3 `# o# ?3 W0 }1 j1 a+ [2 L
0 b) ?: P* P% C! ~) h: L; w〖课程介绍〗
x6 S6 w+ W0 S' k6 `! K t' H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 K$ b$ Y; O# Y
: e- X x/ d! D( j. ]! I0 j2 \2 }〖课程目录〗8 V/ a$ I5 o6 n9 j$ h) x3 x
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3 S3 l5 } L0 |% u- C
1-1 课程导学 (19:43)试看0 `% [" {+ a8 C$ r6 L: U1 d
1-2 内容快速概览 (21:48)试看0 F! Y+ Q+ D m1 |2 m2 Z
1-3 人工智能介绍 (19:33)6 R' W: d# ^" W' z) o3 p7 A! U
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
) ~6 x; o! V0 s6 t+ {1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看9 d' i4 _6 U( M" o( Y9 _
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)- Q; u4 D9 W. T7 P" M& _9 ^" {0 U. t% Z
$ r2 |0 ]. v" U3 U$ G& t" M
第2章 机器学习之线性回归
0 k7 h, Z% E5 b' Y2 b; N" G2-1 机器学习介绍 (17:42)
# t2 _. d7 ?. X2-2 线性回归 (25:47)6 q8 q" J" p+ h( W
2-3 线性回归实战准备 (13:34)6 g2 {* d3 R4 k6 f' h! m* W C
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
0 i2 Y0 V$ u* A2-5 多因子线性回归实战 (25:29)& S& I) A* q; Z, `/ L! r: m8 X
2-6 作业节: N8 k& ` j$ B7 H9 x: Q
! ~- D. m7 u" V& ^第3章 机器学习之逻辑回归* q# G7 K! a6 J4 d: T3 v7 a+ k% d" h1 d
3-1 分类问题介绍 (16:40)
6 n. f- [' r! U4 z# U6 m3 {, b3-2 逻辑回归（1） (14:54)0 A- S9 t; H% q
3-3 逻辑回归（2） (14:30)' R* Q* ~9 f9 \: I* E# ^
3-4 实战准备 (13:31)# g* Z' c3 \- r3 m
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
3 [3 Z: S0 K1 f( e+ C- J3-6 考试通过实战（二） (16:01)# Y+ k- H' e; s7 g
3-7 芯片检测实战 (16:30)
0 `: P3 h! }* [+ D2 r3 k6 o$ n3-8 作业节$ J. u, M& P9 B6 R
3-9 作业节
) M& M z3 |* b0 n& H t$ @7 `* A$ y+ f* G7 |# w$ q0 ?% G
第4章 机器学习之聚类
# D: u! @* K, u4-1 无监督学习 (18:37)
, l% t' l3 T. ~% T2 x8 q4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)5 P% l8 C3 ~: Z! B( ]8 _( H
4-3 实战准备 (09:19)- u2 y2 t" x* L! t! C
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)( d; X- G5 A9 a7 I" R/ m) P
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
, Q/ r6 @8 F) h" ?# b( u+ _4-6 KNN-Meanshift (16:51)5 R# ^; [" ^2 B \8 y5 M2 U/ Y
4-7 作业节
$ e+ D% t, X' ]: b0 F) c2 ^$ W4-8 作业节
& g" y# z: W! z+ e. V' N$ z n: D$ `! Y8 {, k: c6 _3 Z- c O- M! T
第5章 机器学习其他常用技术
* d/ B- g5 g& V5-1 决策树（1） (13:22)7 o/ I. h4 Z1 X/ R
5-2 决策树（2） (14:48)$ U$ ?( ~( R6 s! q+ X
5-3 异常检测 (15:36)9 ^9 y0 W f* w8 f! G& S- [ i: P# [
5-4 主成分分析 (17:18): Z+ q! L0 f- x5 V2 ^) A
5-5 实战准备 (22:19)
; X3 R5 }8 i; U4 c5-6 实战（1） (17:06)
: f1 V, ~$ r$ t$ m. `, l) ^5-7 实战（2） (14:49)8 p) H% I; r: s; J
5-8 实战（3） (23:32)0 F; I" g$ @3 [" Z0 w
5-9 作业节& O+ l+ s& z- V
5-10 作业节
3 |, H7 L0 {: c9 a+ v) }9 o) P
- W+ j! B. x0 Z- q W4 ~第6章 模型评价与优化
m! p3 I& x" N0 l. L, l6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
0 k' T/ T( S9 N, f6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
. {# r8 ^+ Z5 M$ g6 P6-3 模型优化 (21:09)
) y6 G2 w6 d; [" r; ]- T1 \: W6-4 实战准备 (13:43)
q# j# [8 R, X9 Z) l6-5 实战（一） (24:53)- h- }% ~8 B" v. n. k% Q+ ]
