& M5 a" V) x7 Y8 C- D$ k
4-3 实战准备 (09:19)
. n: W# H/ n. m7 m' y( y4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
* D4 P2 X+ \2 |+ \) c4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
A7 u% y' n. w% d4-6 KNN-Meanshift (16:51): G- v: z+ f: c6 v4 ?, U6 h
4-7 作业节0 m+ j4 ?5 ~2 X* y* N
4-8 作业节
( ~ g) J6 F; F9 f* Z1 L
& [9 w y+ q3 G& Y9 U& M! Y第5章 机器学习其他常用技术
: L, j* U' ^- U6 p3 p ` a5-1 决策树（1） (13:22)
. ?4 v# L- r1 U5 \, u5-2 决策树（2） (14:48)
" q+ I$ M8 c& z5-3 异常检测 (15:36)
4 m- s9 X. v9 V7 i: M! D5-4 主成分分析 (17:18)
) F( |' m% B$ o, x/ Y1 t5-5 实战准备 (22:19), E, P/ ^. h2 n$ i/ ~6 T
5-6 实战（1） (17:06)0 ]+ e. ]+ u/ k2 E4 K
5-7 实战（2） (14:49)
" ^# F' d8 `* z" {; o0 ]3 H5-8 实战（3） (23:32)
2 }5 W1 p9 f; T5-9 作业节
U x9 i% X3 P* f/ x5-10 作业节. |+ ?( F$ ^: r3 y
5 i! h1 l8 `8 _4 ^第6章 模型评价与优化* E# m P. c6 }* S
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
: y+ Z( X) K! P% E; q$ M6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
, x \" s6 {, ` z6-3 模型优化 (21:09)0 |" i* }: G5 `% {
6-4 实战准备 (13:43)" _/ h! y* O |! Z
6-5 实战（一） (24:53)
4 x" C- T/ R, d0 U) z6-6 实战（二） (15:05)
; U- k/ A3 r( l# Y4 I! W6-7 实战（三） (24:20)
' Q+ Q2 G5 X/ {" D2 @6-8 作业节
" P8 }$ x# ~# l# c/ Y8 H% z4 N/ ^ A0 G9 \8 v4 @- p. N: e
第7章 深度学习之多层感知器& h% t E4 Q& B* z
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)% s% F' O) [8 F! x! T
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
2 \& U) E9 w% ]$ y2 [7-3 实战准备 (18:57)
! w- Q7 G' E1 E$ m7-4 实战（一） (23:24)
4 J$ A; E2 J" x y c7-5 实战（二） (18:46)6 t1 n. G* W* |) n0 J% }
7-6 作业节
0 I ], p" q% ]8 f" Y* ^3 X( n1 i7-7 作业节
) [) O/ [; }* m h
& W/ a+ R6 H; ^第8章 深度学习之卷积神经网络
& ~" U1 X5 p/ X Y8-1 卷积神经网络（一） (30:03)5 n2 A* K4 o9 l$ o; o; ]
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)5 }/ x4 S4 H Q
8-3 实战准备 (15:18)( v6 V) V0 L u# l$ W3 J/ z5 H
8-4 实战（一） (24:17)) N& H" G3 _% J
8-5 实战（二） (26:20)2 R' y! l) v6 K
8-6 作业节
$ A, V; ?8 y/ z& p. t7 w1 q' b8 a/ u) S6 l3 w* y! m
第9章 深度学习之循环神经网络: v: h. f/ z# l4 w$ D! Z
9-1 序列数据案例 (11:41)
% ~3 Q4 [3 S" p+ _1 t9-2 循环神经网络RNN (16:06); L8 W* b. b; ?# j8 F j2 {. ?* g
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)8 Q5 E( S' R5 L, e" ~
9-4 实战准备 (15:25)
0 a) n# L/ i6 X( a" n: m9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
" d& m* d, N4 c+ S7 O0 g9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40): K# E; Z2 |. Z8 G( d
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
3 y4 `$ v, U! H g9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
7 L: [! `4 c8 q- l9-9 作业节& c' p0 U C; E' v
9-10 作业节3 a% t1 A1 G0 f+ s$ d
U; ]0 \) r2 F1 \4 T, q第10章 迁移混合模型' \ ^2 ]# v2 A9 M+ k
10-1 迁移学习（一） (12:59); E V/ D$ _ ^: M3 x% M2 ]8 A
10-2 迁移学习（二） (08:48)
! v8 d& i4 c1 x2 i10-3 在线学习 (07:41): B1 m4 Y( U0 U T t( m# q
10-4 混合模型1 (15:09)# k U- _- `& _5 @( l D/ p7 d
10-5 混合模型2 (13:25): K# R5 i$ t# j& b% [% O
10-6 实战准备（一） (14:36)8 U: `2 |) h& G: s1 t( F9 D
10-7 实战准备（二） (14:05)
% i, X% e, _ r& A, Z' L10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
4 P( }7 M1 m8 D4 b6 h) O4 Y! z10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)9 p% U6 R0 G( m6 H$ o
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)9 X: E9 Z# W4 r& X7 N
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)( M* V5 h' _. `4 y0 J% B/ q* F
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)4 m1 C: Z: `8 i9 o( \7 b( G& W5 G
& w& r+ w; |& y9 Z/ n第11章 课程总结
1 H& r: l. \+ I( e11-1 课程总结（一） (19:52)4 ]) M5 e& C$ Q+ @" W' t# ]
11-2 课程总结（二） (15:41)/ x7 }' Q7 X) e$ \; c3 _
11-3 课程总结（三） (23:16)0 @" N K# }; H w( q3 V
& d% l0 k& I+ Z0 M& ~
' w9 B3 `7 u5 U" X) Y; }〖下载地址〗
c1 I5 a; i5 x3 S! U( S- z( @7 F3 O5 F6 ]0 L5 h5 f: T
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