' |2 e1 `- H' j' B( w; W" u# ?! R
- H! o' L( W2 C# l0 K& U5 _. V〖课程介绍〗
2 \% y @) f- j- x; W0 x7 b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。
- i0 a' ]. G8 c% F; k/ i7 [0 c9 Q! S9 O% S, z
〖课程目录〗' C3 ~: S. s& p8 o2 P1 H2 Q
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
% ` A$ t) s+ X h# J6 h1-1 课程导学 (19:43)试看3 i! C7 K3 r5 T
1-2 内容快速概览 (21:48)试看" Z+ n3 a5 e0 i# Z, B/ _& c
1-3 人工智能介绍 (19:33)
7 r. r; r4 H# q: ]" U% Y1-4 环境及工具包介绍 (17:38)1 d- w; W/ V0 C6 c9 t% s! E2 V5 k
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看( u7 R! @* q( `! H9 `4 ~( {
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)8 j! \3 u- k. o" o' V1 ]4 U5 g
0 J) Q# |, v5 P9 H+ o
第2章 机器学习之线性回归
0 K% O' H) ]6 F0 }/ O7 |/ i i2-1 机器学习介绍 (17:42)
: _; L) H; t; z0 y8 I2-2 线性回归 (25:47)
/ C+ h8 i2 o* c+ H! u2-3 线性回归实战准备 (13:34)9 e1 _6 d2 {& H
2-4 单因子线性回归实战 (17:18). g; D& i/ ~+ L8 Q
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)( A P6 h8 G! M8 y! T9 i4 P
2-6 作业节
6 z9 Y6 R2 v! R" K0 i
I {& W/ U. J; ?/ n9 p第3章 机器学习之逻辑回归' Z# g7 _. y* W; b
3-1 分类问题介绍 (16:40)/ s0 e* }& \/ l# _- V$ {. R
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
& X8 b* s) r% `0 N0 ^% D' C3-3 逻辑回归（2） (14:30)5 Q" W+ |, n5 v5 P
3-4 实战准备 (13:31)
: _# v) m+ k) K7 s3-5 考试通过实战（一） (19:49)
. W1 F# X# L7 W2 t" E2 j3-6 考试通过实战（二） (16:01)& Q: T% d! ~9 a: p' t; A+ l" @
3-7 芯片检测实战 (16:30)5 P9 W( L* `- o9 u
3-8 作业节
7 X" w9 B, N2 N1 q7 F3-9 作业节
[ [6 n! c+ D1 e+ u9 {* `9 \1 \3 C
& ^. E. d$ j! U8 U第4章 机器学习之聚类
' F4 O1 U! q3 R/ V4-1 无监督学习 (18:37)
0 H. ~. s* l. W- N4 O2 o4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
) s' y% Z6 h8 d" n( z ?0 v4-3 实战准备 (09:19)3 R/ k, C$ |7 q0 S* b3 s p
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)# n5 n$ N( j1 U8 I0 |9 B0 Q3 j7 w
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
- M+ k+ p% z- Z7 C: S- {4-6 KNN-Meanshift (16:51)- r. X& E- q5 v6 i- U
4-7 作业节4 _3 w# C) X+ x' x" [% N
4-8 作业节
+ ` S L. I. m9 \0 n. L
* w( }6 g7 T( p) ]; N第5章 机器学习其他常用技术2 j; G. z. @2 n4 I
5-1 决策树（1） (13:22). i G! M* w# g' U8 @, x3 _
5-2 决策树（2） (14:48)
: z0 X/ F5 @8 p, {; q) x- _5-3 异常检测 (15:36)" S/ o* I. I# N* @/ F' D2 ~2 X
5-4 主成分分析 (17:18)' v* N1 M( \; B, ^0 S8 F7 b8 h
5-5 实战准备 (22:19), r5 t& v |/ }8 N
5-6 实战（1） (17:06), _2 z+ i9 H( V8 W' C) k" S7 U' S
5-7 实战（2） (14:49)
5 h4 F4 n _# ~% h" |& O0 S% T5-8 实战（3） (23:32)6 f, w4 r3 a+ @0 f; D+ }
5-9 作业节# h' w) s+ I/ P! C9 O7 p/ h. H+ M& T
5-10 作业节
! X: ?: x, z5 d" q% w0 y9 ?8 R& o5 f$ W8 `2 S0 n
第6章 模型评价与优化
0 Z9 p3 S. Y0 U' S5 ~5 f6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)6 u0 q4 E, a5 N
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
2 `% ~4 l* ] f) d# `3 ?" |/ c6-3 模型优化 (21:09) f6 v1 F: e6 y5 {
6-4 实战准备 (13:43)5 p) v; g3 H1 ?2 x
6-5 实战（一） (24:53)
7 c, B+ \, L% K6-6 实战（二） (15:05) p$ T" y& m1 Z/ e1 F; O4 S9 y