6-6 实战（二） (15:05). V/ @6 a/ V* g; M$ G
6-7 实战（三） (24:20) W, x# ?) T: \- i: C$ m
6-8 作业节
$ l2 [' @9 i' T" e! u) v( |
* @: b& T0 V. o' O7 q$ Y1 ~+ y第7章 深度学习之多层感知器
/ K2 _: k+ i0 Z2 G- c Z% ~, _3 i7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
1 h2 q2 e- u' Y, @4 M9 n8 d: C4 }7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
l C ?1 `7 X! v. |( S7-3 实战准备 (18:57)
: T3 G8 Q- `; S6 S& K7-4 实战（一） (23:24); q9 t# M5 E- M5 ~. H
7-5 实战（二） (18:46)
% d5 \! g( M0 Z9 e) F" P6 w) p% I& Y7-6 作业节) |: U6 K3 X G9 T8 S# t
7-7 作业节
% _0 D3 W; V; v* ^- o% i& C9 n- M3 |( I; E+ M4 t5 f& o" R
第8章 深度学习之卷积神经网络
, a/ n+ H# o4 c9 W* i8-1 卷积神经网络（一） (30:03); b' [; T4 h7 H- d! O
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
6 h, `+ K& r! k" e1 J6 C8-3 实战准备 (15:18)
) i5 Y2 M ^: j8-4 实战（一） (24:17)
8 F. i, L) X: v; K) X8-5 实战（二） (26:20)% e) |& `, h9 v- M6 C: e( C
8-6 作业节0 i4 I4 V& X J$ P, R
2 o8 D- n; ]% c- r
第9章 深度学习之循环神经网络8 F9 W# }+ e Y( i4 k- a" v
9-1 序列数据案例 (11:41)3 J/ h! j2 f3 ^6 K6 L
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
9 Z% ^) b6 f( V9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
' O" v8 o5 a+ v. y; A, R) Z( x) S9-4 实战准备 (15:25)% _4 ^) {; D n- Z# y
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
9 k; y" e3 i. M* P$ S! r$ O+ x9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
, G6 T7 H; X1 Q2 K9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
$ H( R' J4 x0 R9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)! s1 ~, W: ]+ j" g ]
9-9 作业节. K; O( I0 u/ U+ c# c: h3 h1 d7 e
9-10 作业节
+ k3 L: ]" g7 }. |1 a& Y$ h
0 U6 _7 C) ~2 p" X$ a第10章 迁移混合模型2 A3 ^7 m9 g9 Q; E9 f& _" A
10-1 迁移学习（一） (12:59)" S3 ]- u+ k" i. S+ ^8 e' y
10-2 迁移学习（二） (08:48)4 U% `( z& ~' \% X9 k
10-3 在线学习 (07:41)
' I# N! H1 F1 H* _: \" G! w$ Z6 B+ }10-4 混合模型1 (15:09)
' Z5 q5 w6 r* R4 ]0 z8 l, z10-5 混合模型2 (13:25)- L/ J$ ^+ Y& ~6 Q' h' G
10-6 实战准备（一） (14:36)6 z6 c1 G) x2 ^! r6 `1 v9 i
10-7 实战准备（二） (14:05)& \: m/ O3 J- y% i2 S
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05): `& H( S. i1 P' q3 ^2 j. h/ F
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
4 g) b7 b8 v7 V2 j6 J) ?10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)4 K/ q8 H) s0 W; t6 d7 c, Z
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
2 s* l: d" H8 M1 B" V) _9 e10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23): E/ F5 D3 \4 E) G
7 O1 s" K# L- }; j- e2 w- ~/ k+ \第11章 课程总结 g9 G9 }' X; H y! H6 i' `
11-1 课程总结（一） (19:52)
) z/ s# _- N% O( Q2 Z9 x4 g9 B11-2 课程总结（二） (15:41)
/ a& G+ v8 {& F, t+ c2 j# p7 i11-3 课程总结（三） (23:16)
$ h: X' j' D6 I1 O8 w
7 ^0 W/ s$ d5 _7 x6 [
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, }( M0 u# h6 {5 Q5 ~: P/ S4 M3 S8 H& o7 ~. }
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