# o, y; r5 n: w+ j8 L" l5 A, ~2 Y* d
〖课程介绍〗$ J" @, b$ B; E' e9 W+ s9 N
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 O1 w7 X: h7 N. R6 ~% }2 ]
# z& h6 q3 A; W6 O' w2 H) g, R+ u〖课程目录〗
! W2 A& D% p; W4 ]8 K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' k8 [2 ^0 X. ?& r5 a
1-1 课程导学 (19:43)试看! W |* f5 x( Q( h) H' B2 G- F/ W
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
% x# I& B; [! \3 n& D4 p* v8 Q+ u1-3 人工智能介绍 (19:33)+ `1 ~9 C" X% [4 k$ }, |
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
8 F. s4 _# r+ M6 Y1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
& \5 r! P" D/ r+ n0 q) ^1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)- h8 T5 F a7 Q& J3 D
) n! C$ S7 J: H& R! K f. O+ R
第2章 机器学习之线性回归( H" v' @ z! n+ C
2-1 机器学习介绍 (17:42)
7 m2 A: Z% w0 Z2-2 线性回归 (25:47)
+ z. r' a$ `) w. c v) B: U3 C9 Z2-3 线性回归实战准备 (13:34)5 q" `7 X4 P1 J# D) N" M, R
2-4 单因子线性回归实战 (17:18): d4 H6 u4 b. L( `" [
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
# i; u N/ _, f/ ~3 s3 x+ W. O2-6 作业节+ U/ b. Q2 c$ ~3 N. b
$ x8 D3 p- v, P( B6 }第3章 机器学习之逻辑回归( H4 \7 V& K+ l ~
3-1 分类问题介绍 (16:40)8 t& \3 N6 j1 \+ P' e$ G0 h$ k6 @
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
) E) e3 N4 t/ J& o+ t3-3 逻辑回归（2） (14:30)
! W! x/ h# n: f, R8 C z& b6 `9 \3-4 实战准备 (13:31)0 g6 q8 }+ O% \3 f& Z! ^( q
3-5 考试通过实战（一） (19:49)% X; g! X* g7 j" g# u
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
) Q( I1 |# l, U4 e' J# i- R3-7 芯片检测实战 (16:30)
# [% F3 W! k# W( u. C1 e/ O3-8 作业节
3 p" W0 J: w8 d; S' _- j" C3-9 作业节3 L6 i4 e( i- [. H' R) L# ?! D& j) a
" b e3 t6 L* x. Y: w第4章 机器学习之聚类6 B8 P8 K& u, G3 S5 h$ y# u7 @
4-1 无监督学习 (18:37)
7 f! U! \3 ?0 K5 L% V, ? c% [4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
7 ~- L4 A) t+ l8 ~9 g6 X3 B4-3 实战准备 (09:19)
' A7 ]( b; i, m2 k4-4 Kmeans实战（1） (12:34)4 e; e; p; b) b2 L$ n0 n" {* v% w
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)2 {! f' C) W* y+ O2 }8 `
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
3 I% ]( T8 B4 W. r. Z" ~4-7 作业节
. ~" a6 ]( O5 @! `+ B8 z4-8 作业节3 J: r7 Q. z: \* s
$ F+ N* \4 t* d0 S0 S: b
第5章 机器学习其他常用技术$ `. g6 q6 B$ \: [- j* o0 @8 V9 `
5-1 决策树（1） (13:22)
* P/ v1 M$ A& e4 N) [5 V5-2 决策树（2） (14:48)
" e$ x$ l5 \6 M# Z8 @, L% O i0 z9 J5-3 异常检测 (15:36)
( P4 [& k0 G$ D% \5-4 主成分分析 (17:18)% D+ w3 F, ?) w/ J4 _6 u% ?
5-5 实战准备 (22:19)5 F9 v: ]8 d4 [ Q$ ?
