) L9 Z/ O* y; d. _: S6 g. T2 | X* h- t6 L( m3 k- T7 {
〖课程介绍〗
5 R0 V6 T8 B, K% R. g, j5 k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。8 C. T; E/ v7 `
h2 p0 {4 g; E0 K( @- x& @: b〖课程目录〗 t$ l2 T# i& ]: `- ?( p* c- I& s
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" `& L. D3 _8 Y* A* s7 v6 L
1-1 课程导学 (19:43)试看+ T$ G- C+ I& f8 k. N: o
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
7 X/ C3 k% ^2 B2 q2 Z' ~ g8 [1-3 人工智能介绍 (19:33), r0 T: H5 ]9 M3 p& t. q7 j
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
& F4 J" N( u9 G/ q& a+ P! R, J7 i1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
* [0 a9 P1 J' h5 D9 K1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)0 q% o6 r$ n# m4 s/ c2 i, k; n& r
: F0 b5 | x; S( ]第2章 机器学习之线性回归
% ?) m; R/ |4 |3 a. x2-1 机器学习介绍 (17:42)& w, b! s% ~# L b( O3 m
2-2 线性回归 (25:47)
7 O2 X$ N) e# m1 G) f" u2-3 线性回归实战准备 (13:34)
) W# u) K* }2 W: M5 @3 u; H4 {1 K2-4 单因子线性回归实战 (17:18). E8 D( g3 U) t9 _
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
o8 x1 ^& P* v$ R! n2-6 作业节$ ^7 y3 W( y% ]
( y# R* {! T8 k8 q! b5 q9 C
第3章 机器学习之逻辑回归7 z. g9 T* H4 R
3-1 分类问题介绍 (16:40)
2 j+ t7 z' z+ r7 n8 r8 f9 e& c3 x, Z3-2 逻辑回归（1） (14:54)
# N \/ M& D* t$ q. {& w3-3 逻辑回归（2） (14:30)
Y$ u" _$ _. M, ~6 D q X+ b3-4 实战准备 (13:31)" k0 [4 Y- A2 X8 i4 _
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
+ ]$ `' d0 h7 \* {1 N3-6 考试通过实战（二） (16:01)5 M& h6 Y/ y8 S, q0 ?, C
3-7 芯片检测实战 (16:30)
$ D1 J1 q, N# _2 j3 M' O3-8 作业节
9 v% v- E, F6 J; S3 h3-9 作业节& j' G. L& o- M/ X
. v6 V& w0 U% [2 I' d# f
第4章 机器学习之聚类
7 t0 b0 r8 J4 P4-1 无监督学习 (18:37)8 b' R1 z& B* W
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
% T9 o. w( ?. F# j+ p( V; v- z1 { ~4-3 实战准备 (09:19)) R8 m5 X5 C4 x9 v1 K9 y# A
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
; L! O: C" X N& {- }/ B4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
" K$ d0 W: c4 C3 S3 ~# x2 ]4-6 KNN-Meanshift (16:51)- @" S% ?/ O2 g V4 B8 r# k" Z7 R
4-7 作业节
# u* X6 t! S8 F2 ?5 d4-8 作业节 p; j' b8 k# l* l9 W. \
# h: x. [! z/ f
第5章 机器学习其他常用技术
. i2 m; o/ Z1 T+ a; W0 z4 x, q$ q5-1 决策树（1） (13:22)" V0 X3 H7 z4 [ @6 Y3 r3 D" j9 _
5-2 决策树（2） (14:48)8 s2 M1 T: F+ y$ p. A5 m
5-3 异常检测 (15:36)
6 @3 R: |* P; l4 R5-4 主成分分析 (17:18)
, S! k. d+ y, { k) P5-5 实战准备 (22:19)1 {) T, M) _- g8 D' P0 f
5-6 实战（1） (17:06). m1 ]$ Z% w, M) j- Y
5-7 实战（2） (14:49)* M& K3 E, {# w$ D6 X
5-8 实战（3） (23:32)/ Y" ?( `1 t* U( n
5-9 作业节
; u. A. U) x- X" R5-10 作业节
$ \+ a; N5 P! E/ {. O# Y( g, E
* k F" z& I- l C! l; \; C" w# P9 U7 X+ X0 c第6章 模型评价与优化8 @% o4 ?6 Y" L$ {1 y& G4 _9 g
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)" Q6 A7 O- E/ U9 g
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
6 o" j, M6 G y% Q4 T/ j6-3 模型优化 (21:09)9 X- w9 {+ B7 |8 f; ?
