# P- k# o. J% q: [+ i' }
# Y6 I- i+ M: b/ g1 a: N〖课程介绍〗
2 o& R* @: w/ @5 U6 J0 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。
$ I6 Z* n z y- Y8 N1 u; |& Z5 S, B H; ~) e: V
〖课程目录〗
0 E4 j% F- {9 H5 ]& K7 O6 x/ S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' t5 F r' `) v# Y! @1-1 课程导学 (19:43)试看& j7 p2 W& v* [, p
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
1 g6 Z9 J0 U% ?; v1-3 人工智能介绍 (19:33)
9 K% N$ U7 T" V% t9 n7 o1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
p+ O1 M5 x7 _1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
: p3 ^0 R* b: g' t+ j* Y* B& i1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21). k" \/ Y4 V1 z2 M; ]" @+ B
: X, K! l7 w" C, z
第2章 机器学习之线性回归
# F- }4 S8 y& N" r' V- [0 \& j2-1 机器学习介绍 (17:42)- p' w0 l( w3 E0 D* p- N6 b I
2-2 线性回归 (25:47), Y; D; g& t6 w6 g
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
, _' x# K* Y3 ^7 }2-4 单因子线性回归实战 (17:18)/ h% d/ M6 P# \
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
3 o3 S& j# X& y/ j* ~2-6 作业节$ d; s9 }0 R" k/ Z( D" O5 s5 Q/ X
: B, ?/ P5 f5 r第3章 机器学习之逻辑回归! g/ D& S& o2 j( N5 x, m! \1 O5 y: C! w
3-1 分类问题介绍 (16:40)
* k9 r* x U1 ] w* f3-2 逻辑回归（1） (14:54)
7 x- G' G, v/ P4 x2 k3 L: d& ~3 [3-3 逻辑回归（2） (14:30)
) t: Y, O- h( V8 O0 [9 L/ q3-4 实战准备 (13:31)
6 u5 S0 z3 r3 [; }- @5 y! _" w' T3-5 考试通过实战（一） (19:49)" j( T3 u3 ^6 r1 }& m8 z
3-6 考试通过实战（二） (16:01)0 k7 M7 E' @ ]5 B
3-7 芯片检测实战 (16:30)
% I* y2 B2 \! l- \3-8 作业节 T! G, h7 _7 ?4 F3 t; i8 Z, b
3-9 作业节1 V: d8 O% \& p' C4 \( i
- F- A: V+ }6 U第4章 机器学习之聚类6 P D1 p" Q) Y. q/ D
4-1 无监督学习 (18:37)
3 t# ?6 D# T8 s1 l4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)- Z+ `: O9 k4 [: O) Z$ o
4-3 实战准备 (09:19)
' `1 T2 U3 Q( l+ D4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
J; d1 s# l( m4-5 Kmeans实战（2） (11:31)7 L6 N; _2 r/ _9 Z" V& ?
4-6 KNN-Meanshift (16:51)2 H3 v+ _" e! z+ B
4-7 作业节/ k6 b; k: F" O( W) S
4-8 作业节( w% n! y0 V, s0 J; g3 l- l$ o2 _
" K0 f" Q) y1 X$ ^第5章 机器学习其他常用技术; p w* ^( b. V% P
5-1 决策树（1） (13:22): \) X' o0 s. J3 g# N
5-2 决策树（2） (14:48)4 T/ F3 E4 j" C6 U
5-3 异常检测 (15:36)
' H) S& G7 F! @8 s. R6 f- J: l: N5-4 主成分分析 (17:18)
& q9 S0 S+ _- O8 p' R7 l5-5 实战准备 (22:19); }. u" f7 B$ U- F; s
5-6 实战（1） (17:06)
4 N# P! y9 l# q7 P `: J5-7 实战（2） (14:49)8 m9 B( q5 y4 ~2 K* |$ {( F0 c. X7 q
5-8 实战（3） (23:32)
# i- }8 c4 Y* A( |5-9 作业节
6 p. }% i7 ]& I% k2 r5-10 作业节
+ ]. k4 |& T( T. [# N. v V% @5 b% {5 _& r, i
第6章 模型评价与优化& n8 _8 @7 g) S8 C3 f
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)' B# P9 n$ Z9 }0 \5 r$ ~
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)$ P ^2 G9 W- R! J& m: ]1 Y! S
6-3 模型优化 (21:09); x4 J7 f: a6 C1 X" ^0 n
