' C" \6 v F+ |8 Y% k2 t- D. x9 I- `. \" B: x0 C
〖课程介绍〗
+ T) y3 h1 n2 j6 c* r3 e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。
- T- M. k3 N$ S( h L. [) P1 H1 I$ n9 u/ }$ a6 L z; z
〖课程目录〗
3 k' T- ?& }6 p1 H1 [7 z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& J5 b, T- b f, O. h
1-1 课程导学 (19:43)试看3 J7 V8 |" ~( L# L6 E
1-2 内容快速概览 (21:48)试看5 b1 o. a1 q5 [! e: U: G, I. R
1-3 人工智能介绍 (19:33)
! f" s7 D: X- f+ }" {: l9 A* Y1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
8 j7 C: j" p: n1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看) g& y' {# |( z% N% S( l6 K: o2 I
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)/ F3 Q4 N d8 I2 z6 {2 c7 m8 d
+ ^5 V) y% h0 {- n4 {6 _
第2章 机器学习之线性回归
o" g/ @$ i5 J& a# f2-1 机器学习介绍 (17:42)+ S, ]3 {5 ^" P: Q8 t
2-2 线性回归 (25:47)* }% f5 j/ {/ ~. \& y7 g% @
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
, H: c L5 P; J- E+ F2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
7 ]6 v4 R: C P4 K$ J2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
3 W$ O) Q) l+ N& n% O: H5 N2-6 作业节# y( n6 W; V* y# ~5 s
' a! p% j: P1 A' F. ` r第3章 机器学习之逻辑回归 R6 E8 r6 K5 }* y
3-1 分类问题介绍 (16:40)+ Y% O* u) i" v9 }% P) k
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
/ h/ Y9 [ ~6 C" o3 Z3-3 逻辑回归（2） (14:30): |2 Y9 h7 ]+ w6 C6 ?
3-4 实战准备 (13:31)
% B$ Y% s- x1 y3-5 考试通过实战（一） (19:49)
1 a1 V& x L+ X$ X3-6 考试通过实战（二） (16:01)
+ u$ r, Q+ h- N! m% y& g- |3-7 芯片检测实战 (16:30) z: B: X# {" E2 A$ m
3-8 作业节
! K, J6 L) i- E1 R) J* A3-9 作业节
/ |2 z( p" Y M& ^7 w
8 H6 ~) K7 { b8 R9 m& }第4章 机器学习之聚类$ o: h* X3 p* ]! v% x0 ^) w
4-1 无监督学习 (18:37)5 D9 O3 d8 J* r! X; C
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
z9 h% ?4 m. n( U/ r4-3 实战准备 (09:19)
- W% v0 r; ~. H4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
# ?* X3 k' J3 C- N5 o- ` [( O4-5 Kmeans实战（2） (11:31)* W+ q$ d/ C5 ~
4-6 KNN-Meanshift (16:51)% O% l/ f) e) T. D8 V
4-7 作业节6 E% N) g0 E/ l
4-8 作业节6 M6 O O- p9 O
1 ?5 P L" L" [% N/ A' Y! u
第5章 机器学习其他常用技术3 p( Z& U7 ^& Q; K7 U2 H
5-1 决策树（1） (13:22)
3 D* h6 F2 F$ e3 d0 D* b& _5-2 决策树（2） (14:48)6 c# y# C& o" Q+ k+ G
5-3 异常检测 (15:36)5 V. D9 @/ Z3 [" a
5-4 主成分分析 (17:18)
+ T1 F4 T$ t) n7 I5-5 实战准备 (22:19)
" @$ u k3 e, y) ^5-6 实战（1） (17:06)
( ?1 d' Y: u& l6 L% M5-7 实战（2） (14:49)
, O0 o4 D/ |" g- J3 o, a/ R' \5-8 实战（3） (23:32)
6 [$ N% V9 Q2 h' _& N( T5-9 作业节+ G( ~# B i; T: J$ t* r' y
5-10 作业节
, J- w. Z6 \& a3 c) |
9 n7 r9 _, D! [: e! u第6章 模型评价与优化6 _% B* Q' w! ^. a8 s
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37): G! }/ k+ [! [+ U3 {. L" D
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
+ Y+ R- m* r; ^# l" j/ {6-3 模型优化 (21:09)
U9 l$ ~' b$ L) |6-4 实战准备 (13:43)