6-4 实战准备 (13:43)! z& k( n! a2 y$ Q2 d
6-5 实战（一） (24:53)$ M6 P/ H8 Q: K$ {5 g
6-6 实战（二） (15:05)" ?6 E8 u, h3 @* V) g* a
6-7 实战（三） (24:20)
/ [1 p( K6 R) _1 [. u6-8 作业节
" I/ T" M, L1 H# a3 C7 K6 L" G9 W4 E. {" @! @
第7章 深度学习之多层感知器
2 z9 z9 j5 f' R1 _7-1 多层感知器(MLP) (18:18)( H+ w* N, y3 S" `4 z
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
* [" e0 X! c( [# M# Y7-3 实战准备 (18:57)- R# G9 q9 K" g! v# Y- { t
7-4 实战（一） (23:24)
% U* i- W M* L I$ f- t: q, j' J7-5 实战（二） (18:46)+ x7 }* E6 _- H3 w: L
7-6 作业节
/ P0 I% c6 x7 X+ N2 }7-7 作业节
B( ~7 R2 u, x) {
' x* ^7 r$ T0 M( d3 D第8章 深度学习之卷积神经网络3 O( l1 ]6 c! l/ W* ?" C* ?5 c
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)9 I. ]( N9 J) {# I
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)% Z! D& n0 Z! o% d$ S" d
8-3 实战准备 (15:18)
9 O5 H) ?" ]) _3 O# l3 q1 H" j1 E8-4 实战（一） (24:17)
% f/ D5 K7 a, s# _5 R8-5 实战（二） (26:20)
7 c) X9 M# Z- c( ?% q8-6 作业节
; v9 M9 s' q; I# `$ S; C
+ {# _: b6 T2 U& |; o3 B! R5 ]第9章 深度学习之循环神经网络/ \7 d; g# {3 ^% _
9-1 序列数据案例 (11:41)
+ n+ k" Z8 `6 O5 }9-2 循环神经网络RNN (16:06)
, ^8 k- ]. V+ L/ _& E9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)/ a! e2 ~4 E6 y/ i. K
9-4 实战准备 (15:25)! z7 A4 F/ p# [2 z* C9 F
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
8 S( c6 H& Y/ g, Y9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
* Y: z3 ~0 x' V( l3 D" w9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)& P: k; M; N/ ~- A+ B/ m
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)4 Y+ v; Y( {$ ` Q$ E# H, ]
9-9 作业节" W u( O R- l5 d) ^' z
9-10 作业节
8 M4 o, [! K" O9 L7 J! Y/ }& ?; s
第10章 迁移混合模型
4 z6 b8 W) G1 b y10-1 迁移学习（一） (12:59)
" h6 q5 _9 k6 W7 v" K4 @' d3 r10-2 迁移学习（二） (08:48)) n% i. j; c5 k) E# h) s
10-3 在线学习 (07:41)% [0 U( j S: t( l6 t1 |
10-4 混合模型1 (15:09)
?# W( r) v5 X D$ Z f10-5 混合模型2 (13:25)
$ z+ m4 j8 d5 c1 K# C10-6 实战准备（一） (14:36)
5 w+ {: M- s6 f. `8 R& C10-7 实战准备（二） (14:05)
: g; e v# A7 P+ Y10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)2 F' Y: m6 o3 w$ l7 [6 m! n
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
U! J. g, o. |. j10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23): H/ f& w9 n$ U
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10); w/ p9 ?% Q( f5 | W0 j, U
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)* i/ _4 a/ V% D' P2 s4 l/ P' \
! `/ _; m& r4 J5 x; @
第11章 课程总结3 `9 A8 t$ k- ]# x9 _; E7 X* H: X3 r
11-1 课程总结（一） (19:52)5 E( M3 q, [: S L1 ^
11-2 课程总结（二） (15:41)
; S: U t4 a5 s8 s) }11-3 课程总结（三） (23:16)
; O$ S6 X2 C% w; o5 m6 d% o9 _! {& {7 Y+ m
: J, o; v: a" Z5 t% r: @〖下载地址〗, [& x; |& n# B; S2 h' G
, h g( E3 B4 Z' q6 ]〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗. e9 z( W, j( N( M; y
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