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' k! n9 n6 i* ^$ C1 U〖课程介绍〗% S( m* _" O$ 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。
5 r" O3 T3 V/ |! J1 t" V5 Q" R! Y8 [! |/ {3 l( ~4 }
〖课程目录〗 }4 o0 ?- [2 v7 O' z" 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
) ?4 K+ T- s+ Y2 V1-1 课程导学 (19:43)试看
6 Z2 P6 N6 F& j q4 n6 s1-2 内容快速概览 (21:48)试看
& u) n, Z- V- s8 H1-3 人工智能介绍 (19:33)
: h, Z9 r5 Q& O2 i4 A0 W7 K1-4 环境及工具包介绍 (17:38) [8 e, w4 }& R% }
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看# v6 g' K% }' U5 i* S
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)# R5 n, `" l1 n
% F/ m1 `1 S& O: q5 m1 Q
第2章 机器学习之线性回归
8 j, a! M1 x; M: R2-1 机器学习介绍 (17:42)& Q ?- ?% h7 `& ~- P
2-2 线性回归 (25:47)$ W0 |5 T Y. a5 |7 S0 a3 p
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
3 E- w% U8 T* \' u/ Z2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
1 i0 m8 d8 J& t% N, f$ {& X" N2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
8 ^: w3 @' `. X% g5 z/ B2-6 作业节
4 S3 S1 l1 M6 I3 z
& [3 x; [! X3 q, A& B, t6 L3 u第3章 机器学习之逻辑回归
# N( O* r% u4 q9 O- |3-1 分类问题介绍 (16:40)
[9 D, `% h' ]. V/ \3-2 逻辑回归（1） (14:54)
* E7 C2 l4 Y0 }2 F" P M. w3-3 逻辑回归（2） (14:30)
& G- H! `% d" Z4 K( C3 n7 q4 {" h& O3-4 实战准备 (13:31)0 F* p% O' ^2 l5 C. F( _
3-5 考试通过实战（一） (19:49), L" F6 e. S1 J. p6 D! l! }$ w
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
7 h6 ^- u! L! Z3 j, w3-7 芯片检测实战 (16:30)6 V% _. h# v6 O6 _$ @+ ~2 `7 Q0 S
3-8 作业节9 t3 c; J( g. c9 ^& c2 }3 W
3-9 作业节; R: {! F; a/ r# V+ s: Z
' l! m3 H6 q& N4 s: K7 \9 z第4章 机器学习之聚类
) F. I( Q; f+ d) Z* t0 B! K7 T7 Y+ n4-1 无监督学习 (18:37)" E# E, [( j( K! p2 c, D4 I) V
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
' V" u& u" w4 X4-3 实战准备 (09:19)
% M' k* N. B/ f+ i4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
3 h2 z& j5 P6 w% B4-5 Kmeans实战（2） (11:31)2 b' t' k; U. @6 n% i5 R
4-6 KNN-Meanshift (16:51); f3 W( { b+ L# G
4-7 作业节- T& y( c8 m1 u! }6 [7 a0 E/ l
4-8 作业节) T1 _) c( Z( Y) P6 ~+ v2 |
$ \& d" n; g1 S* ?4 _4 x- B
第5章 机器学习其他常用技术
2 V$ J# K( Y* L5-1 决策树（1） (13:22)
8 J% b8 [: u* \2 m; ^7 u% o5-2 决策树（2） (14:48)! |7 |, o, P9 @, }6 [
5-3 异常检测 (15:36)' L* l1 ^0 @/ V# I. Q5 B+ W& Q
5-4 主成分分析 (17:18)
5 {) [$ } |5 T5-5 实战准备 (22:19)
9 U% t3 Q- J. Z; | c- ~5-6 实战（1） (17:06)0 C# L0 y6 j5 t, J) h0 S0 h& O4 g
5-7 实战（2） (14:49), ]# A9 z! f3 m7 ?1 Z7 j: j' x- ?8 F
5-8 实战（3） (23:32)
3 u; B9 [3 z5 ^; v9 G0 N+ j5-9 作业节7 T9 k1 R G" s9 ]7 ?
