0 K j: T, }. G. P0 x% ?# X% S8 m% j; u4 P4 _5 d* o \
〖课程介绍〗
! E% O1 u: K. s1 s5 q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。3 N7 J5 B) x5 ^5 J
# e0 t; |' S; o- E& O〖课程目录〗
( r j; j% j& a% O h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. P, T/ H; m; _/ U3 Y- v& o2 G
1-1 课程导学 (19:43)试看
/ D+ z; ~( b/ s6 e1-2 内容快速概览 (21:48)试看' `# s; ?8 \9 d# `+ A
1-3 人工智能介绍 (19:33)( E2 _/ s t" o$ c+ D2 Y4 v
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
: K8 O' i# F/ Y+ f# N& u1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看- E7 Z e& i/ J1 g
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
m+ a2 h F& a2 Q/ Q: p$ ~, x; ~9 D1 f4 f- K5 N
第2章 机器学习之线性回归
8 N6 e/ ?& a" `2-1 机器学习介绍 (17:42)
5 w7 V: m0 F; S2-2 线性回归 (25:47)
5 ]- x+ u; e5 z2-3 线性回归实战准备 (13:34)
. {" w( j! p/ T, S2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
) S1 U) x' q+ J& ]% g2-5 多因子线性回归实战 (25:29)8 E5 z0 D! |- C* _* J4 m6 A
2-6 作业节
4 ~& U6 i) I0 Y7 L* ~0 C" l1 ?' u5 Y2 W5 V5 \/ f" |
第3章 机器学习之逻辑回归
W% ^( q; q5 \: ]* F4 x3-1 分类问题介绍 (16:40)
! B3 W7 C1 f% A6 G3-2 逻辑回归（1） (14:54)
4 }6 M; o. m7 R( t0 r8 o1 ]3-3 逻辑回归（2） (14:30)) i5 g5 M) e* R* n/ |7 A2 S
3-4 实战准备 (13:31)
0 R9 p4 y" l2 H d* `; [3-5 考试通过实战（一） (19:49)
# o- D) [9 f- s3-6 考试通过实战（二） (16:01)) g {8 s0 f2 ^
3-7 芯片检测实战 (16:30)
" r2 ]. c3 Y1 U' O3-8 作业节
" {# @5 a- s7 H/ b8 X7 |3-9 作业节
( D0 A# A9 \! |8 u1 r! n( L z0 A3 ?" g' f+ ?5 t
第4章 机器学习之聚类- s1 h, Q- f- a! W
4-1 无监督学习 (18:37); ]/ F2 u6 i0 Q. x4 p& r
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
) C' v* k& g& E# j4-3 实战准备 (09:19)+ t: i$ H" Y/ _0 |# f( G/ a: R
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
6 K$ P8 I2 @, Q4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
/ i! O, f6 S3 P: q" j$ b" `4-6 KNN-Meanshift (16:51)
. Y+ H, a0 u% ~% z, u2 P9 @" O4-7 作业节) V6 C8 a0 M" k- x4 Z7 `
4-8 作业节
& c0 [! f8 a% l3 Y# U5 {, z7 E1 }5 Y& ?1 e4 r" t% Y
第5章 机器学习其他常用技术
4 A1 D8 M2 P: S5 M* ~( ?3 P5-1 决策树（1） (13:22)$ l2 \8 F2 M( ?. L. w! Z
5-2 决策树（2） (14:48)
) F. K6 e8 K$ Y) x5-3 异常检测 (15:36)
; p4 {8 S3 j4 T' E a) T5-4 主成分分析 (17:18)
; a8 A; k" d! W5-5 实战准备 (22:19)
. M n+ |8 o: F( ^5-6 实战（1） (17:06)
. i) ?4 ?# a$ e% Y4 v3 x5-7 实战（2） (14:49)
+ T! v0 \ n2 N3 p* V5-8 实战（3） (23:32)9 q k& w4 R( `! f% D! e" I2 i: g- Y
5-9 作业节1 n- G3 I2 a% y# ?, I6 O }
5-10 作业节* w9 l4 p4 z; |8 N: O b5 ?
