2 c: p1 Q$ X2 r4 c3 J% T' h* |! O: H! S
〖课程介绍〗# ?% W$ Y; @2 \! J B
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。
7 A4 p) m+ S9 Y5 p" w S
8 w$ f' Z' L; A. u4 ?+ ~& Z/ f( Q〖课程目录〗' u$ Z/ r, F3 _, j& [
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: n' e; _' `; d7 n( d7 r& M
1-1 课程导学 (19:43)试看
5 P9 I: k4 t. X1-2 内容快速概览 (21:48)试看
! T. B8 c5 Z$ a" `1-3 人工智能介绍 (19:33) V* M |% R% ^) ]3 N* n
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
. U5 j v% M; W1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看/ U0 P# u- Z F. S
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21), m t4 y4 O, e( Y4 I- {! f/ U0 P
- i+ N& D" f' b. G第2章 机器学习之线性回归
% F7 D# o6 X# s4 s: w- {2-1 机器学习介绍 (17:42)
- N" J$ B0 I! ]0 j: V2-2 线性回归 (25:47)1 w! G$ l: V- {# h7 g
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
% ]4 ]4 o: w4 N4 r' m) Q2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
! {2 A; B' w# d$ d# i4 ~2-5 多因子线性回归实战 (25:29)0 h; H b5 x) w/ E, l7 }0 I
2-6 作业节
; G. e3 D& w; Q7 y. c: {$ i1 _
g4 S p) }6 a8 w6 P+ ?4 U第3章 机器学习之逻辑回归
* O$ u! m( }3 a3-1 分类问题介绍 (16:40)* K# s5 s& \4 l5 P. ^
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
% `% L( f% G; e+ ]3-3 逻辑回归（2） (14:30)% b% f, i9 ^& v6 J3 J
3-4 实战准备 (13:31)! A6 B$ j8 {7 m& g7 W- [0 L
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
5 t5 k8 }/ H4 n# Q3 q* z) X3-6 考试通过实战（二） (16:01); K* F6 n3 S7 T
3-7 芯片检测实战 (16:30)
1 F. [1 A: @# I3-8 作业节
3 x8 `* b3 R y" L: W3-9 作业节- i; `8 A& v; H) M2 O# ~" a
; t5 Z9 m( o7 d& M! G' r* `/ L
第4章 机器学习之聚类' i& Z) F4 Z( }
4-1 无监督学习 (18:37)
# y+ e' I, b8 i% c4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)0 }/ S; N- |8 ?5 c4 \$ {* D8 Z
4-3 实战准备 (09:19), q) R a4 d0 G$ Q8 }. p
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)$ n( ]! c, L# X4 z
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
! F0 A# X0 u+ L4-6 KNN-Meanshift (16:51). m) l& r+ R8 T5 w
4-7 作业节
+ B3 i4 m3 r1 p: E7 O# w: o4-8 作业节* v/ @% v+ n4 U" Y" F2 }) H; m: \
# \+ g3 \* S$ F V9 Q5 }
第5章 机器学习其他常用技术
) B) e2 e0 n; \' F j5-1 决策树（1） (13:22)
; C' A9 a4 O4 u5-2 决策树（2） (14:48)
3 z8 W2 n1 z2 i6 C" K d5-3 异常检测 (15:36)
$ \9 o8 J3 Q8 e9 t, ?& m" A5-4 主成分分析 (17:18)3 G( M, w( X4 u M
5-5 实战准备 (22:19)
0 G l4 ^$ R/ e( n" s& H5-6 实战（1） (17:06)
- O. W' ~* }+ E! B5-7 实战（2） (14:49)
2 U9 G( X, f0 N% P8 g5-8 实战（3） (23:32)
$ V5 T1 X+ a1 H4 K5-9 作业节+ r2 d' Q" v& ?
