+ a7 i6 a2 k5 s" k; K/ s3 m) R, c
5 i7 R, }/ J6 }$ u〖课程介绍〗
$ |' V i. t2 l* \+ ?& 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。
9 S; u; X) J4 H( o5 Y; M% t2 S1 E+ A2 B; m0 P9 k5 s1 U
〖课程目录〗' C6 d' |+ ^ k3 M5 Q% ?! Y V
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+ w# s& U, v: N& C1 o* }
1-1 课程导学 (19:43)试看: B$ f: v4 O$ v. l& W
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
2 w" |2 d6 o+ B0 _% M1-3 人工智能介绍 (19:33)2 F4 B% L# t W" c; ?
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)5 ^3 N; D! b, b; f
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
& v( N4 O+ u( h& w* R7 C1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)) t1 P" P3 a/ z" J# c% @) Q
3 K6 \" g: Z7 m# u; A( \& Y第2章 机器学习之线性回归- A6 Z* _$ O& Q$ O6 }
2-1 机器学习介绍 (17:42)
" R5 K, z, [$ N3 U2-2 线性回归 (25:47)/ K( ~3 K4 ]. ^3 d' O8 ~5 H
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
6 l6 F* ^" w* I+ K1 i( b5 `3 X2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
+ @8 b5 m0 ^9 P: k6 h2 ~# C! W2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
; O) i' I& C9 ^( Z) ]. L2 R2-6 作业节4 n9 w+ }2 e$ ~: @- B2 p: }% y0 I
- s. z: Q1 q# X# y1 ]
第3章 机器学习之逻辑回归
9 i% [$ M# Q- f- n3-1 分类问题介绍 (16:40)% s {5 e: t1 K1 z- c/ d
3-2 逻辑回归（1） (14:54)+ F2 b5 i) H/ `4 L) f
3-3 逻辑回归（2） (14:30)" [/ W8 @! [4 V2 d2 M9 p9 V" b
3-4 实战准备 (13:31)3 m! H9 t4 l+ b, e, b# J' ^6 @6 o
3-5 考试通过实战（一） (19:49)0 t% T |' q& |5 H0 I
3-6 考试通过实战（二） (16:01)1 E8 l# C! v4 K6 [4 C2 p0 c; E
3-7 芯片检测实战 (16:30)
$ B8 [) G6 e$ v& ^* Q3-8 作业节 O% }% ~- e4 y5 v
3-9 作业节
" S+ d/ y: O& @# [9 t% C7 r* L( X' l& H. w# l) x. y! s% X
第4章 机器学习之聚类
; k. Y1 ?6 q- k g4-1 无监督学习 (18:37)8 n) |: U( T4 w5 Y$ ^ A
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)) \( T: y. [1 F
4-3 实战准备 (09:19)! y1 f* p3 n# E5 b" n
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
; {4 }. h" h6 c5 I4-5 Kmeans实战（2） (11:31)9 z5 i' J1 }0 q4 X) L+ J: F
4-6 KNN-Meanshift (16:51) q5 _2 }; ?' H2 o8 {1 ?
