- W- @8 p, U G1 M3 L$ c! H+ V( i# O
5 h& |. j! c P! `2 {- U〖课程介绍〗8 v4 h5 [6 o: n: j6 L Z3 @( `
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。1 d2 O" @ q' a! n: H* i1 M+ X _. \
7 q5 F( v9 Q# ]( `8 w; i〖课程目录〗( j/ U; e; X4 u8 K# D
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
$ x% D+ V" x- v& w; `0 r1-1 课程导学 (19:43)试看1 P# ]! ]- l: X/ `& ^$ s, k- D) m' D0 s
1-2 内容快速概览 (21:48)试看0 R# S7 |/ l5 @5 A# W( b/ d
1-3 人工智能介绍 (19:33)
) k$ o4 e' C) w. [1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
5 U/ T" k8 E- H+ W1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看. X& [% m3 l& D2 r* D
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21); P1 Q# \, H* j
7 f5 M. S! R1 E第2章 机器学习之线性回归5 U0 V+ p+ A. Y5 a
2-1 机器学习介绍 (17:42)
, q' I1 ]( [1 Z! T2-2 线性回归 (25:47)3 {* K; A( e" C0 D: S
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
: i1 R* g5 H9 C9 x" j. L7 q2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
4 ^0 P: a3 M1 \# p9 H0 [2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
) f+ x# i" [8 g r ]( F4 @2-6 作业节
% `- d# O& L" X O, [
* I* T; Y! X3 t- O7 R6 |第3章 机器学习之逻辑回归: n. s: L! I4 k) |( j& r
3-1 分类问题介绍 (16:40)
# [. [/ ^8 f+ o2 D- Z7 S( @1 c3-2 逻辑回归（1） (14:54)
/ c' m# l3 R$ `% A5 {3-3 逻辑回归（2） (14:30)
$ X9 u8 w+ p; n' E3 Z+ v3-4 实战准备 (13:31)' D2 H9 o' f5 P3 m5 i7 u
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
) \; }* ~2 L# b0 ]. N ^3-6 考试通过实战（二） (16:01)
: D3 Y7 X3 G1 u7 W# M3-7 芯片检测实战 (16:30)
# p8 x5 b8 m7 ^+ ?; X" I& ~3-8 作业节
* v) u7 Q* O6 a+ |: t2 f/ o$ K3-9 作业节6 {& s) Y" U, t5 {
4 {% n; |. t# P) `7 A p5 A第4章 机器学习之聚类
! X. x( S- Z8 L4-1 无监督学习 (18:37)
X* K2 t' `! f. ~( I0 @8 Y4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
! R8 ?8 N& b. ^: v: X- g4-3 实战准备 (09:19)
$ n3 q, W# b) E) A4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
8 S" w/ s. u1 }. |+ [! [: ~4-5 Kmeans实战（2） (11:31), T5 u8 s. v& d- m
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
! r) `, B5 S: x( r" I( u& h9 q" _4-7 作业节
8 k" Z \3 ?9 w8 x% n4-8 作业节$ W% y- c& P& d$ @4 A: h3 m4 g1 v
* P5 F1 T) J$ {/ k: ^* s
第5章 机器学习其他常用技术& D) r$ F9 {; ~
5-1 决策树（1） (13:22); Q# n( C; |9 p$ K& S
5-2 决策树（2） (14:48)
! g5 R* g, L( k! J5-3 异常检测 (15:36)" T2 E" }2 B. H* M! P
5-4 主成分分析 (17:18)* L7 J: x' O" `( W
5-5 实战准备 (22:19)
4 R" g1 Y. u( z+ h" v5-6 实战（1） (17:06)
* Z8 i3 B% R1 a1 q5-7 实战（2） (14:49). \3 P! H# g/ [* C2 Q) Z1 Z8 u
5-8 实战（3） (23:32)
% z4 Y# F* g3 y5-9 作业节
9 @6 I- P7 n* k* s* d5-10 作业节: T3 d, J8 [! Y
+ { \: {. l8 ^, A- K$ y+ q第6章 模型评价与优化( E5 b& c6 l9 l$ q5 p6 [
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)2 u" h, s* i: m$ ?- g9 a, w
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
5 O/ M6 ~2 l8 Z! z- x A- u6-3 模型优化 (21:09)
( c6 Z; | E2 ]; R+ P6-4 实战准备 (13:43)& C `, }6 D9 T' M; \7 z
6-5 实战（一） (24:53)% i$ Y; v h a% ?