* \ S$ G- ~2 u第6章 模型评价与优化8 X, X, d# B m' T5 t8 X
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
/ h0 a+ ^6 \. e+ l3 h \& P2 A1 O) D* d6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
6 P# m! x( M% y% `6 R( g6-3 模型优化 (21:09)
; X& X- m5 Y! P5 v6-4 实战准备 (13:43)3 Y7 x& s3 s3 y) F
6-5 实战（一） (24:53)7 q9 B7 C" v3 T0 e- ^
6-6 实战（二） (15:05)% ?$ d B" G& O5 |) Y1 v: J
6-7 实战（三） (24:20)
" _/ Q) E" A+ {% `3 {2 J; ?6-8 作业节
. j9 Z+ J1 d- W, J, E
: G8 w% t4 h) m8 l/ a- i# s第7章 深度学习之多层感知器
( I# O, \/ d+ m: P7-1 多层感知器(MLP) (18:18)' V( L e% U$ W: ~0 w/ b& t; w" E U
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)7 E: O; U- r0 a0 c$ M+ a: d0 t
7-3 实战准备 (18:57)1 [; m" [+ {/ A O3 ?# s% Z
7-4 实战（一） (23:24)# G; h* u3 b1 \% I I# F
7-5 实战（二） (18:46)
( u0 L* z# Z: J, W% r7-6 作业节4 z: ?$ s1 z; I5 K3 W
7-7 作业节 y/ I! @$ y0 Z8 w2 P* h0 U( T) e
. u% i/ y' \ \7 B第8章 深度学习之卷积神经网络5 Y/ f+ O9 Q5 ^" [ D4 L
8-1 卷积神经网络（一） (30:03): n: a" t; W: ]: e$ x H5 P+ j
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
9 \: i/ B) o- N0 \: l+ U" w# D, o8-3 实战准备 (15:18), D- {% {* ^1 B7 B- P
8-4 实战（一） (24:17) U, _: [ H' Y$ s
8-5 实战（二） (26:20)
: L2 i, [+ i2 N8-6 作业节
5 [" v4 ~1 k1 {. u2 j8 A5 B) D1 M; O4 ]
第9章 深度学习之循环神经网络
o" Z) d: L4 _0 A3 K g% N9-1 序列数据案例 (11:41)) R/ n8 ~" m4 T o
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
/ f' b( A2 a5 B, ]9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
- n ^0 B) L" U0 W N' v9-4 实战准备 (15:25)7 R: a0 v$ D( ~0 Q( L
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
$ W* h$ N- U1 f/ P* D# j: b5 z* S9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)3 C7 M% C/ a/ s5 H9 `+ t' C
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
# r7 E1 Y2 w) i- X9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)$ k5 m$ i7 o% m
9-9 作业节
6 W" O6 d% {' g! |/ t6 Q) i9-10 作业节
& ^/ C- Z8 k/ O3 j4 w5 n
' G% ]- p; r- q9 d- _6 A! h第10章 迁移混合模型
2 I H( Q' l7 Q g" O10-1 迁移学习（一） (12:59)
8 x$ e3 x m5 d6 l4 L9 M9 E10-2 迁移学习（二） (08:48), K; h" Y) S) l8 U
10-3 在线学习 (07:41)" }2 l) K( N4 M6 C; I- F* x2 `; ^0 F+ u
10-4 混合模型1 (15:09)7 q" ~+ ~6 S' }
10-5 混合模型2 (13:25)
) v2 t1 f5 _( `7 R* O3 v9 ]9 W# V10-6 实战准备（一） (14:36)
- }8 r M/ }3 V5 q! w10-7 实战准备（二） (14:05)
0 W- l! D% i. k! n! M# M4 i' i10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
$ v" c L3 b6 e/ u* I10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)) t O& b; E! H0 N
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
) H8 d3 I* ^3 e5 S7 ~10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)% z: p e7 n$ N8 h; f/ K
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)) a1 i8 f S0 h9 A8 j
7 ?$ M8 ], K; r8 r! r. c$ b
第11章 课程总结
9 D, c# F- k- I0 p% e! F" S' m11-1 课程总结（一） (19:52)5 u: ]7 {- N, z! V" z
11-2 课程总结（二） (15:41) M, m' J% E5 X0 C
11-3 课程总结（三） (23:16)
5 h! Y+ }- I6 H9 I( q& T4 N& {* {% H) c
+ Q3 B* p, a- s8 I" X: Q〖下载地址〗
2 p! ]6 Q, h/ G4 U1 ^& s0 I5 o3 f: @% m
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