* Q2 |5 l) k# D3 p) @ W
$ j" X _3 [; r$ q# c K) a
〖课程介绍〗! F! a) W6 z8 t( r7 A! 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。: N- U8 _) f- Q& ~
! D& o5 x6 D. h, V) @# L
〖课程目录〗
/ e' Y7 v) F, g0 s a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
0 `7 g0 O0 Y4 j5 z7 ` p1-1 课程导学 (19:43)试看0 R3 y* M8 p0 w$ K' e* s9 L
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
5 r5 B- r$ h0 R. U% ], b1-3 人工智能介绍 (19:33)( Z, ~/ b4 u$ p. t, u+ q- ^
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)0 e ^4 m& @2 D: o6 |
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看! l' ?/ G- \. v7 W% B' i7 x5 N9 [0 F
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)+ a2 ]$ [( `; w3 L' R. q4 s
, e& \, x9 U% p+ ~% I7 B, x
第2章 机器学习之线性回归
" @! p7 o6 x4 B: M ` F; o) x2-1 机器学习介绍 (17:42)
* ~7 x* O8 K! E) B0 Y7 Y' E1 `4 d2-2 线性回归 (25:47)! \: K5 S: A5 |6 D
2-3 线性回归实战准备 (13:34)$ R2 R- q& Z% z; a' H6 N
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
- q( j5 o* h; T! G* u6 Q$ ]2-5 多因子线性回归实战 (25:29)& M5 L8 F6 e, _2 B- ]
2-6 作业节, p. P) A5 J, n) O
3 r8 r* b- f5 Z9 O* @, d第3章 机器学习之逻辑回归
. F$ ` @' q6 V; u) L% G3-1 分类问题介绍 (16:40)
, r, H' C! J8 ?3-2 逻辑回归（1） (14:54), ?8 U; T1 H$ S0 C: K* H
3-3 逻辑回归（2） (14:30)9 P5 {' p8 e8 Q
3-4 实战准备 (13:31)9 A7 V% M, ]! W* Q
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
$ M; T. X! L( w/ p& c3-6 考试通过实战（二） (16:01)
* ^9 W8 k) \& x; v# D; f3-7 芯片检测实战 (16:30)7 N$ z. I+ }/ j; R+ T- W1 R
3-8 作业节
- W- r* s8 ]2 C8 \3-9 作业节
8 l. g- Z9 u, y0 @6 e1 P1 }
; `% w) ]. n/ ^1 W/ x0 F0 D0 t第4章 机器学习之聚类; h, U7 W. Q; N5 ?0 O" B: `% C
4-1 无监督学习 (18:37)
5 U# r3 w7 H3 ?3 L8 G( [4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)0 O, H% w% I7 }5 r1 h$ c7 E2 t
4-3 实战准备 (09:19)
8 h4 z. o) s1 {$ p8 y4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
' ?3 p+ |5 _( s& C7 B4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
8 O7 k" f( Y7 Z' i+ [$ N4-6 KNN-Meanshift (16:51)! C) ]3 L1 H# H, U' N( z X; K
4-7 作业节
5 Y/ c3 a% g0 k8 x. S+ v4-8 作业节
) Z# v$ e) U T9 R9 \8 z" c, d' N3 Y0 z' |6 |. P8 \
第5章 机器学习其他常用技术: D% C# H/ p6 i
5-1 决策树（1） (13:22)
9 U+ [0 v& G3 r. x6 \0 f5-2 决策树（2） (14:48)8 u4 p0 N8 A E h2 t
5-3 异常检测 (15:36)' A2 g/ |- a- n: z
5-4 主成分分析 (17:18)
$ U$ N1 L9 ^" E' Z6 i5-5 实战准备 (22:19)( x3 ?3 Y% M# }, x
5-6 实战（1） (17:06)
! r, P, F9 \* x# H; |9 j. B$ @# P5-7 实战（2） (14:49)
, M5 f# s1 X7 v! S( C7 X! t0 Q7 t! r5-8 实战（3） (23:32)% P0 g j3 V+ A$ L; @
5-9 作业节, Q) P' x; y2 d
5-10 作业节/ P% e) n. p( ~
) b: i$ B% e0 ]7 G, E3 M% S第6章 模型评价与优化
- t/ b8 b4 A G, x6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
' H Q- W6 G4 I6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
; l! s: z$ K4 b# ^& `/ q1 z: Z, E1 q) T6-3 模型优化 (21:09)9 _2 p. V3 o) u5 ^2 m" b% C5 U
