+ B; g% z3 k9 M- t
( j) G- I4 w6 ^9 ~% l1 x& `5 ?% t〖课程介绍〗
% u! [1 l* n6 q A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 C) s. A. K6 `: c. M/ T* h
/ x/ `, z0 X$ a& }; d1 g〖课程目录〗
: j1 Q! |+ F/ G9 s ?; r4 Q) ?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
' v" m2 R/ h, y1-1 课程导学 (19:43)试看
# l+ @/ n( S9 u- s1-2 内容快速概览 (21:48)试看
1 ?; a8 Y$ A; U+ q8 n1-3 人工智能介绍 (19:33)0 P7 x# a7 B5 n8 }# W* G9 Y
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)1 p$ ~; U3 o5 n
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看$ d& F8 b( M: c( s2 R- z& o4 d% x
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)/ d* M3 Q& A3 \2 t+ X$ f% _2 Z
( F" k* l3 B& F) w; B
第2章 机器学习之线性回归
3 y6 \) B* [( F6 q8 f# I) T* w$ o% {2-1 机器学习介绍 (17:42)
' u- v* Y5 ?! v9 s% }6 r2-2 线性回归 (25:47)
# \) V: Q$ g4 ~/ U& h" Z2-3 线性回归实战准备 (13:34)
# J8 V; q' r& c$ N1 m2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
) t# A* a* _' L+ J, V1 O2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
; L2 s; i/ y' E, U/ p2 y) H2-6 作业节2 G* o/ m& ?9 Z! @$ x; ~, P8 n
* P, D- d3 R: S' s
第3章 机器学习之逻辑回归
1 q+ y6 D( v( p+ l3-1 分类问题介绍 (16:40)2 O1 T9 ]0 K8 k! A
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
% J7 K* G9 `5 y3-3 逻辑回归（2） (14:30)" l! `0 F3 V' {) y {
3-4 实战准备 (13:31)
0 H) a# b* c. n) @' F3-5 考试通过实战（一） (19:49)
! K9 {/ ~# h) k5 I& w1 D' F3-6 考试通过实战（二） (16:01)
Y1 Y( r2 _3 f9 M( ?' }' C* u3-7 芯片检测实战 (16:30)
5 ]" V2 z, L& n% P1 v: G: G2 B3-8 作业节% f2 _4 M1 X! m4 R4 Q
3-9 作业节 N$ `1 Z- ?5 t2 `- U& Y' Q0 ]; w/ R, k5 J
L: k. D( @6 q) {+ @2 k! d第4章 机器学习之聚类
# l/ `: P+ `! w% A& h4-1 无监督学习 (18:37)4 G o8 F3 \4 ?! c$ d$ f
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)3 V3 c9 i! O0 { o, r
4-3 实战准备 (09:19)8 n6 h* ~& C( j( x }
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)/ {: j) G& B1 G1 J8 w# K+ B4 \
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
, ?$ t; @: r2 u* V% V4-6 KNN-Meanshift (16:51)/ v$ H1 e: w4 N$ \% A k
4-7 作业节8 b8 O u* a w% i0 f; v
4-8 作业节
# }$ z, r/ s% e) @. w
! W9 k; S# G) |( S" ?% j$ @) @# a第5章 机器学习其他常用技术4 H3 e( e4 F' p' s$ S
5-1 决策树（1） (13:22)
$ y" l! D4 J( X- L; A% D. b5-2 决策树（2） (14:48)5 P2 q( y, }$ x% ^$ O5 x
5-3 异常检测 (15:36)
2 a C, V! O* h3 J5-4 主成分分析 (17:18)+ F4 Y1 x) T& ~; Q& T9 R7 B1 G
5-5 实战准备 (22:19)
) r% d8 Y& r' P5-6 实战（1） (17:06)& D8 f, R4 F7 D7 m1 X
5-7 实战（2） (14:49)* Q& p7 Z" q* ?3 g$ L5 a" r
5-8 实战（3） (23:32)+ F$ {; _9 n |4 ^5 E
5-9 作业节( E8 V0 ^$ l4 W' M$ V X
5-10 作业节4 ~# x* {3 d; D0 h
( C) X, D* s" w- K: k7 _0 T9 z第6章 模型评价与优化' \; d& y$ x2 r
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
: a! h2 R8 Z$ c* F, `5 p6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)# E* |* c$ k9 m6 ~ g( ^& m4 T
