2 h. R# I2 K& k* }
8 L+ A! f; N2 Y3 `〖课程介绍〗- d. U& u' G u. c3 L
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 X/ Y7 }. e4 y
- E9 t4 m- \# j. j) L〖课程目录〗; y4 L+ r' T& B
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7 W, n& l" g0 a
1-1 课程导学 (19:43)试看+ m) S, J# q* k# ]5 u! G
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
3 _* y( N2 w Q8 E; b1-3 人工智能介绍 (19:33)
6 S# |/ ^5 g0 y) L# K1-4 环境及工具包介绍 (17:38), d, M+ e( B/ j m+ Q, H$ B
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看/ L) ]( E2 S2 G" }. \- Z( B5 _) E
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21). u O% B e) b. }( ^$ L) A
4 t* ]2 Q+ @3 h% @) t, `7 k
第2章 机器学习之线性回归$ v2 k. r4 n$ E
2-1 机器学习介绍 (17:42)8 w: \. y4 P" z' g
2-2 线性回归 (25:47)
8 ^/ g5 v! d- L p) g2-3 线性回归实战准备 (13:34)- Y8 u6 x; g; c% R2 |' P" B
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)5 A, F; ]; | U" w
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
5 _9 T* o' e0 U; f7 W2-6 作业节$ S+ ?* e& Y3 z/ \, h
. q* z& q8 B0 x7 V1 h" R5 }4 U第3章 机器学习之逻辑回归
F' G' G# e" q/ x3 ^3-1 分类问题介绍 (16:40)/ f& H* ~6 @+ T
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
# N @0 H5 U" _' M ]3 x# G6 I3-3 逻辑回归（2） (14:30)
; B8 t6 i, e8 o0 u' i$ X3-4 实战准备 (13:31)
8 j- x: v2 p" L9 f4 k- ]3-5 考试通过实战（一） (19:49)
9 ]2 m3 w4 x2 @, k: r% S# O1 G3-6 考试通过实战（二） (16:01)$ O4 I) n# m. C! w. v5 A- ?
3-7 芯片检测实战 (16:30)
, M& f0 C& F! @/ W& `3-8 作业节. ^# Q6 ~" A$ _! s
3-9 作业节) J% |) l+ J4 t d. h
; s' u3 {: w9 `: S
第4章 机器学习之聚类
" E: p3 t5 Q& r' S4 I& T1 \4-1 无监督学习 (18:37)
3 k: [. _; C1 t$ Y, E- u7 _+ ~) S3 K3 R4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
1 D0 B4 `2 U( W! h' G4-3 实战准备 (09:19)# K: Z7 R* D2 x( M3 ?, F) J
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
2 @* B' L2 j! E9 i4-5 Kmeans实战（2） (11:31), U2 U4 A- ~6 a% H% s5 k# h" z; N
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
/ s$ D% D. c7 F" K2 w4-7 作业节2 y4 D( @6 |, A m0 y/ `
4-8 作业节
% ~3 q3 v6 \+ n# K5 c, U ~9 P" F
" u9 r2 A0 z; _第5章 机器学习其他常用技术3 y2 X; H5 @9 d
5-1 决策树（1） (13:22)
. _/ W# @' K% ~" F: F+ x/ F5-2 决策树（2） (14:48)) ?4 k* A' T0 ^* i% ]7 Y
5-3 异常检测 (15:36)
! N9 j* M* O* N2 O5-4 主成分分析 (17:18)0 Q& p e7 [1 w
5-5 实战准备 (22:19)+ o5 A C5 f7 H8 K& U
5-6 实战（1） (17:06)5 P# f! b6 W0 Z5 G. n) O7 s
5-7 实战（2） (14:49)
; f3 H S9 p( I( v/ F+ `( {6 v5-8 实战（3） (23:32)
, y4 T1 u5 g" }5-9 作业节
6 z# C, K) a, T0 q5-10 作业节* A- W ?: f# K' c8 l2 W( |
" }- u1 i e) H7 ~第6章 模型评价与优化& |5 x6 c4 T4 _
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
/ W; ]0 R& H2 r5 ?- v; G6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
) F) K D$ Z" Y% L. I! w6-3 模型优化 (21:09)
9 `2 f6 }4 A4 I0 |7 \" c9 i* M6-4 实战准备 (13:43)
6 X* B# A! R, n& q# S6-5 实战（一） (24:53)
' h5 I- p! b- \6-6 实战（二） (15:05)
6 I: A4 U0 g/ b4 E0 M2 p0 R6-7 实战（三） (24:20)7 r0 a- j0 E7 r; U g
6-8 作业节: _# ]0 d" d5 J" c' c) P) V. U
- d7 a! s T4 l1 a7 N第7章 深度学习之多层感知器. ?9 H$ H' v4 ?! E3 O9 z( W& V7 a- ^; W
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)4 K, C, t( k# `; c* C7 e
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45) V8 a$ S. Q( o
7-3 实战准备 (18:57)/ i( H* I& R; n; Q/ `
7-4 实战（一） (23:24)
) @6 k0 @) k* c& K2 K$ k0 F, V7-5 实战（二） (18:46). R4 N# S0 N, k% e) B) H ?