6-6 实战（二） (15:05); U% B; t& i# d( N4 V; r1 d+ J# }% K9 a
6-7 实战（三） (24:20)
* k/ I' n4 [- p7 ^$ @6-8 作业节+ G: O6 x* U" N2 K- x+ ]6 T
; h; L) E; V- ]+ y" q% z第7章 深度学习之多层感知器6 h; Y y+ d( ?, C* q
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
6 ?& o* W2 x7 h8 `4 K* b# B7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
V4 P# m$ y! Z& b7-3 实战准备 (18:57)
9 L; W( i$ R3 M4 J* i, y! f7-4 实战（一） (23:24)+ _+ o4 t3 y* S8 x" i; n
7-5 实战（二） (18:46)- I/ ]% _/ P; B) C }
7-6 作业节
6 p( E4 ^1 E+ p/ ^7-7 作业节+ F6 E6 m4 \, o& v) k
2 V# S: l3 q( H第8章 深度学习之卷积神经网络; I. S! L7 G4 f" [% [
8-1 卷积神经网络（一） (30:03), U& a/ l- K# I/ B$ w
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
" a5 _3 R, ]; R1 ^7 ?6 @* x8-3 实战准备 (15:18), s! R1 p6 H6 v: j! c9 `
8-4 实战（一） (24:17)" h) }- `8 E/ |3 ~
8-5 实战（二） (26:20)
& d" S: w) _! g$ j$ ~# f" G4 S8-6 作业节
9 B7 w4 n. W0 [& L3 B& l) Z+ \, b! u' I4 o7 k* E* E3 V0 o! R
第9章 深度学习之循环神经网络
) |7 t1 g$ k. h+ ]3 E- c9-1 序列数据案例 (11:41)+ `; h6 [# c7 E; E# \
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
# s J, Z9 O: B; K" ~8 m+ w9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)# K/ `0 J& _- ]: t
9-4 实战准备 (15:25)/ \* i$ Y7 Y- @; C Z Q
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
6 } a5 ?4 a0 I2 j/ g" N9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
, W5 p+ z' {+ i% J; [6 L+ k* l9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
$ r8 v* s! {# G9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
8 a8 X1 ^6 d3 m9-9 作业节
. d) E7 u2 d5 C& d) N* @" f5 z9-10 作业节
/ m2 |$ T2 `$ X8 k: t: f
# m3 R1 z6 K7 S. s第10章 迁移混合模型
3 @) ]6 F% m+ S/ i, E. H10-1 迁移学习（一） (12:59)
5 h/ I2 S9 F$ x9 k10-2 迁移学习（二） (08:48)
! a4 L X3 A! D# N! d, m* a10-3 在线学习 (07:41)5 e: s0 j( A! A' H
10-4 混合模型1 (15:09)" D/ Q) ]' A; d( b$ S. T2 ]" H+ e
10-5 混合模型2 (13:25)
( X" U3 d% n/ h) [4 Q10-6 实战准备（一） (14:36)
! u5 K5 g( Q @& p' j' U" k! s' q10-7 实战准备（二） (14:05)
' D2 c$ [9 ^1 D, ~$ L' [+ o& R; p" }10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)% ? @" X; a6 |6 d6 Z/ D
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)% l# c* E4 J7 D S
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
* `0 D# M; b: F0 ?0 v8 D: w9 `10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
2 Y0 J- J" l' s7 `: P10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
" e' Y4 r% ^6 x; F8 M. C2 b6 d6 N4 N" ~" ?6 H9 g
第11章 课程总结! s" G' D" j9 r2 N# z
11-1 课程总结（一） (19:52)
P1 ^& V1 s! E# ?& ~: I+ B! ~11-2 课程总结（二） (15:41)* O3 t3 S4 A e: D. `( }
11-3 课程总结（三） (23:16): b7 B4 N! u+ P. j+ k9 p
3 N! t$ W( f* X! E# |
# e" J$ O0 z' F0 e# y
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