1 J. z5 g9 X% ]4 k
" @! W9 } T0 z1 Q9 ]〖课程介绍〗% o/ P5 W8 F2 `3 ]" r( ~
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。& b' f( W( n8 T0 l+ L, C }9 K
" C& s( f. J* [2 `) w
〖课程目录〗8 ~; G, k) |6 ^2 f U
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
8 X- j4 T: O% B- {- Q e6 m1-1 课程导学 (19:43)试看
. \' w/ z7 B' K6 z, n6 l$ A1-2 内容快速概览 (21:48)试看
- m# d1 p" ^/ ] S' p9 y ~; p1-3 人工智能介绍 (19:33)
1 Z& u6 F' l+ I; y3 h$ b1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
: Y2 G( E1 d( w& @: K% Z( T8 o: j1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看7 |! a7 v4 F. v
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)- ]# ]2 f* g( m: i! m2 S# K( F
) Q* R* Q6 e" W* F第2章 机器学习之线性回归6 k9 w4 {) a% n, ]& ]
2-1 机器学习介绍 (17:42)" F) j8 b( m4 o% Y; [: ?
2-2 线性回归 (25:47)
1 K6 ]" A# z& k9 ^2-3 线性回归实战准备 (13:34)7 Y, m1 r. A! k
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
2 E1 ~& j( p) p, E+ B0 g) A2-5 多因子线性回归实战 (25:29)) ^, U* F# N! R0 {' [0 Q
2-6 作业节7 y5 F0 N# V* {* e7 Y! A! l8 v, M6 i
- H) x1 L& v/ b6 K7 X) D% f
第3章 机器学习之逻辑回归
5 q. o" v5 g& E/ c3-1 分类问题介绍 (16:40)% O# L5 ~6 m2 ?6 A0 _; `' x! i8 L
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
4 K9 Y' }8 B! U' K b5 {# N* p3-3 逻辑回归（2） (14:30)) `$ f* c$ u2 ^
3-4 实战准备 (13:31)
7 g! M- w9 w# R3-5 考试通过实战（一） (19:49). P( L: ~0 T$ B! W9 E7 c
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
]0 L+ H+ T: l, @" n3-7 芯片检测实战 (16:30), h2 p* ?; @5 u3 E
3-8 作业节
$ |- d; H% n% Y" \4 W2 s- Y+ T& l3-9 作业节% V7 K- \0 Y ?& q
7 o& \7 r) g3 u! |2 I6 p2 y
第4章 机器学习之聚类
! d1 d! E8 M5 z4-1 无监督学习 (18:37)
$ N+ y2 A) R( t6 `" @+ l. R0 \4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)) ]" N0 o% C# c" f
4-3 实战准备 (09:19)& F7 S- m0 g- W! o7 y% c) Y: {
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
. o5 e7 t3 k1 D F; y* t4-5 Kmeans实战（2） (11:31)! p1 O" H2 W) i/ u) G+ h$ M+ f
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
7 p5 F0 ~* {1 i" l4-7 作业节; v' j% V" a% D/ Y+ L: A/ o0 j
4-8 作业节
. C. u' X6 M9 p6 D3 p, r2 H9 E- A5 Q, o4 _' V- q' o
第5章 机器学习其他常用技术5 m1 P b: S1 h
5-1 决策树（1） (13:22)5 E7 ]9 ~6 }3 R; N" v% W1 i o3 k
5-2 决策树（2） (14:48)
\+ ~$ K0 M, s/ a3 [5-3 异常检测 (15:36)) i% a `/ u" M# ?! N
5-4 主成分分析 (17:18)
3 H' G9 ~9 O" Y. i- e- q5-5 实战准备 (22:19)
1 o! x5 G0 u4 X5-6 实战（1） (17:06)4 k7 a3 }/ J* C$ D8 L- z; |
5-7 实战（2） (14:49)4 X9 {% e- ~; E9 ^" s$ E7 `. q1 T' m
5-8 实战（3） (23:32)0 W% t0 ?1 Z% x; @& J% h
5-9 作业节
- z, v4 k2 u; Y& U7 M: E: K5-10 作业节% u+ Q6 c; `4 p7 f7 D+ f
) T: f8 l6 I& i% t& g9 [
第6章 模型评价与优化
6 i, L9 Q1 i8 L% y% c6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
8 H7 z9 i5 G0 l6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
9 b L- t$ g$ b) B/ ^+ R6-3 模型优化 (21:09)
" V$ l: y4 I1 ?2 z! P8 o- G6-4 实战准备 (13:43)3 `1 d1 P) R- u# {$ ^& d+ M. w
