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" P, ]3 y* L8 A9 T
〖课程介绍〗
' }! q, T" f0 l# S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。
; H* t( K' l- K+ P6 k5 I5 ^( j0 C1 l4 Z5 L5 L
〖课程目录〗
, s: u6 [ L! 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
$ [8 a. G; G7 ?! G' j1-1 课程导学 (19:43)试看* R; S% R2 C; u. V& {
1-2 内容快速概览 (21:48)试看9 U# ?9 B, A- z$ D! u
1-3 人工智能介绍 (19:33)
# b( ?1 A2 L8 }$ J& Z# Y& V1 p1 V1-4 环境及工具包介绍 (17:38)! h: F; Q9 G* d( g- i4 M
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看/ ]8 r) j7 G* S
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
6 d7 a! m, f. ~% Y; S, @+ g+ @" S/ {- u9 J. D( E* K. D! j+ f
第2章 机器学习之线性回归, ^: I) c7 @2 b! K( A
2-1 机器学习介绍 (17:42)
$ d5 ~8 `" |* V# s; C2-2 线性回归 (25:47)# ~5 c% U2 U Z/ E( S* o6 l/ P
2-3 线性回归实战准备 (13:34)0 \* `1 P+ k# d4 m
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
' s ~$ U! i4 w# ?8 |* e$ w2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
; C6 N1 H) E4 U. f" }% c9 N. |8 I2-6 作业节* C0 w) ~* W( k8 o, }) s
3 p, p. j, g' S( M第3章 机器学习之逻辑回归
' K' C4 c' R5 y+ E4 O4 Q" O( s3-1 分类问题介绍 (16:40)7 {4 [4 X1 N6 c+ p7 ?
3-2 逻辑回归（1） (14:54). _% s% H5 l; G; g6 `
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
% U4 |4 U6 c1 e. p* d* d# c" o/ d' G3-4 实战准备 (13:31), n0 h+ e+ ^7 m
3-5 考试通过实战（一） (19:49), w& J- Z/ {- C9 Y% U: i. g# h
3-6 考试通过实战（二） (16:01)8 m: o! I2 J2 o
3-7 芯片检测实战 (16:30)7 m6 E9 w) y) A8 C, f
3-8 作业节- R4 i4 L; e9 R
3-9 作业节
8 G" o# y' {# W2 }0 w% ]& H7 |7 [( {+ N) v+ }7 ]
第4章 机器学习之聚类
! {+ f2 [3 ~& I6 T {4-1 无监督学习 (18:37)
0 U% b) H7 ~- Z) F7 t4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)# ~, x2 A) w0 s1 C- g3 B
4-3 实战准备 (09:19)& X; T5 B, z* l2 X
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)4 L$ l& I; h1 I; h/ w9 s; m
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)/ {$ S; O2 s1 c4 q2 V6 `
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
; M H, m2 z: Z0 q4-7 作业节3 q- E8 ?) }1 O( v- }9 y
4-8 作业节
* z t# J! w0 V& b# h+ N
: b/ f7 y4 Q$ ~9 n' t第5章 机器学习其他常用技术& [ H! C3 T& w
5-1 决策树（1） (13:22)6 _* }# e3 R+ r' Z3 l$ T. e
5-2 决策树（2） (14:48)
4 X8 \7 M7 d% @' C U; }) I4 @5-3 异常检测 (15:36) F/ \7 r4 A$ \$ K
5-4 主成分分析 (17:18)9 m1 _: o& H, W/ o% _
5-5 实战准备 (22:19)
s0 p4 o* B, b6 \0 }5-6 实战（1） (17:06)
- V$ o( p( C+ d' {; ]+ v5-7 实战（2） (14:49)
; I1 \7 i4 H5 d1 V; `5 E! g3 }5-8 实战（3） (23:32)
7 G. S% N* Z6 y6 F/ N+ J5-9 作业节
0 [+ j! V( I0 @5-10 作业节
9 U! p F3 Z7 T! \: E& P6 m" {' M5 S1 t: n, T
第6章 模型评价与优化
e: d' n1 X& {* O% l6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
* w5 J9 \# Y( M. b6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)1 u4 q; L- r+ B" X3 ^
6-3 模型优化 (21:09)