6-3 模型优化 (21:09)- @2 W6 W9 i* C3 z; g- \
6-4 实战准备 (13:43)+ R3 R. F) h. b3 e
6-5 实战（一） (24:53)+ D& m! W: t! G" |
6-6 实战（二） (15:05)9 f d: l# t- t h9 r
6-7 实战（三） (24:20)/ t$ ` g$ ~8 h$ C, H; {2 d f
6-8 作业节! Q8 `; y; j* q) _6 k, X7 b
4 A# m- d. \" L
第7章 深度学习之多层感知器* p2 P, k& p( M' _
7-1 多层感知器(MLP) (18:18); {7 I* H$ U) |- A1 n, t" `
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
" k+ @4 z5 |7 b# Q/ D$ v7-3 实战准备 (18:57)+ Q: m4 O g. S! \+ P& z
7-4 实战（一） (23:24)
# Y s% s H0 b) X9 A0 w7-5 实战（二） (18:46)
$ z$ i8 {) ~( S& n( C5 ~& b! ]6 n7-6 作业节, c4 L, d$ o$ _0 \" e. d9 q) w
7-7 作业节
^3 p. J$ o- }6 w- n! q
7 v9 T# c3 W( o; ]# S8 N+ d$ W第8章 深度学习之卷积神经网络+ K' I- A. M( v" i" u- C
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)5 h+ P' s7 d0 B4 i
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
5 Q% Y# {% Z5 ] |" a8-3 实战准备 (15:18)0 C) z. V1 p. s: K
8-4 实战（一） (24:17); J9 `3 Q9 g# Y% w: Y$ z. X6 Y
8-5 实战（二） (26:20)
% p! N: q Y* x2 y+ V6 q# |! q( [7 R8-6 作业节
& Q% w; _( w6 n s9 m* Z( l" \5 `" v1 z: t! f
第9章 深度学习之循环神经网络, [3 B ?6 q: `) f0 Q, G( |+ m6 i
9-1 序列数据案例 (11:41)
' z' l* |" ?2 c) j8 B, _9-2 循环神经网络RNN (16:06)
) ?( i! k3 F* t/ L, @) N9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)( d9 N; _# J- T: m- L
9-4 实战准备 (15:25)) C8 v. A5 d2 \# H' ^) p
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
) e: R f, t; o. R1 x9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
4 V# f+ T2 ~, Z3 ~* y; L9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
. j+ H- |% J0 a8 j8 h) x* O6 K9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)) R2 u. e) {! p4 L, O
9-9 作业节
( ~0 @+ |+ h' r5 R7 k5 Z: ]7 f9-10 作业节3 q6 O0 z( i, n, N9 F
! q) Z! m" e, t( q第10章 迁移混合模型
: g! e+ x+ N# A( Z# x10-1 迁移学习（一） (12:59)
5 q8 a& E7 H5 O10-2 迁移学习（二） (08:48)/ i1 u* {6 S8 k! d5 f
10-3 在线学习 (07:41)" C5 P B) M. O. X, N9 D5 q2 p
10-4 混合模型1 (15:09)& X, C" y C" {1 m
10-5 混合模型2 (13:25)
0 p* t* \1 v: h10-6 实战准备（一） (14:36)
/ Q7 `- i D' F3 y8 k( Y10-7 实战准备（二） (14:05); Z: ?- `+ L1 w( U! f; a
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
! l7 @+ W" r- T, m' e10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
% Q% s- B7 v- P4 b7 Y10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)/ K$ `8 L, P y7 g. O+ v% n6 u/ h0 t
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
8 S* L- s* J2 f2 w10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
. u" W, Q5 V. |( ?8 f& I* |
! G7 {. y( R, F- Q) f& T) T- \+ O第11章 课程总结
! m/ a+ z+ V' x+ `11-1 课程总结（一） (19:52)
( w J8 h" P; o- C. L, b K. f11-2 课程总结（二） (15:41)
. c1 |( q6 t1 d11-3 课程总结（三） (23:16)
Y) G2 T' |1 }3 i, c: C+ |# t6 _: n# A. M
( I m) h2 V2 a/ F
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