4-7 作业节% G+ E# N3 S4 i3 W. A3 l0 K9 [
4-8 作业节
1 U. @! [1 X8 J8 ?- K4 q
* |: w, w0 W M7 o8 E7 c第5章 机器学习其他常用技术
! w* X$ l2 R# z5 p% h% S7 O5-1 决策树（1） (13:22)
2 j; p+ |7 C: h+ y5-2 决策树（2） (14:48)! p8 d# N5 @' S( Y; T L
5-3 异常检测 (15:36)
0 P# i9 w' V' c5-4 主成分分析 (17:18)
, S. w# x/ H `5-5 实战准备 (22:19)" S! [* M( h& G; x# \
5-6 实战（1） (17:06)# J; y; y( V5 D' f( o' n
5-7 实战（2） (14:49). ?9 H0 ?2 s6 ?: ~9 J
5-8 实战（3） (23:32)- @9 m6 A# A0 `* a# W0 K
5-9 作业节
9 @( r, l/ M9 |0 i; [5-10 作业节! f1 E# h; i/ l$ [1 y
: o+ I$ v* Y, D: S$ T7 y* b
第6章 模型评价与优化% S3 z/ l. \* }3 k2 B9 T- T
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
+ k5 [6 }& r6 {" C8 @3 q6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)0 ^' b) D! J4 P$ d ^6 O! A
6-3 模型优化 (21:09)% _( A- H# n( ^) W: Y5 v
6-4 实战准备 (13:43)
$ O5 ]# D8 U% }* V! f. L6-5 实战（一） (24:53)+ p) A* W& h& i# c. d0 Z7 y K* S1 k' e
6-6 实战（二） (15:05)
8 D% u& n2 R4 j! R6 j6-7 实战（三） (24:20)6 n( M/ U$ H4 V s: ]! @
6-8 作业节
1 p5 g6 `0 s) b: A2 x3 n' t; Q% ~3 r' E* G+ B& u( p$ o
第7章 深度学习之多层感知器- q6 n ]9 x h+ b" I0 a
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
( D; l% l; D6 ?3 M* A1 D7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
8 G& L5 c" r9 _6 v3 O1 f& X7-3 实战准备 (18:57). Z7 |4 P; Y' }$ o6 B8 }1 j0 E
7-4 实战（一） (23:24)
, O+ l% O7 D" ?) Z, b7-5 实战（二） (18:46)
/ x: i& I+ Y( V- s7-6 作业节& s; i4 \$ T3 _& O, A" x$ [* y( o
7-7 作业节. ]/ C. q2 ]# W3 C1 Y
1 }5 w" Q# f8 w* U+ L/ K第8章 深度学习之卷积神经网络0 h6 J3 ~3 J% e5 R
8-1 卷积神经网络（一） (30:03); a/ x+ X, h/ r S! P( ^
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
9 o2 a8 U, C, v8-3 实战准备 (15:18)# O2 }: ~' P4 P' P* S6 R8 D3 u
8-4 实战（一） (24:17)3 |4 X9 Y* E' ?& h1 E
8-5 实战（二） (26:20)# L) X3 t6 [( K1 ^' }; Q: Q
8-6 作业节
: `: [- ^* P* I) _$ z k& C+ n' \( p2 {
第9章 深度学习之循环神经网络
2 ~ p' k2 I2 R9-1 序列数据案例 (11:41), a- C: i( _. n" \5 k
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
; R' Z- g- f1 p$ e9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
* |- n8 v4 l# P7 A* i4 r0 A' W9-4 实战准备 (15:25)+ Q, V7 w, I, N% \8 f3 d
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
0 K' W, j5 r q3 s& ]9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
; U% i! E( [, {9 o& O' \5 Y9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)1 i) h( P8 b, q8 G
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
3 O1 i7 ~- |3 W/ m9-9 作业节
. g4 Y; x8 a: r( h( _" \9-10 作业节$ y7 r& @% q6 Y- X$ y
# g8 S' h% |! S/ L; U( G# P- R第10章 迁移混合模型
* j3 X6 @! f a0 j& t+ x10-1 迁移学习（一） (12:59)% x1 R& D& J* c M
10-2 迁移学习（二） (08:48)) [4 {6 X% H6 R( V$ I
10-3 在线学习 (07:41)$ Z8 M3 a. s' {; B! k' k3 o
10-4 混合模型1 (15:09)5 V3 ~2 u' u( R6 K0 H
10-5 混合模型2 (13:25)
7 ]6 l( s X6 T4 h! ]10-6 实战准备（一） (14:36)
; S2 O5 C& ^, M10-7 实战准备（二） (14:05)
: g% R7 f* I/ F( `# W10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
& m$ u1 X" h- L; o p# j10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10); d0 T8 b& f X4 R1 F
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
# f8 J, s* V& e, l9 H) Z0 h10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
) A6 r- T% J' m, u, R! o10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23). K* E7 Q" H) H
" v5 w; U4 N& D3 _
第11章 课程总结% q4 l) @6 p: h$ P, G" c
11-1 课程总结（一） (19:52)
$ c9 W( q& { z11-2 课程总结（二） (15:41)
( R5 H) q4 @" M. W11-3 课程总结（三） (23:16)
) }4 d$ ~: A; O' t. B, ]3 J
" f+ J9 ]( R3 [# Q7 n) M: _8 \+ f, l5 T6 ]
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