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9 U! I/ h; B8 ?9 D% n
〖课程介绍〗4 m! K* c( [$ P# N* o! V5 G. U
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。
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8 P& ~/ B; c* t1 {, W〖课程目录〗
$ e. _( b1 {6 |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
}. C# }8 |3 }. O: A! p1-1 课程导学 (19:43)试看 ?, W( D4 E3 i, i1 @' O( v
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
# y# |4 l) x3 }' u8 @5 K+ w9 f' T1-3 人工智能介绍 (19:33)
( B0 ~* ^% ]* F+ C$ P) T) p1-4 环境及工具包介绍 (17:38)5 k+ e7 X2 h+ z
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看- o% E% B+ ^" l0 J1 H* E O
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
) A* }/ w& m; o5 y( ^- m/ p
- A, A! H) v( Z& O% m& z& w第2章 机器学习之线性回归
. j8 j8 c) M H2 y* j0 e2-1 机器学习介绍 (17:42). U" Z4 t& a1 v3 t+ {7 C$ {
2-2 线性回归 (25:47)3 ?9 |. c9 n, O
2-3 线性回归实战准备 (13:34)" |3 F: H, i1 B x2 L
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
4 k3 R. A5 ~+ h- b0 j' x, T2 T2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
3 [% Q2 b" V+ s" R2 O8 ?: ~" E: ?2-6 作业节3 l, j; v; X1 l! s! J5 b
! O( Z8 w% H/ n9 q, ]1 G
第3章 机器学习之逻辑回归
! d8 P- n9 A7 p% n' M3-1 分类问题介绍 (16:40): J7 w/ @( F1 |3 V0 [
3-2 逻辑回归（1） (14:54)+ a0 t7 c. R6 _- S0 G
3-3 逻辑回归（2） (14:30)" w O9 D* A* L- P+ |( ?
3-4 实战准备 (13:31): `/ \. k1 u# b9 {
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
4 u+ [0 v8 m/ N5 I8 v2 k8 R3-6 考试通过实战（二） (16:01)
0 f! Z1 A% C: E8 F& A# `3-7 芯片检测实战 (16:30)
4 [4 [0 m9 K* B; x" Q$ L3-8 作业节 {$ w$ A4 [2 o& }$ o
3-9 作业节% V0 r4 d/ i) D( P' F
4 j: d/ j! h) |第4章 机器学习之聚类7 X8 J% l9 P! ]; R- {7 V9 c7 y
4-1 无监督学习 (18:37)3 {& y/ A1 T9 n" n, J+ _
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
! \4 v/ Y1 P# l3 f% H0 {/ N0 q4-3 实战准备 (09:19)
+ z4 {/ c5 s* l) L1 n F4-4 Kmeans实战（1） (12:34)/ Y }& W+ w5 t* R) Y2 |& U
4-5 Kmeans实战（2） (11:31) O1 Y, F% D2 U6 u6 p) ~" ^
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
6 f; b6 |7 p: A. H' e4-7 作业节
e" O& u$ L/ S' t2 ^& [4-8 作业节9 J- A" b; ~2 i( R8 f; y% ~$ ^$ j: @
# ?7 B: G% ^5 g& C+ [1 |- U) a
第5章 机器学习其他常用技术# y c3 V, R; |5 u
5-1 决策树（1） (13:22)
0 S- u9 ~0 W m5-2 决策树（2） (14:48)1 T; @) u* ^+ o# Q' M3 I+ f
5-3 异常检测 (15:36)
# D1 O( L4 i& k9 t5 a- {8 _5-4 主成分分析 (17:18)& K: g; V# |! U4 c' l
5-5 实战准备 (22:19)
8 N, N- W8 e! j9 P! z5-6 实战（1） (17:06)/ i* X t+ W+ G* u) T4 R+ m
5-7 实战（2） (14:49)
$ L. {7 U/ }8 X7 |' c1 j5-8 实战（3） (23:32)
/ N+ K9 h; ^+ h0 ], c/ ]5-9 作业节
9 \$ ?6 T _; G# W* r# |5-10 作业节
% m" H8 n& R J7 l( B9 y) V# z
1 f% j) ?% s* `) Q& A第6章 模型评价与优化
4 E4 B3 F2 ~6 b+ a7 x& D( [6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
/ p4 n* k! U m% t9 `6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)! r- ^' Y8 j; O; M, _5 C- E+ H7 ~
6-3 模型优化 (21:09)6 l4 p3 V9 h* I& U
6-4 实战准备 (13:43)! r( |6 A' d& {- F; H