6-4 实战准备 (13:43). @( S- B6 ~% B7 R0 \( \# z: B6 K
6-5 实战（一） (24:53)5 ?) ?* ?! Y+ Z& Q9 I5 r s
6-6 实战（二） (15:05). N4 y ]% W" o! [4 p& X
6-7 实战（三） (24:20)
1 y0 S: o( h( F3 a+ B6-8 作业节8 @; b0 N' U e7 M7 ]$ W8 x- A
- }8 m5 g% |* d& p. a
第7章 深度学习之多层感知器( ~! Z& K2 F% K( w" Q3 c
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)9 B. a3 K5 x$ N/ u2 R" D) D2 V4 t
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)4 D+ \, ~* Q# h, k. Z: H
7-3 实战准备 (18:57)0 X- W& f8 Q1 }# c0 I
7-4 实战（一） (23:24), y$ x" l) {* y+ x! i: T0 z
7-5 实战（二） (18:46)/ t; o. M" v) r* D$ \+ ^
7-6 作业节
& h6 {( S" x; R( w {7-7 作业节" E, J4 z/ Z0 K) D
' u# [( _5 J2 H( T" p
第8章 深度学习之卷积神经网络* k* G7 |6 E4 \% _3 e
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)1 U+ j7 U/ m, ^5 ^; z& o
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
' _' |- p4 _% V$ ? @0 s8-3 实战准备 (15:18)
6 {* ?+ g# p: I) s. k$ B1 a S8-4 实战（一） (24:17): A! B$ R L: v& L
8-5 实战（二） (26:20)
( J, q# ~# ^; b5 k8-6 作业节1 A, \) s* d% ?4 e% Z" @2 m
8 D0 a' ?7 F7 I+ i
第9章 深度学习之循环神经网络1 L, W' C8 j; t) Y; A5 y4 R
9-1 序列数据案例 (11:41)* G" c; {) i8 q7 p
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
* g3 M% W4 y9 x7 _" ~/ k* @9-3 不同类型的RNN模型 (17:36), K+ ^; i T* U: \ f
9-4 实战准备 (15:25)
0 {3 I$ _; T) m( ?1 w' ?& m9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
% Y8 b8 Z7 I/ i' T. T" v; }9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
5 K+ e& Q: L7 p2 k! I5 g" ]9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)5 C* a2 o$ W. ^. z, p1 x/ \
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)( v7 U) e3 J) g; a, y9 k# s
9-9 作业节
7 ` [. V* s$ d: l7 w9-10 作业节. y: J6 w! r: Q4 D5 L$ a% r
" w& x" K4 [; E" E4 u) H% [第10章 迁移混合模型1 H4 K% \ `3 g" i% M! ]
10-1 迁移学习（一） (12:59)) R% W$ `5 `8 a$ ?& a% h
10-2 迁移学习（二） (08:48)1 d: S/ {# H; H' i5 k& X
10-3 在线学习 (07:41)' f8 g! U0 ?, w- {
10-4 混合模型1 (15:09)- g9 |; ?1 Z# K, |+ J) B7 Z9 j# r
10-5 混合模型2 (13:25)5 Q/ |: X3 s5 B4 g- L
10-6 实战准备（一） (14:36): I* q- P6 j; s" l: [9 n! f
10-7 实战准备（二） (14:05)
+ G' c6 K# n g: L% t10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)! c8 l8 q2 R( k z- y3 f1 J) Z7 f1 ^9 s
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)& ~5 H2 x3 g2 y3 _5 t
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
) K$ N' F( [% o3 e3 C' k1 }10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)! ^+ k, F) F) J* n1 d; R
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
+ o1 x' e$ L; B, ]( o) B) P- n4 o/ B. [8 [& n
第11章 课程总结
p6 x" u# b3 r- @2 Y& {0 k+ ]/ h" L, F' o11-1 课程总结（一） (19:52)
2 H0 T3 I, v4 q2 s9 {11-2 课程总结（二） (15:41)
% j5 d3 S& B% J6 l; U4 m. R11-3 课程总结（三） (23:16)
9 t7 |# l$ W7 L" q9 K/ e7 d6 {8 ~+ L9 h) D# {$ S
) f4 Z! `9 W) @) m5 S) O. ?
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