* r) X- i1 E, {8 b! z* l5 m6-5 实战（一） (24:53)1 u3 ?: [" m$ M' \/ E
6-6 实战（二） (15:05)5 Q I. E" V& W% o$ P6 k
6-7 实战（三） (24:20)3 y/ E) m# }& t# K, E" a
6-8 作业节
& e) E( D9 m% z# [1 z' c/ C& X5 R4 V$ @' s
0 C0 | G, R3 T第7章 深度学习之多层感知器/ D3 q' K4 C6 X% z( {2 _
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)5 G1 ?# J! t2 [6 b
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)+ @+ t" e- I* |+ e4 L
7-3 实战准备 (18:57)$ N$ E- E: N" t, Y! u' T
7-4 实战（一） (23:24)
! L+ G4 j1 s$ H2 @/ z) S# {7 |& m7-5 实战（二） (18:46)
7 x0 W, C& J+ [% ~7-6 作业节
, B. U+ c9 x0 v9 B; u2 g7-7 作业节6 H m/ L y8 }. ~0 s, ], B
4 V9 Q$ \- T" Q; Z/ b6 I第8章 深度学习之卷积神经网络
: ~$ Q0 o. |9 U& E5 z* e( m8-1 卷积神经网络（一） (30:03)( A9 h5 |1 u$ Z7 g/ M' B( f% F4 c, L
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
7 i- |7 l4 T: }: v8-3 实战准备 (15:18)
. M4 `( [0 K0 F9 ]4 V: e& O7 ?8-4 实战（一） (24:17)
. l1 \( c! m) W" p d8-5 实战（二） (26:20): |- Q1 {( X+ G5 G) H9 D+ G, s: q
8-6 作业节1 m" s( Z5 |1 d8 X' l
s- s. T4 t7 ?9 D. A
第9章 深度学习之循环神经网络4 O6 I8 b% S5 `: A8 E
9-1 序列数据案例 (11:41)
a4 @, P! ~, a: n5 C. t* c x9-2 循环神经网络RNN (16:06)% w+ O, o& J: j& c, C
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
|4 b% A* z3 S- ^* Q. X+ v9-4 实战准备 (15:25)
7 T! f5 C. x5 Q) U* A3 s8 _9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)' W) t- I( N! l& k' p. ~+ P R
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
2 Y+ |2 P, J# P* ~, Z9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)) U7 u' R8 V3 w" w6 q
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
1 d6 m- `/ ~4 W9-9 作业节* j6 T6 s- {: [ ?( U& V
9-10 作业节
* z4 l3 r+ l1 Z2 E* W9 }7 g& \* I8 v5 D
第10章 迁移混合模型. c# _/ ^3 h5 E8 t; K
10-1 迁移学习（一） (12:59)+ v( K# v1 e" Z( T7 G3 b. }
10-2 迁移学习（二） (08:48)
3 p$ m8 Q* ^- r+ Z10-3 在线学习 (07:41)
! ]6 v6 N) d+ c& ^% Q4 X+ b4 l10-4 混合模型1 (15:09), z4 d2 X! b; C
10-5 混合模型2 (13:25) r3 R! N0 I: b; x( a+ ` Q
10-6 实战准备（一） (14:36)
7 Q9 D: h, W6 u6 n10-7 实战准备（二） (14:05)
- f: [0 ?5 T; j9 S) w3 x10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
8 Y" ]& h- e) m10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)7 I# z: m$ ~9 |6 q
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
+ X/ v4 S5 U, A, B# w% i( Y10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)3 p6 L# F0 X% l0 u9 L2 q0 u, G+ @
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
. p) |8 V+ k: {7 Y$ s) @9 L. Y" t
第11章 课程总结2 i" g$ E1 Z ?% {+ n) K! ~
11-1 课程总结（一） (19:52)5 u1 G/ D- z) t, W, i
11-2 课程总结（二） (15:41)
% ?% _/ J) a$ |; ~" H* O11-3 课程总结（三） (23:16)
8 A- G8 D+ |9 X$ r, E7 T
- W2 V0 f, S8 e `* c1 K q
! i2 C- r( l5 e) U〖下载地址〗! N) q) V/ u( O- x2 }0 l/ m
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