6-5 实战（一） (24:53)# S6 [3 [* {' x
6-6 实战（二） (15:05)3 V8 H$ M! V3 c6 _0 i8 f9 t' M7 z
6-7 实战（三） (24:20)6 |. h: B3 `1 L/ \: `
6-8 作业节
; f; R% E/ |' P1 [) j
% C& J4 A. \( Q第7章 深度学习之多层感知器
# P: e2 F |* i% D9 I7-1 多层感知器(MLP) (18:18)& R- x! t* S0 x# Z, @
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)+ ?& T, }1 n8 L9 A* g) t/ x
7-3 实战准备 (18:57)9 U/ r, `2 K! [. e9 C) T
7-4 实战（一） (23:24)
, F; G. W% F t6 N; n7-5 实战（二） (18:46)
& c% m$ A) B3 J5 j M7-6 作业节/ {1 ]7 M1 b C3 R% Y# u" @* |
7-7 作业节
" A ~2 s# F& s* n
& J- l/ l7 B6 x# X6 o' T第8章 深度学习之卷积神经网络7 d7 J% y1 i3 W- l3 N; v, f' S
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
. V0 M9 A) P+ J) q* K0 y& j' e8-2 卷积神经网络（二） (26:16)0 w- T( R( d3 h7 g
8-3 实战准备 (15:18)' m' Z8 Z P4 t- ^3 P
8-4 实战（一） (24:17)
% A1 r. Y( g6 j" S9 Z8-5 实战（二） (26:20)9 g; j4 L0 F9 b, C
8-6 作业节* v! g4 x# L8 l4 ~4 P/ V5 e
" f- O" ~. d& [/ n1 j/ z% F! {2 W第9章 深度学习之循环神经网络
3 O1 R7 R0 `7 t9-1 序列数据案例 (11:41)
2 G7 _4 U$ S8 i$ u+ o9-2 循环神经网络RNN (16:06)
4 q/ z3 Y& e7 M# ]6 |2 W! h+ w$ I! l9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)5 K2 S3 k9 Y9 |! P! ~
9-4 实战准备 (15:25)' O# O0 m5 V- D7 a1 u7 L% N5 i* m
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
! T9 a3 a; Z- b+ W9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
1 q. t E3 E/ Q; ~' x, ]9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
" _* A" R0 ]/ Q: ?! j9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)" H: E7 P+ e3 N9 L- _3 p) l- C
9-9 作业节( `; ?- O: q7 W9 B( M
9-10 作业节
( T4 J, `/ y7 s( ?: v4 U! t* Y8 ^9 p1 \$ z6 H$ F4 c
第10章 迁移混合模型: ]& @3 ]' Y7 ~- j
10-1 迁移学习（一） (12:59)2 F1 C% H2 n! E& b0 r
10-2 迁移学习（二） (08:48)
' g7 E! m. K) P4 `8 T0 P10-3 在线学习 (07:41)9 P: B1 }$ g( L
10-4 混合模型1 (15:09)8 K m# U& J2 H* }( s5 p1 {$ P
10-5 混合模型2 (13:25)% G2 i+ [8 h" D
10-6 实战准备（一） (14:36)
) z; F" n. c; W9 C% E10-7 实战准备（二） (14:05)
- V8 B4 ^8 X, p( f+ g& D10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
0 Q$ O% A: K, E* A2 v10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)( i( A0 g" M* e& n
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23). ~& q5 p. U% p
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)7 y/ X( {2 p1 l
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)9 n8 ]+ D: q- c2 i; d" T- t
5 a. M: @! P5 Z! E- r7 U' j第11章 课程总结* X7 c& M# ]9 H7 e7 I/ \# t8 ]5 @
11-1 课程总结（一） (19:52)
9 ?, ]% |( f4 z; C- s7 h) C' B11-2 课程总结（二） (15:41)
; ?+ ]# U5 P1 U5 | H" t; ?11-3 课程总结（三） (23:16)" O/ s0 \3 B6 |5 b+ o
2 Y7 k) s7 J& u7 F8 y
; n' C V3 {+ B, j& D5 ?* G3 u〖下载地址〗: i4 E" i" k6 M
# k* L- E, y& n+ _" N9 _9 `
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
, _6 o& M7 H2 ?' e6 D' B全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html2 a& n& Y0 D+ S5 I i1 ^
) Q- y C6 \1 D1 w& r, q$ f. K Q
|
|
[复制链接]
