9 |6 h7 w( V6 Y6 g, K: W& @1 t* H$ b; g3 k7 | P- n
〖课程介绍〗
# f$ B f" ^0 x2 S# d8 V2 w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。9 a2 N V) f* c. ~3 Y/ O
4 b9 W# J* D) D, F) Y# k
〖课程目录〗
& G) d) V9 Z$ ]" K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1 x4 x* T7 i, J2 Z; n
1-1 课程导学 (19:43)试看
& T' G. d: B0 I2 ~3 [1-2 内容快速概览 (21:48)试看
+ k, \" x( O5 h: }1-3 人工智能介绍 (19:33)4 B, `2 F6 Z( l6 W/ W
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
, k7 Q; q0 d( C8 J. s& Z2 K! o1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
# V! {8 L0 c E1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21). L* @8 K. ~( a7 e! j! \* u
% n/ V6 z n4 N% u# O, q- f }
第2章 机器学习之线性回归
$ {" P$ @) `5 c5 j6 }5 `$ Z8 o2-1 机器学习介绍 (17:42); L& E. T' E& c- Q% t+ n
2-2 线性回归 (25:47)0 L2 j. e d4 d4 w% D
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
4 | W! F" l$ Q6 `$ |- e2-4 单因子线性回归实战 (17:18) i6 U! N! b/ a/ j
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
, x6 R6 c) v9 |9 ]0 P2-6 作业节
, c0 z4 Q1 Z' e3 m
( H; {+ y9 v- i7 `( T第3章 机器学习之逻辑回归
/ t2 x/ u- q4 o" N; b3-1 分类问题介绍 (16:40). ~% M6 j7 O% w- W9 t8 u% O
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
$ g, K9 S7 m( p! c+ Y7 k3-3 逻辑回归（2） (14:30)
- |/ d2 m/ n: F) ?0 d3-4 实战准备 (13:31)$ ~/ n& |1 K* H8 r5 {/ y" y
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
7 Z7 ]1 h5 }8 }5 I3-6 考试通过实战（二） (16:01)
5 U6 @( f5 z* G0 N& v3-7 芯片检测实战 (16:30)& C* z8 \ {/ Z0 ]( h3 v. p5 P
3-8 作业节
* Y+ d" u( V) q+ Q3-9 作业节
2 J; d$ A. T% w6 Y0 t0 o9 a1 u/ [- S) _( ]* }5 B# X& y
第4章 机器学习之聚类
- @, h% I9 U7 v" L, N3 u4-1 无监督学习 (18:37)/ \* n' u, Q7 F! a- z
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
" X/ P4 p" Q9 u- t* q4-3 实战准备 (09:19)
. o3 Z" D3 s h% U1 e3 B) B4-4 Kmeans实战（1） (12:34), g5 t+ y) C8 q2 H$ N
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)6 B! z& h& b1 p+ a: W: `
4-6 KNN-Meanshift (16:51)9 `$ X- e4 s8 \( W( N0 ?9 r8 n7 k
4-7 作业节7 `0 P% S4 C2 r8 Q, \
4-8 作业节/ W1 { d$ j2 d) t* b; u- ~
) P% H, w) A# {8 J8 u- s: Q
第5章 机器学习其他常用技术
( M5 n E# w! W; i' ~5-1 决策树（1） (13:22)2 r/ N* N1 U2 }" l4 K/ a
5-2 决策树（2） (14:48)( g% s' b5 N4 g% O
5-3 异常检测 (15:36)
9 |& d1 m& n# S2 y$ ]5-4 主成分分析 (17:18). H* u u6 ^$ b- G
5-5 实战准备 (22:19)3 p" d7 h* `( D0 O& y. L! T. M- `/ C
5-6 实战（1） (17:06)4 a- O! _: c0 S# `1 ?( U7 d6 F
5-7 实战（2） (14:49)# Q" B* b& a/ H; k( T
5-8 实战（3） (23:32)
" t- q0 h3 d' y/ x9 F. j* M5-9 作业节
0 H1 B0 |: Q7 Q \( L5-10 作业节, w7 N# b( a9 o* I/ x
/ |$ q- @% C- e5 A9 O* N- D第6章 模型评价与优化8 N* q/ C1 O( _ G6 E9 C. r
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)+ i# f+ a4 ?) Q0 c* z ]# }- t
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
0 H+ F) j6 b' ^- W6-3 模型优化 (21:09)4 n% ~6 t" R* M8 F
