5 H4 J1 `2 d: l" k
N' {1 I0 u Q* J/ ]! S〖课程介绍〗" r. v/ L5 h% _! _8 J( x1 o P
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。# V* N& o: M. h9 X7 C! w
1 [, I2 y: c8 W) d! H〖课程目录〗
+ L# ~: z1 _/ K4 Q; G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) N7 m+ i( J* e6 }* W0 u/ L# c4 g2 [
1-1 课程导学 (19:43)试看3 f. R2 E. L) ?$ g/ v2 _
1-2 内容快速概览 (21:48)试看! q* }! h$ A0 x1 I$ t! r- Y' h2 B
1-3 人工智能介绍 (19:33)
: |% f% s* X) H) T6 r1-4 环境及工具包介绍 (17:38)( }# X; R" q# G$ w6 i) \% N) G
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看+ u) @" d2 H7 ~' g
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
* t' X$ y& W- J7 ^. J" l/ V; Q
+ P/ B# m Y6 @' h* Q第2章 机器学习之线性回归9 u! g6 |* w; A1 w/ j- `0 F
2-1 机器学习介绍 (17:42)9 E0 U% V: o$ ^
2-2 线性回归 (25:47)+ u9 A. n p, A, ^. S. q+ a9 I
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
. g- y% t/ ?0 }% @2-4 单因子线性回归实战 (17:18), I: P2 X5 r7 w; o+ M) W+ `
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
0 h4 l# S+ b+ d) ]7 A1 J, @$ N5 U( e2-6 作业节
! X& E8 F" P" l6 J
, u* C3 A# i: U* J第3章 机器学习之逻辑回归. q* ~! v( P9 \" ?5 k8 A I9 C
3-1 分类问题介绍 (16:40)0 B! \. x5 A9 G. h( s
3-2 逻辑回归（1） (14:54)# m' v6 P& J* Y' u
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
7 ]/ u$ {- j" X! N) X, Z3 Y3-4 实战准备 (13:31)- ?. r7 Q+ m' b2 m! M, ^4 C k
3-5 考试通过实战（一） (19:49): e6 Z" z# e' H: b) l) R7 _
3-6 考试通过实战（二） (16:01)- g3 j7 {/ w. S9 y1 b `
3-7 芯片检测实战 (16:30)1 o5 N' ?* |, z
3-8 作业节
% P4 ?. p C) [: b3-9 作业节
* n' V1 C b* B' o7 ~, m: J( q5 N4 _. G# O
第4章 机器学习之聚类
0 |. I/ \, O6 U$ Q+ w4-1 无监督学习 (18:37)
' h7 V# ^# S5 d' r' y- X0 z4 Y3 Z4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)7 j, p, Y& V, U& R
4-3 实战准备 (09:19): t; d0 S; S9 X( j/ Y, b
4-4 Kmeans实战（1） (12:34): y) m$ c& l: k
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
( C3 L0 a0 a/ z. C/ Y4-6 KNN-Meanshift (16:51)9 a7 p8 R# Z- W
4-7 作业节, x; C1 m! e2 R" X! p0 ~
4-8 作业节
* b; n4 @ c W* z7 }8 V% n0 `1 @2 x d( t9 w; a* q
第5章 机器学习其他常用技术/ Z: g4 i7 Q1 P4 V5 q4 K
5-1 决策树（1） (13:22)5 ?: L) M9 T( z: @* {9 f4 I
5-2 决策树（2） (14:48)- X5 p! x$ Q, S
5-3 异常检测 (15:36)
" f7 w# v' D# p+ f5-4 主成分分析 (17:18)0 p9 |+ c5 d9 G2 O T
5-5 实战准备 (22:19)
- D' V! v2 o: ?. l% N! H5-6 实战（1） (17:06); n! i' L" _/ ^/ t; y5 p8 d. r
5-7 实战（2） (14:49)
$ _" K$ l! ^' m5 L- O8 W5-8 实战（3） (23:32)$ m8 V _% J+ x) W
5-9 作业节
' u: D) V! G5 r! ^1 O' A5-10 作业节 D$ I$ ^9 y: ?& G& V9 }6 U
" Q1 t6 |" U( ]# Q9 p2 v第6章 模型评价与优化
; T$ t- h) I- V& ^0 O8 r6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
! ~5 c* ]5 Q( K2 g- K0 \6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)5 W' ^" ~/ p! M2 a; W
6-3 模型优化 (21:09)$ Y! t! U8 O) t3 N: G; @
6-4 实战准备 (13:43)
% j- Z1 s' i& C8 W7 t) Y& |6-5 实战（一） (24:53) R+ }+ A0 x2 F- g
6-6 实战（二） (15:05)/ O* S# ~/ M$ o5 @8 I9 g
6-7 实战（三） (24:20)( n% F- r+ @. n$ e
6-8 作业节1 v3 p; c5 F( c8 n3 H( I# u Z
& [- m0 z6 a: y" {
第7章 深度学习之多层感知器) g* `" T$ s( ?7 h4 g0 `
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
7 g+ A3 e8 \$ m7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
8 v, F) ?" G. n& v* C$ }7-3 实战准备 (18:57)4 F1 {" U3 f* [- O# t
7-4 实战（一） (23:24)- ^/ M, a0 }7 ]- r; q; ?