5-6 实战（1） (17:06)
1 U- N9 z# v# O6 \0 E- ~5-7 实战（2） (14:49)' a3 s' i4 y# m5 [; `$ D
5-8 实战（3） (23:32)
" ^# H5 I! ]0 O& I5-9 作业节
9 I+ c+ B; X3 H6 |9 A. J% p* @5-10 作业节; a# C1 c# l2 D4 z' K& ?2 [# m0 I9 \: h
2 p$ f2 O; x) k
第6章 模型评价与优化" Q$ C4 h# N; o0 {
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
3 j2 }) }' y2 }3 t6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
& f s" C0 f. N$ o" n: O6-3 模型优化 (21:09)
; ^5 U7 W6 _2 o" Z! s6-4 实战准备 (13:43)( U$ E2 A, Z, E9 L5 o! W
6-5 实战（一） (24:53)+ v+ ]* C0 P. F2 h" E
6-6 实战（二） (15:05)
" w: G m$ D, h" y6 l" R0 x6-7 实战（三） (24:20)
; ^, m+ |; Y0 P; V& H% L! \6-8 作业节 x m3 i5 f% w7 b# ?
, X/ ^1 {" Z8 Z
第7章 深度学习之多层感知器
8 J2 ~- X3 v+ r' X) i7-1 多层感知器(MLP) (18:18)2 y9 `) X6 v# z9 p& |- }, k
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
6 r& J! n. |6 u, w( X! _7-3 实战准备 (18:57)
6 M6 O0 W1 q# p5 W7-4 实战（一） (23:24)
8 w- v2 `: @9 ]( r+ z+ }7-5 实战（二） (18:46)- N# G0 t- e. Q# n1 n e @
7-6 作业节
! m4 e1 w6 y- a, y7-7 作业节/ a f4 t2 }% y" j4 }( P( O' F
. L2 n7 o) }& ?5 a9 N: _第8章 深度学习之卷积神经网络 g1 k1 N- d+ s5 `7 `' a
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)- L5 T" T" }# ^7 a
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
/ t6 N W* X& N* W8-3 实战准备 (15:18)
2 t9 M9 W* l2 D _8-4 实战（一） (24:17)2 q: n8 x# B2 O E& J
8-5 实战（二） (26:20)
5 D$ ], F8 d4 P5 V8-6 作业节+ N; I5 x8 G$ M. k: O0 N
3 Y3 U3 J1 I1 A5 J第9章 深度学习之循环神经网络2 c' n, e, K7 c; y' b6 y J
9-1 序列数据案例 (11:41)
" s# o$ D% p' @& ?/ z7 _) c9-2 循环神经网络RNN (16:06)% c/ T d% `8 }6 L
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
/ h/ x3 j9 T8 m9-4 实战准备 (15:25)
! l7 g c% }: L) i5 w9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49): n6 J" v$ x) [; _$ O
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
. O9 \2 F, t& H+ S% T$ G$ g/ R4 {9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)1 P, `, F+ T h$ `8 E- C
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
* J- y2 x2 B. o7 q( P9-9 作业节
; R" w0 { B: ~) Y. W1 _( @* |9-10 作业节
' _; L3 o- _$ @/ a7 q r3 y- b4 M+ Z* S( X
第10章 迁移混合模型( o, X1 K9 ^- V: C8 t }
10-1 迁移学习（一） (12:59)
! P& y. i; F; n& c: q10-2 迁移学习（二） (08:48). Y& i5 k6 _/ Y! g
10-3 在线学习 (07:41)7 _1 ^# _- m3 b9 o6 S9 T
10-4 混合模型1 (15:09)9 l: e7 ^) M9 h' w
10-5 混合模型2 (13:25)/ M" l5 n4 B5 {0 }& A3 o0 D; e2 E
10-6 实战准备（一） (14:36)
& X# a1 V5 i( F& z10-7 实战准备（二） (14:05)( V' x! S; e# Q: b5 B% S2 V% ~
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
& d4 u& @+ G6 e10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
5 Z8 v- I5 X/ P% c/ s3 ^10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
# d4 ~7 v* p0 W( O- @10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
8 X2 r+ R5 L) u" q4 x# r; W8 X% N10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)1 [( [1 V1 |. w: B8 s) \+ \$ h
6 p# e; @* E( O
第11章 课程总结
" @! _; F( R' K, ^: }$ o: u11-1 课程总结（一） (19:52)
# G2 Q6 g+ ?7 k) o9 C/ n, I& b: _0 ]11-2 课程总结（二） (15:41)5 C6 m9 [; H h
11-3 课程总结（三） (23:16)& m" C% z& y& O q( K5 |5 e& |
) j1 {9 Z: N$ N2 l3 J9 ?
# h+ D( a% `! u, l6 u5 E
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