6-4 实战准备 (13:43)
) I0 ^' ]! ?; b' C& `6-5 实战（一） (24:53)
& g! x/ C8 A7 I2 ~9 ]( _9 _ Y+ y6-6 实战（二） (15:05)
T0 X3 a" S% u" k- I( } L6-7 实战（三） (24:20)
4 X' O+ U2 h1 I6-8 作业节! Z4 b4 r: h4 v7 H5 E
( r5 C* Z! B% G/ A; i( c- [
第7章 深度学习之多层感知器
' A- G/ ^) I* B4 w8 w7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
7 D3 `, N. ]1 x2 J8 J7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)+ H5 n3 S5 I6 s8 L$ q2 ~7 G I; n
7-3 实战准备 (18:57)
$ K$ e8 c8 @0 G) [% p& }' d7-4 实战（一） (23:24)' u( w$ ~% |, _! i$ l, F. A
7-5 实战（二） (18:46)5 ?1 V" Z4 h8 x" Y4 R
7-6 作业节
" A2 N0 v {9 D3 ? t; B% s" a7-7 作业节/ C( [1 N% s/ l7 C
: ]) s& z3 [6 r, E/ Q: k, U; Z
第8章 深度学习之卷积神经网络 I4 ] k# p) F z
8-1 卷积神经网络（一） (30:03) C2 u+ e$ _1 `$ r, y
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)3 j) c8 P! b3 Z6 i6 y+ b2 j! S
8-3 实战准备 (15:18)% h+ L5 V! f/ p0 z7 R" J
8-4 实战（一） (24:17)
3 | w( u$ r/ x4 ^: J% ^8-5 实战（二） (26:20)
. C; R0 w8 E9 U$ S9 ^3 g8-6 作业节
$ g8 H: ]0 j B: T4 w$ H( i" T% }) m" J1 I2 L" y/ D
第9章 深度学习之循环神经网络
, `* s/ G' i" X/ E9-1 序列数据案例 (11:41)* a- l G9 b3 r3 u! H
9-2 循环神经网络RNN (16:06)3 c0 R( v- \1 x% j9 b
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)9 p2 D' }9 Y3 f
9-4 实战准备 (15:25)- m/ R, B% [; u
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)/ O" A: W9 Q7 R/ }4 ^5 a
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
- L/ `+ G. B/ o0 K% ^% M, j0 x9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)6 H: [+ y+ d+ O3 y5 \6 I: e0 g; Q
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
3 A; t) E* V0 t. t* P$ t9-9 作业节" o: Q8 c O. X& j& t
9-10 作业节
" G7 w& i/ s7 k0 i
; ^2 h3 H1 y9 P# U第10章 迁移混合模型
7 r5 n: Q' H6 B# `10-1 迁移学习（一） (12:59)
% S0 s0 H0 { B- j% z2 p& P3 M10-2 迁移学习（二） (08:48)* e$ T# w4 B2 S2 J
10-3 在线学习 (07:41)
. g$ C% o9 l& M$ X8 L10-4 混合模型1 (15:09), B+ M# ]0 K1 ?6 i8 J9 Q/ j
10-5 混合模型2 (13:25)* a V! `: N% c; V k
10-6 实战准备（一） (14:36)
' r: c H; b6 L0 n" x10-7 实战准备（二） (14:05)) f) ~, e Q4 o; Q" l) O
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05): w+ a' l! B. j8 w* n
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)% I+ i- ^! w9 z7 f! f) ~ Q
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
/ r$ w2 X$ [3 X: b' _, m+ U10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)' i; q% `0 L g7 `0 t
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
! B2 v* m. M! k. R- o. q8 S* d$ \. @7 w0 v- p
第11章 课程总结9 ~- D# ?7 w: K$ W. G( S
11-1 课程总结（一） (19:52)- s; l% d2 x4 W* r7 g
11-2 课程总结（二） (15:41)
) }5 M2 O r' C. k% T11-3 课程总结（三） (23:16)( @; y. j' I1 M, G$ @0 H7 X
) f0 n% W9 H* Q! z8 e% J6 ]3 d
; K1 g9 P, t, C" t; C# W' P〖下载地址〗) Z' K# {" j' H
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