6-7 实战（三） (24:20)
1 ?* w/ ]7 C" k8 ~5 S6-8 作业节
8 R% m* Q4 \- T6 u1 H6 c, |2 a7 h4 R& \8 C
第7章 深度学习之多层感知器# \% H* V+ {1 J
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)+ I/ U& t) K- \% V7 b" G% a' G
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
) e: p K" w5 g& f7-3 实战准备 (18:57)$ L! A' b, A3 U9 H. b* y( a
7-4 实战（一） (23:24)
7 y0 u7 o! Z' D' p* \) q/ Z8 n7-5 实战（二） (18:46), s. [) n" j$ D' {, M
7-6 作业节
9 `; I, i. {) J+ L. Q& Y. s8 n7-7 作业节
- K n% m6 J; C+ T
& |# v" P6 l6 _7 i. ^- G6 T" s, g第8章 深度学习之卷积神经网络. J! V. g9 | s2 H" P
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
2 U* m% l5 f. C/ Z" E; y E8-2 卷积神经网络（二） (26:16)" e' @2 j$ Z! j8 ^* ~2 K' W
8-3 实战准备 (15:18)
/ l+ _; [2 o6 f8-4 实战（一） (24:17)6 Y1 @0 b% M. Z, M- ?' I: ^) j
8-5 实战（二） (26:20)' B4 t7 w* d; M1 D& x- j# L- n
8-6 作业节
4 U0 w2 {: Q# ]+ Q/ [
. X7 h* t, ~. `1 s0 e# ?第9章 深度学习之循环神经网络
6 @0 f4 A7 s/ A" ~: _9-1 序列数据案例 (11:41)% {- o. W& S: D8 Z$ A
9-2 循环神经网络RNN (16:06)" N5 Q3 k( h+ n
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)( y% r7 ?* V' a1 f9 M6 T) w; m
9-4 实战准备 (15:25)
7 L9 ?& Y7 f8 W% a) M* F8 s9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)! Z1 U$ V- | T% `3 j- `, k
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
0 r! v& ?0 K5 J# F# x2 c' X% k# W9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)5 w) Y8 w. n: P; _/ ]' k. e
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
/ G& y7 Z4 \- m9 |* Y# {2 q% M9-9 作业节
( H7 A/ ?2 w; S6 Y7 G7 G9-10 作业节
1 ]" m; |3 P5 h5 B; ^
, g. l7 s- {! I: q/ {" p7 b; a; \第10章 迁移混合模型
: X# c; q# q# D8 C10-1 迁移学习（一） (12:59)( `6 P- E: O; N3 L$ W
10-2 迁移学习（二） (08:48)
' i/ X$ v; s. }0 B* H# q u10-3 在线学习 (07:41)( { E) W* n' I. x5 K) @2 R8 p1 m" M
10-4 混合模型1 (15:09)9 H. D' M" L7 Y8 \
10-5 混合模型2 (13:25)
9 u8 u# z( _# T6 s; |3 ~1 G0 @' ?10-6 实战准备（一） (14:36)1 e6 Y3 j$ ]/ X
10-7 实战准备（二） (14:05)
8 Y0 b7 y7 W/ j3 z% `! J' F5 b2 v10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)# I: c4 _* `* ?2 ^' v
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
, K3 `% P$ A* c' a5 Z: H10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
' u9 |2 e% y# `( p2 {* m7 [10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
3 A' |! ]0 w& E0 r! T n6 I l10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
2 Y% Z+ [' f) K$ A$ P7 h) z: T, H* m" x8 a+ L$ o: ?( _
第11章 课程总结0 ^% p0 a9 X" {& j' U1 A n# W
11-1 课程总结（一） (19:52)$ E/ [, s# e/ }; \, l' j) l* N
11-2 课程总结（二） (15:41)8 j4 T$ T1 t, x, Y5 Z
11-3 课程总结（三） (23:16)7 Z5 X4 N" D: v: e
2 n5 d, P3 e. Q% x$ _. T! H/ r: w" p: r* g: t- W
〖下载地址〗6 H, O" h% A6 D s/ x
" Q& W, ^" m, z T+ x
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗! B& T- Y" a3 u: k+ M
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.html, H9 g, p8 a& r2 _; @
; h/ T) {2 S- H: G: _0 Q9 T# o8 |
|
|
[复制链接]
