% @% A9 s' J2 F% `
4 h. [! P% a. Z9 E: ]+ U: g& A〖课程介绍〗5 v, L6 D: D4 i% a- Q0 g4 C1 _9 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。2 {( N, v8 @: L8 {$ G$ u
) A8 O5 C1 c8 b) n〖课程目录〗
3 C% _0 e. a5 p# s* b6 N. }" p& L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( H. P2 j1 k' h+ ] j7 X0 E
1-1 课程导学 (19:43)试看
7 m u! N+ \- O- F, V1 m* m1-2 内容快速概览 (21:48)试看8 k, h2 M! \ m6 X! a6 G
1-3 人工智能介绍 (19:33)
) x& d6 e% K- T+ l0 x1-4 环境及工具包介绍 (17:38)* q+ }$ d/ O. h6 }, R
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
/ x3 u6 _! R) n6 f+ q" L1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
% a7 \7 F2 \1 N
2 N" {5 H% ?' j5 U! Q第2章 机器学习之线性回归
4 i" t* g7 p, s% u8 Q0 Q W2-1 机器学习介绍 (17:42)
9 C, R* J7 ?5 ?; t6 y {+ [& _2-2 线性回归 (25:47)/ V' o7 y9 r% S5 `
2-3 线性回归实战准备 (13:34)2 S& D* I4 p z; ?- V! \
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
4 O9 N1 l b% `. {3 G2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
, X6 c& D. {3 s: b$ e/ I2-6 作业节
/ `/ R% T& M/ P" l. U4 T) Z8 K* Q9 `" j9 A' |
第3章 机器学习之逻辑回归) u7 C! k% _7 l9 x7 o" m" m \
3-1 分类问题介绍 (16:40)) q# Z0 \5 B( k' B4 P1 g+ U
3-2 逻辑回归（1） (14:54), V3 P4 A" B' h4 ?9 z; n( z( f
3-3 逻辑回归（2） (14:30)& O c2 l: `0 H" x2 C) V& s
3-4 实战准备 (13:31)
2 y, U# v! @: G+ V3-5 考试通过实战（一） (19:49)
; v6 P; L8 h# C5 t# l' R% H3-6 考试通过实战（二） (16:01)$ \- e# u( U3 k+ ]
3-7 芯片检测实战 (16:30)
" @* g5 y/ l9 F" n1 }. j) O7 y; C" M3-8 作业节
, Z! G% w" Q' n/ A) d% Y" v$ l3-9 作业节
# n# H% Z& M6 F" f5 D: g
; N4 T* m* Q. X; Q- Q1 g5 j第4章 机器学习之聚类
; N1 [* H4 G4 M! X7 P. |- l4-1 无监督学习 (18:37)! q2 B+ a6 B+ m$ A
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01). V5 W. u8 K. e
4-3 实战准备 (09:19)
3 }; J; N- ~7 T% b6 y+ c4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
7 n: m8 @% C. Q2 ?0 S) L4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
; O6 n% X; N1 K4-6 KNN-Meanshift (16:51)
- |* G* \- t! R" {+ C4-7 作业节6 G' w4 \, t/ W6 f* g p
4-8 作业节
* ~- I9 X. Y( a* W* t: [/ P( V% {% ~ W* {! v. t' x1 F' L
第5章 机器学习其他常用技术7 L: H/ q0 w. ^) l$ Z
5-1 决策树（1） (13:22)
2 ^: ?/ S* T7 k5 B5-2 决策树（2） (14:48)# }9 N; ?1 f8 r- g# c3 U
5-3 异常检测 (15:36)( K# D: ?5 u {% S9 o
5-4 主成分分析 (17:18); l! U7 a9 l' {% S
5-5 实战准备 (22:19)
5 k2 ~7 G% k: {* Z5-6 实战（1） (17:06)% P! ~6 ]1 i; [
5-7 实战（2） (14:49)% V* W" G# k! a6 m3 I- e2 v" L
5-8 实战（3） (23:32)
8 Y$ v# e: }9 B5-9 作业节
& s2 ~4 P! Z5 f3 W9 J5-10 作业节! P% L6 I( N) j
- i8 C/ ?) [% N& s9 s
第6章 模型评价与优化
# w+ B; ^; ?- V6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
# K$ p9 z7 I3 R( Z- R! F$ X6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
, N& G' } ^% h& u6-3 模型优化 (21:09); q) {* p) G* |. @# N0 G9 ]
