0 ]4 e; q, A+ r1 Y* s# d
% W0 }. n' s7 h! W4 S! F9 K〖课程介绍〗" x4 U1 U ~2 ^ Q: [6 M* {" h
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。
9 U, U; Y4 O. G/ L, `1 W# q, V; G0 [: x0 o% V( L
〖课程目录〗: q% E, v3 P# X9 @4 z
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
; d$ e; F$ q |1-1 课程导学 (19:43)试看' j! p- J; y7 m6 S- t
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
% N* T7 @0 j. S+ ^1-3 人工智能介绍 (19:33)
1 K, O4 I& N1 ~- Z: P3 q1-4 环境及工具包介绍 (17:38)/ g! K0 x1 e# F5 ^: q* N
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看2 U; I; l, N* ^9 B% V- {
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21) k% O1 Z/ J( H8 O4 B [# p5 M
' F' |2 c4 R% r第2章 机器学习之线性回归: P" ]; m7 l7 E/ |2 d: M& V8 J& _
2-1 机器学习介绍 (17:42)
( c! K* A; R2 w+ o% c+ }( G2 j8 C2-2 线性回归 (25:47)
* F2 N" B/ x. L: u2-3 线性回归实战准备 (13:34)
+ `8 q6 u3 F2 p; R( d8 M2-4 单因子线性回归实战 (17:18)3 g6 E; ^" K; |5 `0 m# \
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
; _4 ~: e0 l& M+ D/ X B) \2-6 作业节4 O. a& F# ~9 P) W2 |8 N
. s: d9 F; [0 O& S8 G
第3章 机器学习之逻辑回归0 O9 `+ J, s/ f* J7 C6 J' w( C
3-1 分类问题介绍 (16:40)
0 h) j; d- v8 @. P0 p" k% d* y0 o3-2 逻辑回归（1） (14:54)
) l( _$ n4 s+ t, P4 B7 O3-3 逻辑回归（2） (14:30)/ T7 M8 t* {' L) [7 ^
3-4 实战准备 (13:31)
& n8 `1 b. ^) ?( I& @3-5 考试通过实战（一） (19:49)) D4 ]* U" j5 v5 D
3-6 考试通过实战（二） (16:01)4 b" C+ d* o* ~" n8 U
3-7 芯片检测实战 (16:30)* I- U& V; j/ o4 G0 ?
3-8 作业节# j. {2 B- g( v2 E
3-9 作业节
" K W; d4 I8 Y$ u8 X3 u# y7 N+ a- t' o2 G) r
第4章 机器学习之聚类0 c% ^: E, q3 w# n7 d
4-1 无监督学习 (18:37)
: O& m. k. h. h7 C3 ^3 {6 F4 V4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
1 |6 ?7 k' t8 F8 I* B4-3 实战准备 (09:19)
, P+ G9 e2 \4 j4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
0 o" z4 o4 p Q7 v, a$ B1 m4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
" e# l K) u' P& b/ g8 }: ?3 ^9 C A4-6 KNN-Meanshift (16:51); c1 E9 u' f( L4 K6 U" Y3 `+ P
4-7 作业节
, G: n0 ?- w" Y4-8 作业节/ R1 M3 m) x. L$ ]- b5 p
6 T( k* f2 U) `. I/ x
第5章 机器学习其他常用技术
2 [1 N" G/ ?# K" `0 v# D! N6 C; i5-1 决策树（1） (13:22), w9 f& Y5 s: z8 y2 K/ C
5-2 决策树（2） (14:48): X4 Y/ t& n* R" y$ w; i
5-3 异常检测 (15:36)
! X) F2 g( F# K/ m5-4 主成分分析 (17:18)8 _: ?/ P8 f2 q; P" Z- v
5-5 实战准备 (22:19)
+ s9 M9 h. P& ?: V- t! O5-6 实战（1） (17:06)
% x, Q6 k! p. J7 ~" U5 h0 R) L5-7 实战（2） (14:49)( ~: n; d. z7 \; O) c
5-8 实战（3） (23:32)
6 U9 u% m% _: @) z% M2 L- K5-9 作业节
. u2 L2 ~% L8 d6 ?5 _/ S# D5-10 作业节& l! M+ e6 f% j& U/ ?+ r( V/ Y
7 C, O. h. q$ x7 c R
第6章 模型评价与优化1 o! w5 f# w' g2 I$ @+ c
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
- C: \" U! \6 {6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)6 _9 T+ B k$ B
6-3 模型优化 (21:09)& S; m, U& f* }/ T9 b7 w' b/ ?