6-5 实战（一） (24:53)
3 X1 n# I1 d2 }/ v K: n6-6 实战（二） (15:05)9 t9 c8 f. r6 |. A5 R
6-7 实战（三） (24:20)
9 m% D; Z2 r7 U5 X7 J6-8 作业节& U! w' D( D1 j* m4 [ t2 S! W
6 r; n9 C+ b2 e6 Z' u- D' Q第7章 深度学习之多层感知器" `, E6 \. V& a# e7 q& J! q
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
" J$ L9 H' p( u0 W7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)" t3 W5 M6 H' V: i4 l$ v5 Y2 z, V
7-3 实战准备 (18:57)4 U! S- \ G! y: z& e$ E! F
7-4 实战（一） (23:24)
6 A1 r. _) ?; I2 p+ d7-5 实战（二） (18:46)# H1 |9 A7 Y- H- d9 Q# R) G/ W, q. |; @
7-6 作业节) z, F8 d9 A" x$ Q3 M- \# v
7-7 作业节6 |# x# E) C6 E. x% V3 ^
. b$ L9 ?; i# |2 R第8章 深度学习之卷积神经网络3 O1 u- K2 `' {0 o Y! g: f. l- z
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)5 ?6 B% K. m# o+ M% [
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)- c& d( \! a+ O; C8 j
8-3 实战准备 (15:18)8 ~$ g* o% f3 I
8-4 实战（一） (24:17)- z6 C+ w% y! _; @
8-5 实战（二） (26:20)
h0 I, P) f: ^+ ]9 B* V# Q+ f8-6 作业节1 ?8 d- L. i4 D5 @4 B! F4 U1 [/ P
Q) b3 Q/ Y- b1 @+ [
第9章 深度学习之循环神经网络7 A9 ]' f0 M8 G0 Y3 P/ S
9-1 序列数据案例 (11:41), D1 g: X2 G! ~* t6 `8 K' X0 r
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
/ C5 ~/ _1 i6 B. S0 x9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
}% z: |' S K5 |9-4 实战准备 (15:25)' c7 W6 P& @; e$ Z3 o8 D
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)* D! ?5 D$ {7 I9 S$ u9 h4 X
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)5 E# v f- Y5 P9 g) H
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
3 X/ v+ ]7 {& j! B( ~+ n, I9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
, h; D4 ]( S8 q m3 t- e- _6 h9-9 作业节) \% a+ Y( I; @) H% U4 A7 }
9-10 作业节7 `" U) d% p$ M& \5 e. }' [
1 @; E9 Q) ?# N9 ]- f( D! t# |+ Z$ b
第10章 迁移混合模型. T8 | |7 g, d; e- k$ [7 H
10-1 迁移学习（一） (12:59)
1 {1 D- o1 ^5 x) h10-2 迁移学习（二） (08:48)# S* ]1 z# Q$ r. I1 p8 ]$ }4 {
10-3 在线学习 (07:41)$ x$ y5 z: l c* Y( N
10-4 混合模型1 (15:09)( U) H# j _" j) D# u
10-5 混合模型2 (13:25)
3 L1 y8 R) H+ j* g ^9 R' I0 z% x10-6 实战准备（一） (14:36)
/ ?- C6 T3 J9 ^( l10-7 实战准备（二） (14:05)
) m) ^. `) L" S: O0 s3 o# z4 D' K6 ]1 z10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
) y m. Z' _5 X/ R10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
# G& G& M. p" Z5 i8 H% q10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
) E$ @0 q, K7 J( r2 T10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
- n/ `( l* u+ T- L10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23), m: Z/ S+ X3 m4 ]( N
! V# R' y9 d U( |; f: i0 S第11章 课程总结' T: G3 B+ N- z+ I, I
11-1 课程总结（一） (19:52)
3 n; ~. U7 w; O5 Q11-2 课程总结（二） (15:41)5 y# k* B0 F3 u, j$ b: w
11-3 课程总结（三） (23:16)
6 e7 k) y6 W. S6 g$ z8 U
9 j' g7 q0 n; a' O$ D* ~
7 j7 Y4 R2 P) m9 d2 ?) N* m〖下载地址〗/ C# \8 A- n$ k7 ]
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