0 X! `1 [, o. ]; M
6 ^; h. H+ j, y8 ~
〖课程介绍〗
/ @# P4 n" H4 ^5 @6 ?* `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。
" t+ C J$ N$ v3 K0 o2 z/ @4 v* g2 S. O! ?$ B
〖课程目录〗5 l8 k/ c5 R# O: M
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$ N: T3 s$ U- Z+ H2 f2 A
1-1 课程导学 (19:43)试看0 C$ s* ^0 q5 L- E
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
8 j$ I- g1 r% F" F& Q9 _) M& X1-3 人工智能介绍 (19:33)& _* k; ]- m0 o) Q* {1 k( C, K5 f% x
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
+ c/ s) Z8 _9 ^/ V6 L" o1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
% g' W6 @3 R) {( p! e3 c9 t1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)5 {, w& s' q2 Q" b
1 V8 m5 i) N/ u i
第2章 机器学习之线性回归
& P% P6 v) O+ q. L: j& q2-1 机器学习介绍 (17:42)
d* I5 D6 Y$ l' y0 c6 ^2-2 线性回归 (25:47)
2 m4 z, d0 J! L8 ]+ Z! F2-3 线性回归实战准备 (13:34)- U% g( N, ~0 a3 t1 i5 l6 O6 l
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
& T) M* i! x* g# I2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
+ N2 [! ~) B# m* M! l3 ~2-6 作业节
`4 ~5 D$ A! ?) }' x5 m% t9 y, N" ^
第3章 机器学习之逻辑回归
) x8 c% F1 @; E5 K3-1 分类问题介绍 (16:40)
. { a/ e3 @7 r) ^3-2 逻辑回归（1） (14:54)( R k7 s O$ F/ H+ g9 s
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
( b, i ?0 |$ Q8 N/ C3 h3-4 实战准备 (13:31)" M1 x: ]* B+ s% f
3-5 考试通过实战（一） (19:49)( V) j' d3 _! K+ A8 E5 C, _
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
+ _- J3 n! M* {# T- B3-7 芯片检测实战 (16:30)* p, j {; Q! C, F! S
3-8 作业节
3 r8 Y# d( l2 u: U+ I3-9 作业节 ~- k/ K0 h. s6 d. C
3 t, {0 L: D# S第4章 机器学习之聚类6 t! k, w" z( W
4-1 无监督学习 (18:37)! |" E* a' G9 f6 o2 @6 D3 t9 F
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)( s. @; B7 M0 F0 Q! ^9 G3 J2 a. r
4-3 实战准备 (09:19)0 b$ J& c9 A& |5 c# v' E, m+ y- a0 R
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)) U6 f$ C1 W, f0 n% P% b
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
- O8 M) x5 m3 x* D6 l0 u3 t4-6 KNN-Meanshift (16:51)' l+ T4 _! j1 q! n
4-7 作业节
- d& {- I |) Y% J4-8 作业节8 g$ e* B, G* m
: N% P) v2 S* V2 ]0 q
第5章 机器学习其他常用技术
& Q! C$ {/ ~ ?: K$ B5-1 决策树（1） (13:22)
% O1 q$ R) c2 l9 p' \# x _4 n5-2 决策树（2） (14:48)* e3 l& a+ V5 \" [+ E4 E5 y
5-3 异常检测 (15:36)# [) B! z8 D- A" R# N( i7 Z8 a9 A7 @
5-4 主成分分析 (17:18)& p* S; g7 S" g: J0 c
5-5 实战准备 (22:19)
6 A+ j0 g+ ]5 a5-6 实战（1） (17:06)
. }2 V8 N) d, }" W5-7 实战（2） (14:49)
+ K0 S8 s' a" H8 N5-8 实战（3） (23:32)
9 P( N, _9 a0 L$ B F* U! K7 f' m5-9 作业节: }, V9 l- E" j6 h
5-10 作业节6 s' [1 T% k4 x- K$ l) f
- K0 _# r5 O9 \8 |( Q' d第6章 模型评价与优化
( t I% ~; A* n. U8 W4 U6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
+ w7 [7 d, ~; _9 z6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)) T* x! l. z0 U* v: U
6-3 模型优化 (21:09)