6-4 实战准备 (13:43); i i8 @+ R/ W: E' c6 q
6-5 实战（一） (24:53)+ v/ c% X7 N& v* r. Z
6-6 实战（二） (15:05)- Q; r4 x" p& Z0 J8 ]
6-7 实战（三） (24:20)
9 J$ f) s; c0 _# ?: g6-8 作业节
( t7 E2 z$ ]4 p# H
6 P, c4 \9 s3 E* C( K5 _第7章 深度学习之多层感知器
1 W7 F E6 I* ]( _. I7 r* n7-1 多层感知器(MLP) (18:18)3 C2 R0 s0 C! B; K* ]& g9 A
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
( v5 G# n( a) Q- f1 P0 D7-3 实战准备 (18:57)
" l4 b' I8 t% L* s/ t- F, C* |7-4 实战（一） (23:24)
* |; ]) x Y" |7-5 实战（二） (18:46)
; R! ` R- R" u" O7-6 作业节
3 I9 U& _9 Z' K8 s+ t* b7 ]7-7 作业节
& A3 T( p5 l4 u3 E; ~+ |8 Q4 h. m1 h) K) @
第8章 深度学习之卷积神经网络
) _! K2 B S) A' x/ F! j+ J+ U8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
0 g5 Z E& t/ T, R! k6 {1 m! U3 @8-2 卷积神经网络（二） (26:16), _% R1 p4 ]# P
8-3 实战准备 (15:18)& B. K3 p( D) L/ e
8-4 实战（一） (24:17)8 [5 l8 C, O4 U4 D
8-5 实战（二） (26:20)
3 g- T! Y. t4 J8-6 作业节
3 V, ^% N7 @# K) N2 A7 {
" N- }/ M/ o ?* Q% R第9章 深度学习之循环神经网络5 R+ H6 `" x J
9-1 序列数据案例 (11:41)5 ?$ z' X( B! L6 G; e
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
8 ~ [2 ^( X) _$ N) A9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)4 E7 P8 R! q1 N/ v
9-4 实战准备 (15:25)
! j4 u; l; I" L. U. }( r9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)7 `% W* C* q6 s: O$ B
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40). z, L* |3 e/ q$ T9 h, M6 m
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
, W* O' s8 W8 q6 }: W% r$ ~, ?9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00). Y+ v8 z% q: l
9-9 作业节' A% c$ g5 m: a8 R' d8 H
9-10 作业节
6 v+ x2 I3 f+ s: T- X$ I' C9 {- j/ v
* a/ @; s8 q8 N# ^- ], j& o第10章 迁移混合模型5 _ D# W2 T: ^% l- f
10-1 迁移学习（一） (12:59)
7 l1 s6 l: x( T% L7 g10-2 迁移学习（二） (08:48)+ `2 w) U) g. y2 X5 r" O9 b: m
10-3 在线学习 (07:41)' w1 L' R2 g# M. }
10-4 混合模型1 (15:09)) ?) s9 g8 U: D
10-5 混合模型2 (13:25)
& L5 X' V, I+ E10-6 实战准备（一） (14:36)% c& i" u+ I/ B' j( L' B! T
10-7 实战准备（二） (14:05)! J$ A2 w, ]$ O& b$ j
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)3 e/ \$ H' {( {: w) {
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
, E0 j* J; G) u9 j4 N1 C, ?7 q10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
3 ^# L8 i- ^) _6 z' g0 S5 {9 f4 D10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)! m- Q. ?" D& G
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
5 g/ |9 V* w6 `! }2 z0 T- G0 }0 }& k) A8 @$ Z
第11章 课程总结' e$ `' H7 H: L
11-1 课程总结（一） (19:52)6 L1 k6 b& ^9 F2 ?4 L4 _
11-2 课程总结（二） (15:41)
% ^- O* z2 @( z1 Z11-3 课程总结（三） (23:16)
s( ]" B- D7 Y! _% R. ^' Q
' n+ L6 M- `' c3 P( ~( }
* P9 W/ n4 y& C& Q〖下载地址〗
, `# |/ s! U+ A$ T6 t2 v2 y3 P0 w2 w; d' o" J
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