5-10 作业节
1 d/ Q8 G& S0 R1 K5 f M6 d3 z9 |; w( ?* p
第6章 模型评价与优化9 Q$ J0 C, j j9 I! W1 i
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
* x" c$ D/ m! y6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
0 u) B: V' A) [$ u& Q- t/ s) U4 l6-3 模型优化 (21:09)3 X0 Q. W8 X. p7 u; A; k7 E( v0 `
6-4 实战准备 (13:43)
' ^# P1 m$ `3 E. O3 p5 I6-5 实战（一） (24:53)- y- D* ] m O
6-6 实战（二） (15:05)
! E0 H7 B" O* T8 y6-7 实战（三） (24:20)" ?6 d4 S4 G( G8 t" e0 }+ h" p
6-8 作业节1 C3 N) O* I7 ?: D4 F* m
+ |: k( s( p. M0 \. l$ y4 C第7章 深度学习之多层感知器
% ^# q* |# Y, L8 ?5 ~; `) ?+ @7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
2 @. W- I( `7 H% k( p7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
6 t9 w" Q, v& n5 p% {, {$ r3 q8 T7-3 实战准备 (18:57)
4 @9 O. q) o6 m' C6 k7-4 实战（一） (23:24)' H) n5 i3 s5 f4 B2 Z3 q1 r$ k d
7-5 实战（二） (18:46)( O }/ p+ d1 F8 [
7-6 作业节
- G5 o8 @. T+ p# ?. |' X7-7 作业节
) n" g+ P- W3 f
|5 l' f( y- z第8章 深度学习之卷积神经网络
, ]! T4 H: p1 ~/ @% r8-1 卷积神经网络（一） (30:03)( `7 z9 j# u* Y9 E: M* Q
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)4 {( I! M& U0 ~4 i1 r
8-3 实战准备 (15:18)
6 W- F7 D) t$ K0 } m8-4 实战（一） (24:17)
# k, I. z0 H, R8 S3 W+ ~& L8-5 实战（二） (26:20)
' A9 [4 i, F: D9 |. o( X8-6 作业节
2 n* l0 Z" Z2 y' u" W; W" h; V; S
第9章 深度学习之循环神经网络- b- q8 E6 b- {& u+ V( N0 v/ ?
9-1 序列数据案例 (11:41)
) H. S6 d0 |: [( x5 D9-2 循环神经网络RNN (16:06)
5 O$ R$ X6 F9 t) Z9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)* b" ~ _' \! u) P6 t
9-4 实战准备 (15:25). K6 ?0 x7 h$ V' b; P
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
3 p9 L! J/ D' R& O2 H9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
; ?$ _1 A9 Q! r0 Z+ c* o9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
) `# Y% Y6 W5 F3 O* J( k$ [9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00): A+ D; d1 {, t
9-9 作业节$ |- ~9 k. z/ i2 ~$ c4 n" Q9 x o" {
9-10 作业节
+ T$ R* o& s5 [5 e/ Y3 \& Q, F: V! r- a5 e0 z z
第10章 迁移混合模型( t' g1 p) p/ ?! i4 z( [' Q
10-1 迁移学习（一） (12:59)2 p/ a: v. }6 i6 P3 I2 M& b5 u3 G5 B
10-2 迁移学习（二） (08:48), U; U* U% A, V
10-3 在线学习 (07:41)5 ~ p: P1 D1 _* s6 u/ Q
10-4 混合模型1 (15:09)! d+ a- c! R2 o- B& I- n
10-5 混合模型2 (13:25)
8 u4 q6 L# @# \; E10-6 实战准备（一） (14:36)
4 @0 g; q$ `% F( N10-7 实战准备（二） (14:05)
# Q+ v6 b6 l5 B; z1 \' P+ b1 D10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)! a$ B0 ~6 ?3 l" E. c: A
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)( U) K! v2 R. u0 K7 i2 i/ V
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)# j! ?- w$ D2 G0 b9 n) Y. d
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
0 k! k4 j( R! z( Z10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)7 n# k, O6 r$ P* f0 E% J. a
3 _9 L" N( d1 f, d) E4 N
第11章 课程总结+ P: I1 m- T0 k) Q: r' ^! O
11-1 课程总结（一） (19:52)
( y" v+ N' T* b11-2 课程总结（二） (15:41)" o) S) E, h, x7 S3 u; u
11-3 课程总结（三） (23:16)$ G) n$ I% J7 c. }
8 l" F/ S' K6 S& H: n
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