6-4 实战准备 (13:43)2 _9 d7 ?5 j, S! s u7 t3 N
6-5 实战（一） (24:53)+ ~4 n2 \) O) v N& b R
6-6 实战（二） (15:05)& ~& R$ g5 ^, N: }5 c' x( ~
6-7 实战（三） (24:20)8 ~: x' g0 P/ @8 h, I8 k5 c6 e
6-8 作业节. H- h. G, V0 k9 C9 t
# O$ R6 v+ B* s! X- N4 @第7章 深度学习之多层感知器6 p2 \# o. ^4 d
7-1 多层感知器(MLP) (18:18) l# K8 W! G6 `% S" K7 A3 b
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)* B' f- C. w8 i1 G/ D, F0 x3 J1 K
7-3 实战准备 (18:57)1 a t# W2 W: ?- `: {0 q* \
7-4 实战（一） (23:24)0 l1 O2 J2 d9 m, Y+ s
7-5 实战（二） (18:46). z+ [9 f+ S g
7-6 作业节
0 P+ N7 F; E! B( D! m5 j8 ?1 ?7-7 作业节
/ v7 Q1 R a+ u8 ~' f8 f) d5 G) }
3 a: ?2 ~* q# o% B2 x+ r9 ? F第8章 深度学习之卷积神经网络8 S Q3 L* j8 `( i
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
. ^; C' L2 T4 X' S7 C) b8-2 卷积神经网络（二） (26:16). _, j0 K! u/ \( m4 N& W4 ~) e
8-3 实战准备 (15:18)
~6 H4 g3 N- u0 G6 G8-4 实战（一） (24:17)
* ^( U4 W0 P- \1 j1 i3 b8 A8-5 实战（二） (26:20)' u! `$ j e) O; y
8-6 作业节
- y7 ]) I% S- b# H x8 w
* t$ j* o* K1 H+ T& k. C第9章 深度学习之循环神经网络% a3 B( C; o7 E$ J
9-1 序列数据案例 (11:41)! Q1 _2 O" I8 B3 H
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
0 m' R. s v" Z p& ?9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
7 c7 k$ f$ F! o. H8 P9-4 实战准备 (15:25)
) o/ O1 O! o4 R5 {4 U9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)% [) `" v5 E( y" J/ H) @3 f$ \. [
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
; R1 Y# i) _5 g6 L' B) B9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
4 X# n- z8 ^8 }; x3 C9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
3 d' b% ~+ B2 I: c9 T8 @3 P8 A6 ]- o9-9 作业节
3 U: M3 T0 y* \5 `. p/ T i9-10 作业节" y5 R2 H' ]* e& K
0 S# E/ I `% E5 ^6 \3 ^0 M3 n
第10章 迁移混合模型
, x1 F, n( B( t Q10-1 迁移学习（一） (12:59)- r' V1 {# X* O- x
10-2 迁移学习（二） (08:48)7 c' \! l1 z$ q( ^6 c8 @+ k6 p
10-3 在线学习 (07:41). M' ]7 E7 _' B& H- X8 g; _& i, f
10-4 混合模型1 (15:09)
; @0 @" p" H% g$ E& q10-5 混合模型2 (13:25)
: t8 R! O' b* n; @! W4 S10-6 实战准备（一） (14:36), y4 v; u% J) ?
10-7 实战准备（二） (14:05)
. a8 l3 O$ E- K+ M10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
- w. P' c5 Z' v% M10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)$ C* B# ]8 ], l3 |
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)3 ^! ?6 ?* ?5 }/ M
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)& A% p [, x; e u1 @
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
1 k$ R3 j0 n7 T* Y4 @) n! |7 f$ {: [: Q/ Q! r/ y6 u4 a
第11章 课程总结
6 Y- Z# p/ m* o5 b8 m11-1 课程总结（一） (19:52)- I" h" l& p$ L0 Q
11-2 课程总结（二） (15:41)
5 E9 J ?( A* {/ ]4 G2 y11-3 课程总结（三） (23:16)
2 C" p- Q4 t; x- `7 @' Z! i5 M5 J
0 t' f2 S, R8 M3 R3 { W+ X; ?$ x% F& m4 W
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