- R% p8 i- V+ A* M- a( R6-4 实战准备 (13:43)
/ q" y$ H# S6 }1 [6 ~4 ~9 m& {6-5 实战（一） (24:53). l0 n: k$ f* _' f7 g S
6-6 实战（二） (15:05)4 N* [0 @' g m/ p6 O) c
6-7 实战（三） (24:20)
7 f* |$ b( u |& [. r6-8 作业节
6 E( x1 A5 d3 X% h
b G6 r6 r4 T4 v% l5 L第7章 深度学习之多层感知器
0 H+ z% J% N( ~0 U3 ?7-1 多层感知器(MLP) (18:18)) ^4 t3 T$ c$ ~, W6 c, y) q( w
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
5 ^* F' t$ i$ r7-3 实战准备 (18:57)
& @6 C2 y6 z* b9 }7-4 实战（一） (23:24)
, q' o& q: k* n+ M1 P, M# v& i7-5 实战（二） (18:46)
! N1 Y2 G' n# R" E5 J* w7-6 作业节
) \2 v$ a b, N8 B+ s3 f; R7 z7-7 作业节3 U' q) B# X, f( }5 [, a& w
$ A2 \7 P# L( f7 L4 A第8章 深度学习之卷积神经网络
' z x& h8 b5 m0 j4 y6 @8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
0 k6 \( e6 L3 ?* ]6 s8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
4 p# o2 v2 }. y2 S$ p1 R9 h( F8 C8-3 实战准备 (15:18)1 R, S8 E& i( @; h5 B
8-4 实战（一） (24:17)0 ^/ i4 E0 U* A6 q5 W
8-5 实战（二） (26:20)
; i7 t$ {/ v# V8 P0 h. w+ W& k8-6 作业节+ i; e9 B- e$ n" f5 L3 ]
n% T- d+ [5 r) [( x4 m第9章 深度学习之循环神经网络
& @& L; |* N4 g! B6 N- s6 o% Y9-1 序列数据案例 (11:41)
* Y6 k4 J& Q0 y$ U9 q9-2 循环神经网络RNN (16:06)$ d0 a/ |( n7 W4 _* \% J
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
. h0 z' z8 D6 m r8 ^8 i* M, ^+ E9-4 实战准备 (15:25)
! {6 d8 l9 |+ c# T$ D! n8 X# c! K9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
- C2 ]3 n+ b# G* ^) D# v9 G ?8 i+ v9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40) C) k' }, I5 D# ?" E$ e: I
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
8 D2 n2 o; g4 _* |/ a4 w9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)0 `/ y. j" _1 Z N+ y$ n
9-9 作业节
4 i, M' S" V4 V" e6 K' O4 z9-10 作业节) A, e9 I5 r" H3 i4 G/ H
0 e: j, _7 C. N. {7 x第10章 迁移混合模型$ Z" v* m, b) l, a7 I3 ]1 y
10-1 迁移学习（一） (12:59)
9 d. x1 t' l3 h( C10-2 迁移学习（二） (08:48)
3 Z- q' |* S6 Q10-3 在线学习 (07:41)
2 W6 M: a+ j8 y- v10-4 混合模型1 (15:09)4 B$ b# E+ ~" v8 V
10-5 混合模型2 (13:25)- Q/ T4 S( N3 {( k
10-6 实战准备（一） (14:36)/ ~. A9 z% u' Q* g, M) S, q a
10-7 实战准备（二） (14:05)- T1 N/ K, ^$ c5 R
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
' Q( n! i: c8 S0 m" h- h; R/ F10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)1 ?9 b' H" T$ x% r/ B0 L/ H
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)* G, R) i \5 i( o
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
$ E' O4 f: ^6 D, y# O3 E' _; v10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)/ p% j5 n' G, i' B$ S$ }" f
" E8 N+ G. M. J- H& }
第11章 课程总结
# l) F3 }+ v/ V0 p1 m11-1 课程总结（一） (19:52)
3 e x+ B8 P7 m- K4 q% l: n11-2 课程总结（二） (15:41)
7 @7 R4 g( `8 E+ M* q. Y7 P8 M. `11-3 课程总结（三） (23:16)2 f& e) h) q2 j
! q7 v Q2 g! G( K# w& J
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