. w. O3 f3 p; n" k+ i+ w- x6 A6-4 实战准备 (13:43)* R2 i7 P. F* S. s1 r
6-5 实战（一） (24:53)& F7 {9 |+ u K$ K
6-6 实战（二） (15:05)
0 L. }. h0 M5 N4 j5 i' X4 v6-7 实战（三） (24:20)
/ Q$ q8 I$ Z3 |. w9 w6-8 作业节
! x1 u2 \1 t9 M' W4 }4 [2 l# Y2 E1 P) _' w9 H( ^1 ^ e7 o. A
第7章 深度学习之多层感知器% g' D4 L7 t. f& n; G/ E5 m
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)' H, `. W5 v P! r ^# H, X: r
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
: E; C- ?" v# _/ p3 s: {7-3 实战准备 (18:57)
. L0 { ~2 e) }: q7-4 实战（一） (23:24) l' m2 m) M. p" x. m" x
7-5 实战（二） (18:46)5 P/ W6 Q! \' W+ A' h4 W+ S1 ?# n
7-6 作业节
& q# u+ U9 v/ t, \3 H4 G$ B7-7 作业节
( F3 l6 H! _) y$ Q5 v: f8 P! q
3 ]: ]8 D$ K4 E第8章 深度学习之卷积神经网络
- N. J! T4 h6 F- ?+ k) v8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
) N W/ E& D5 q0 p" t- O! s8-2 卷积神经网络（二） (26:16)$ U/ ]# F' R! \' P* Y2 t L
8-3 实战准备 (15:18)
/ F7 \3 @" X! @7 F7 X7 |3 P2 H* T8-4 实战（一） (24:17), l8 F% Z% [$ G# W0 ]+ e
8-5 实战（二） (26:20)/ ^2 ^ }; L$ f5 ~; b: w( |, [
8-6 作业节
5 d6 w9 p0 I% J- Q% J
$ U/ i S) |3 J: k5 C% @# G第9章 深度学习之循环神经网络
* V7 {4 S; ]" S. ?8 I g; p9-1 序列数据案例 (11:41)
* A3 _6 ^2 p6 w7 @9-2 循环神经网络RNN (16:06); @: U. ~7 {0 |6 e6 x2 _
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
& G+ e5 o$ V F2 P9 t9-4 实战准备 (15:25)7 D1 L3 J1 |5 J* m5 p; h8 p8 f
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)5 X/ c* ~0 |" L1 f# F
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
; i2 q6 d' g" D# F+ h; L9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
3 [$ V2 O7 o8 f1 M h! A9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
6 a. s- C0 n, U$ d6 c& u9-9 作业节
8 J7 E. F8 s( Y. m [9 d6 Z1 \9-10 作业节" B* [8 a2 K( t2 F6 ^7 Q/ G8 \- l
1 u) b: D+ l; m) \) G) l; m第10章 迁移混合模型 I) `) t* j/ H. W- g+ d& i; w/ J* i
10-1 迁移学习（一） (12:59)
4 m" @7 |8 i7 A; G9 |) i10-2 迁移学习（二） (08:48)
6 c) G1 s0 N& }& I10-3 在线学习 (07:41)
! ~" o) x( e3 d; S' O2 a& P+ D10-4 混合模型1 (15:09)
( ^1 r% w" d) \4 M( f) f Y8 V" s0 `4 o10-5 混合模型2 (13:25)& j4 _% Z: G" H4 Q
10-6 实战准备（一） (14:36)+ n5 n5 R( M! X3 S; p- X+ `
10-7 实战准备（二） (14:05)
. }# m9 T Z: p& m10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)# v/ u9 ?" ~( N
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
: V3 R8 l/ S2 m8 }7 K10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)! F. i l: a K' B' p
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
1 b p% V! k* ^# R, m5 v10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
" a6 f9 ~- b A1 g0 b1 \! G* ~) ^: A' u" g/ {
第11章 课程总结
* q6 V- R0 J4 f0 `# _11-1 课程总结（一） (19:52)
) g% o& q) y/ ~11-2 课程总结（二） (15:41)
% ?1 I& j9 q2 k% v. z11-3 课程总结（三） (23:16)
+ Y+ O1 Q# K' Z- p9 ^1 g
: t6 E" h. r4 |( z1 D$ A7 k, B d5 f& }+ s3 H8 K- q* E
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