7-5 实战（二） (18:46)
4 y1 s+ i9 q4 D% _+ R5 I) o1 j8 F7-6 作业节! H% K6 g5 C: T- a. ]: ?
7-7 作业节
Y' O8 P, T8 o& A; j# q( a5 i- ~( _& m9 b6 m
第8章 深度学习之卷积神经网络& s. j2 c: l4 M* W$ i4 U
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
# g1 ~. m! ~% r9 |) _ ^8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
& S# ~3 X$ u* t0 e/ p8-3 实战准备 (15:18)
" \& Z2 B; T1 t8-4 实战（一） (24:17)/ T2 h: a/ ^, p% A4 W
8-5 实战（二） (26:20)
' f0 h4 d2 @, b$ ?8-6 作业节
% ^6 g4 X+ H0 o
: T7 V! h6 }0 E3 g0 h' }第9章 深度学习之循环神经网络; T) f( `% {; ]4 n1 o) N4 o: h0 `7 G
9-1 序列数据案例 (11:41)
, u7 w5 i( Q- c8 Y8 b z" G9-2 循环神经网络RNN (16:06)
8 M; P0 N* I: V2 c9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
2 Z2 K3 f& }# E: [* \2 Y0 a9-4 实战准备 (15:25)
x* F: k+ B/ S# B9 P# u9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)1 M; ~) X8 z! `
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)( X' K% A/ J" a" u, W
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08) D5 I6 c% t& r, S
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)5 y d7 f- a# ^+ E
9-9 作业节
, |, r- Y5 R' {! z9 M. y9-10 作业节: ?+ C, c+ _# g& [" x* e
9 w! c0 x! |/ |2 K- } y9 @, F' C
第10章 迁移混合模型0 ^$ W# n$ p: B( _+ Z
10-1 迁移学习（一） (12:59)5 a& Y9 K& c$ U, E# R4 ]
10-2 迁移学习（二） (08:48)" c9 Z" i. [+ X; N- ]+ {- g2 I
10-3 在线学习 (07:41), w4 ~- I3 z+ ~1 j7 x3 B
10-4 混合模型1 (15:09)
* T0 f2 t8 C+ _. E# B10-5 混合模型2 (13:25) O% K" `; a! w: o2 Q6 W/ ~# T2 b
10-6 实战准备（一） (14:36)2 b, i5 c" I" w o; Z
10-7 实战准备（二） (14:05)" Y6 w0 ?( ^, d* u3 L2 H& |3 ]# a
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
2 y5 Z3 b7 E7 b$ ]6 N( D! q10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
2 z1 k) C- M+ x! f10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)1 ^' [0 \% `( X; N# D |
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)& C3 e& L8 ~5 d2 ?" T! {
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
* B, o4 b* z- `( y- E3 ~9 |% v" K' n1 @% w; P4 u6 \! ?( }
第11章 课程总结
: n0 L7 Q# y4 Z3 c3 |: T# Q11-1 课程总结（一） (19:52)+ V2 \7 b6 u7 x9 f# s* A/ l
11-2 课程总结（二） (15:41)
- K& }, a: [8 e* s* M9 `, x6 P( Y11-3 课程总结（三） (23:16)( {5 [- p& o2 O6 @; c G) |6 ~
0 w. W S' ]$ Z) T m5 q, o$ U& X W! H+ Z8 h5 D# I
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