5-10 作业节
1 I: l9 ` Y, D
" X& s, C; Q& t* g6 G0 v) c第6章 模型评价与优化/ W7 S4 t( r6 X7 N
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37), y! R7 \. [. l# F4 w" G8 D
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
5 v" H. e& o6 E* ~3 z! m9 d6-3 模型优化 (21:09)! c9 `/ h f4 u/ l3 C+ K0 ]
6-4 实战准备 (13:43)
: _. g8 T, d8 |/ t" u1 Q6-5 实战（一） (24:53)
% M% s% @. a- c1 L% S/ |6-6 实战（二） (15:05)& c- p* n' Z- ^9 z0 |) `6 E# D
6-7 实战（三） (24:20). X7 W8 Z8 J( ?. z! L. O' k% c
6-8 作业节 T$ S7 n* [' b- E# r5 U% |+ s
3 R" e( w, G) B* j+ L第7章 深度学习之多层感知器
$ L$ w6 O1 m( h# {' b. f7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
0 A. R, }- S% a7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
: ^& k1 N- S' s5 A5 g7 ]7-3 实战准备 (18:57)) m( d( `6 q; U5 ^8 A4 I; O: `
7-4 实战（一） (23:24)
3 o8 H P3 J. C- _+ \3 n7-5 实战（二） (18:46)
# E4 `8 C) A4 T `' s6 @# y4 m7-6 作业节+ K; Y5 u1 V6 a. F' H
7-7 作业节0 i4 f2 _8 D: ]. y* Y1 N6 f
- q, U) @2 V3 j) G
第8章 深度学习之卷积神经网络4 H0 M* s/ [- b; C6 a
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
2 P9 p* ^8 p) H3 m' S, _% v8-2 卷积神经网络（二） (26:16)1 M! _( \/ j; g' [# }& H7 B' Q
8-3 实战准备 (15:18)& I: L- x& j. V& L6 d
8-4 实战（一） (24:17)
0 {4 R8 z# X( ?$ x- Z8-5 实战（二） (26:20)
2 j @( s% r I* s$ `8-6 作业节& c3 h% z; C8 c. D5 S# J3 B1 M6 B
# B" n+ p4 D: a: I& K n
第9章 深度学习之循环神经网络
4 u2 v M# @7 l0 }9-1 序列数据案例 (11:41)
; M; v) P5 g% ?6 Z. Q9-2 循环神经网络RNN (16:06)
/ W9 s( z6 S: o( {4 e9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)% M, G5 N7 |* M5 t
9-4 实战准备 (15:25)) Y- u8 ^2 U7 J0 u% ]( Z0 h
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
9 M h7 w4 A: D9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)4 S% {1 Z9 U: z
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08); b' `3 k0 ?* T3 x
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
_! A/ L$ R- L4 V& z- P. S9-9 作业节
2 ^" B7 J; r- c1 M* v3 @8 l9-10 作业节
* N8 [7 g# u5 f L& P
. |+ @ \2 o& l% b第10章 迁移混合模型
( f ?0 b4 B4 [; C( ?7 g10-1 迁移学习（一） (12:59)- @* ?: j! J) d# e. ]+ j
10-2 迁移学习（二） (08:48)
% [: d! X% N+ V+ B10-3 在线学习 (07:41)
( ?8 g) K5 J e2 q( f0 m10-4 混合模型1 (15:09)8 y) {6 C3 |' [; P- p& q8 S
10-5 混合模型2 (13:25)
% T+ I7 ?2 ^* ~; G& b i- Z10-6 实战准备（一） (14:36)3 V' E$ m- {( q7 d8 Y) ?( V! O
10-7 实战准备（二） (14:05)5 q9 ^, g/ p! F! Q( s! K
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
U5 W6 Y$ b8 e10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)) M0 [% E, k9 e* U. K, _4 i& D
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
+ R, G) C# p% C7 Y: J$ x9 }10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
0 O" L! a0 t3 A; v, X5 \9 n7 q10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)5 v6 T" t: m* H8 g8 f q
3 ~) Y) B6 R! v& M, H8 [4 W& A/ }
第11章 课程总结
# b# o M2 o5 o0 N& m- Y* h+ `; ]11-1 课程总结（一） (19:52)1 E% @$ c$ i1 T; p$ f1 n
11-2 课程总结（二） (15:41)' q% S+ W* P" W- O
11-3 课程总结（三） (23:16)
! d U4 i0 c# N+ I5 g# O! S& b( C; z6 t# X8 [7 B+ N* A4 ]
2 g8 V! |7 U) I〖下载地址〗
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