6-4 实战准备 (13:43)3 U' z6 g! {* g& K) y7 a( k
6-5 实战（一） (24:53)
/ G) H k( N/ r+ o6 s( K6-6 实战（二） (15:05)
1 q" ~/ ~1 L3 ]/ O7 B3 t6-7 实战（三） (24:20)% U z) d0 x: T8 c5 t/ ?- }$ ^: H
6-8 作业节9 P: q, g, i4 Q$ x
" `# @! {: w0 J第7章 深度学习之多层感知器
# B i, A& P4 E6 t9 R$ l7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
2 [# ^3 ^/ g3 N% b, I+ w: S7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)3 g, v. K( D- _4 R) x3 y
7-3 实战准备 (18:57)2 X' z9 ~$ c, T) b
7-4 实战（一） (23:24)
- f4 M+ J2 J5 g7-5 实战（二） (18:46)
' K }; V- a; |! x! ^7-6 作业节
) ?9 ] d, I: m9 r u' V5 ^& X7-7 作业节! X2 J, o3 ?/ Y6 z
5 L2 |& G, _. {5 \0 M0 |) P第8章 深度学习之卷积神经网络
3 o4 f+ ^- ^5 D: C& o; A8-1 卷积神经网络（一） (30:03)8 l2 k2 j& c1 L$ Q. I7 `" B
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)& t% @& i$ e/ b; l# K2 P
8-3 实战准备 (15:18)1 }' b+ ^% Q2 ]$ Z' y H$ q
8-4 实战（一） (24:17)3 e# b" d) b# r7 A( W+ Z6 h
8-5 实战（二） (26:20)
- x$ ~; ^" F M% W/ `8-6 作业节
5 c6 l& z0 U+ H: h* v9 q+ C
# b. h$ |& x5 Y8 k$ ~第9章 深度学习之循环神经网络9 ]: Q3 w8 G+ `2 T Q, ^' t
9-1 序列数据案例 (11:41)$ T( k$ {% g. x- ?
9-2 循环神经网络RNN (16:06)8 d4 v2 T. K5 X: T* H2 n0 g
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
9 Q. B8 t, {" X3 n3 f0 ?: X, s9-4 实战准备 (15:25)
) p c( b$ R% X5 T- d6 k. |9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
- }4 q7 L, E. L& H9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)- i, Z' D% d) Q
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)+ `- q/ S/ P8 ~$ d+ ]
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)' j) B& B2 q8 @% O' c' S
9-9 作业节9 h, @' V0 i O# ]+ U! J
9-10 作业节
( Y9 V2 V: t6 u/ b9 K i. m# V" E2 v! e, o) U" h$ t. s
第10章 迁移混合模型
0 t! ]3 n- _( {3 F7 j10-1 迁移学习（一） (12:59)- Q) _7 k+ d0 o; L4 t0 s. q* {6 L
10-2 迁移学习（二） (08:48)5 d" m* Q3 Z8 n# n; _# t; @
10-3 在线学习 (07:41)
& O) Z, b& x/ v8 Z5 O$ m. X10-4 混合模型1 (15:09); W+ ^' M8 K. b& \0 b8 V
10-5 混合模型2 (13:25)
K7 d6 h% x* G5 [7 A10-6 实战准备（一） (14:36)
! v7 f# X& h. K- y5 J0 k* p10-7 实战准备（二） (14:05)9 X9 K3 }, c4 Q8 u+ u+ ^" L
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
/ j0 H8 m& i! s7 h10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
5 B, c2 x" T8 j3 e( ]10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23): o. |; |& P! K, n. w, w [' ]0 ]
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)* R/ K$ v# N- P7 i: |# c
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
, M, t" K; I! t" c( M1 f O: k
4 I8 j7 l( u/ @) I第11章 课程总结) j1 z( a, g' x2 @0 s- a
11-1 课程总结（一） (19:52)
- o* h( c) Q" H11-2 课程总结（二） (15:41)! E/ _. l& e0 y) v3 ]9 o$ ~
11-3 课程总结（三） (23:16)
; r+ T0 m2 @7 t8 k# z9 B* X
/ T2 ?! `( \/ s/ v- f w* k" o3 h' e& y( g: u
〖下载地址〗: B5 w- [3 s' r6 L
1 X1 f$ |$ T8 R; s$ a: Q1 D0 y
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