7-6 作业节
2 _. u- t' u* D* z4 s7-7 作业节; B+ \! N6 o5 o( F
6 f2 R$ T, u4 S$ ~. w5 o
第8章 深度学习之卷积神经网络
; v" h8 q N7 D9 M0 S0 I9 `8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
/ V1 @/ Y7 \9 ?6 L" ]& K3 K8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
: Z) g& O4 y4 O8 n5 \, N- j8-3 实战准备 (15:18)" [8 `2 `9 g0 C5 g. Z
8-4 实战（一） (24:17) ]1 O' T6 L2 [& \3 C5 a% L [
8-5 实战（二） (26:20)3 d0 J" P. Z/ R) B/ G
8-6 作业节, {4 f" o6 c% r- f6 k
3 [: U4 z: A' e6 P5 k8 {第9章 深度学习之循环神经网络
u+ c1 I2 t# I. c) v9-1 序列数据案例 (11:41)
6 H- s& Q& d& b9 y9-2 循环神经网络RNN (16:06)
) d0 X6 K/ L: s, G9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)0 L$ Y/ L* y- z, R9 o
9-4 实战准备 (15:25)9 u! c% m0 a9 C% W) s
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
! Q2 p8 F2 W& B7 g: t/ A9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
0 M3 b# K& j8 s9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)* J! [# m8 {: C& S0 v1 C
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00). ?6 E* j: m r5 T% n. `
9-9 作业节
; i/ r) |# q$ H9-10 作业节
$ y1 R: ~, ^1 T
. S" x% l$ r! o; U* k! r0 s第10章 迁移混合模型8 w* f. q. ?2 k% ~* x" d# K$ \6 ]
10-1 迁移学习（一） (12:59)
0 r1 c" q1 u5 w3 |1 _% v9 o10-2 迁移学习（二） (08:48)- e" X4 F. ?" N6 U/ d6 F
10-3 在线学习 (07:41)7 U( \0 U" Y' u* D b
10-4 混合模型1 (15:09)6 a; G6 H6 g9 i- [) n
10-5 混合模型2 (13:25)$ Z6 t% s8 \* i8 z8 \
10-6 实战准备（一） (14:36)* A- x1 D e/ a2 c! y! K) x
10-7 实战准备（二） (14:05)$ ]. q; r9 n6 s. Z. b
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
- ~; X3 T5 G1 A$ U10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10); Y5 F' h+ r4 N/ \8 {( b Q8 G
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
/ G2 k9 E# n4 w% c% p) s10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
# Z" v9 U1 f5 U: c% [- Z+ }10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)( |4 x0 u3 L) N2 V1 G' W. C/ s
3 [9 P4 _. b3 Y+ k& u% G. M第11章 课程总结: F* }& B) v# \: w# [0 g
11-1 课程总结（一） (19:52)( l/ e& w/ d$ N, Z; q; g
11-2 课程总结（二） (15:41)
( M: h# ^1 y- N1 }" K9 Y11-3 课程总结（三） (23:16)
4 [6 [7 k1 j- S; T0 u
! [0 b7 _0 @4 i
& b+ z# a; z9 Q" w9 F7 Z〖下载地址〗
) b) B4 `9 w( ]5 `
' s% d4 ?, s! D1 F+ F) j6 m" c. }〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗! x) t% L, G- B. l9 m0 R+ O
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