D7 f" h) g1 N$ I5 D: N& `, {8 U: L; j/ a2 H5 O
〖课程介绍〗$ v9 N7 J" o6 j0 E2 l
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。& ?* [7 \" t1 M' p, U6 w% p
# l) x% b# h+ x〖课程目录〗
9 F ^0 o$ m: E4 x; U# G R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
2 F& {: V: u# R% y3 @1-1 课程导学 (19:43)试看1 J2 R- I8 ]' [* I
1-2 内容快速概览 (21:48)试看. M$ Z( ^4 j+ A, Y
1-3 人工智能介绍 (19:33)
+ W# E0 g. h6 H, C1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
/ i3 T; N) [; p. n9 ^5 }4 Q1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看1 e O: K% Q! H4 C `, n/ f
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
; B6 U2 f: U' e3 I& z! Y( v6 l# Q7 U# G# o( f; c6 M$ i
第2章 机器学习之线性回归6 i- @" p f1 L1 X5 A% I; M6 {* u
2-1 机器学习介绍 (17:42)
3 l: r* M- o' m) u2-2 线性回归 (25:47)
# A! C# A( s! n' @4 X+ Z9 R2-3 线性回归实战准备 (13:34)
, v8 C! d( Z% ]6 }2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
$ E7 N' b* v" q" ^ G4 i2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
{0 Z# O$ h. c- h* I0 x2-6 作业节
3 y5 s3 p/ b. z3 y2 ]% F& Z+ C) u$ E# X3 w) W/ s
第3章 机器学习之逻辑回归
' U+ I1 o; [- ?# F: v1 o3-1 分类问题介绍 (16:40)# ?/ v7 e# O+ B/ V0 B+ t
3-2 逻辑回归（1） (14:54)$ M# ?: D! T8 w2 y% b6 U
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
$ g7 F6 O8 a* _* p6 b* [ J3-4 实战准备 (13:31)- I* d/ t# _8 k9 w
3-5 考试通过实战（一） (19:49)8 P- h5 s4 V4 y; d; }4 g# u
3-6 考试通过实战（二） (16:01)# I! I" t. R+ w# |
3-7 芯片检测实战 (16:30)" ~! `3 }4 W/ ]6 h [
3-8 作业节* [% H! E: c+ r
3-9 作业节$ Z k [ S! t; J8 d0 J% E3 a
, q: J# R9 L- E+ M' M/ `8 _
第4章 机器学习之聚类$ s" @# P+ r0 b; A: D6 G
4-1 无监督学习 (18:37)
7 q2 T& G" ]1 T: U0 G7 r" t4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01); ~( _# S/ @0 _6 Z8 W" g- }8 K& u
4-3 实战准备 (09:19)7 Q: w/ q. v1 P3 |
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
+ e* s2 H) ^- q4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
- n4 {& ^4 Y: ^7 m( W4-6 KNN-Meanshift (16:51)8 P4 g8 S* m, j! i6 @: S
4-7 作业节# h3 _$ m7 J3 U$ R' p8 ^' {1 u' {
4-8 作业节+ c3 h4 i* h) o
( P; @/ Y! ~& Y& i* p
第5章 机器学习其他常用技术1 H0 y* m5 }( q& I5 F
5-1 决策树（1） (13:22)! d# \0 A5 h+ U& u! Z; W) ]
5-2 决策树（2） (14:48)( Z9 \& n1 m* Y! k! O8 O/ L
5-3 异常检测 (15:36); v. l1 ~# ^) w, e- }& C0 O* H
5-4 主成分分析 (17:18)1 k9 H C: \) f$ e' Y; c8 T
5-5 实战准备 (22:19)$ n. C4 [; ^' }+ S
5-6 实战（1） (17:06)4 B! l4 Z: i# m8 |2 z
5-7 实战（2） (14:49)( U5 W6 e: C& B# C) ?: r
5-8 实战（3） (23:32)
4 r2 L$ ]% l1 O4 `2 m2 ]5-9 作业节
% E; F: T3 F5 ~0 ~% @5-10 作业节
; r L5 z& K8 w3 |1 B3 Q4 ~9 | g
5 j) B1 W3 e+ N) Z7 f第6章 模型评价与优化( U# R7 \) b4 X; t: O) F2 i
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)# i" { f- B4 o9 K- E- K! _
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
+ i* _: h' Y1 a3 V' G5 |4 b6-3 模型优化 (21:09)+ [8 z, T' l+ I1 {) M
6-4 实战准备 (13:43)
1 z d- F3 H3 g: \$ U6-5 实战（一） (24:53)
3 Q5 M; \& l* ^" d" f6 W* w6-6 实战（二） (15:05)$ A/ r* L- t: C7 N# T1 M& o8 f$ ?
6-7 实战（三） (24:20)
& \) X0 {2 p v$ k; I8 H6-8 作业节
% H$ I3 l% \) W' r% R
3 b/ Y& ~9 o! M8 C第7章 深度学习之多层感知器! o8 h( Q8 Y) h
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
T; V B( V `9 L4 j+ c" Z7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)8 U* a4 z/ V# x- r) f5 a X$ j
7-3 实战准备 (18:57) N+ |3 ]' h3 v0 Q
7-4 实战（一） (23:24)
2 i4 |" t2 z2 ^2 h' t/ Y+ L7-5 实战（二） (18:46)6 s* c; s' X) u2 M0 D+ h; {: O
7-6 作业节
& X0 C" X2 a" x: S4 x3 R7-7 作业节8 V6 I4 l8 J- m
9 G4 _; n+ s4 I9 q/ p0 U* q$ u* w第8章 深度学习之卷积神经网络% x- y5 F) N* Y0 n0 k- z8 g
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)1 u* C* V5 A, `9 {" H9 O
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)3 b s9 ^% y/ |# U7 K
8-3 实战准备 (15:18)
& {; W) U# P) l& O% @9 P8-4 实战（一） (24:17)
2 Q) R( F6 e) V; [; v8-5 实战（二） (26:20)7 B$ m- F& ]; l |- y0 q! [
8-6 作业节8 R5 q& b! u4 e) M4 r% {
( v# ?. F; c# i' [2 f# M第9章 深度学习之循环神经网络, i' H% y8 c w0 T) ^: z
9-1 序列数据案例 (11:41)
X, t9 z/ H* u. U9-2 循环神经网络RNN (16:06)+ Q) q% j$ X b
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)9 Q; F" Z' K5 X9 R
9-4 实战准备 (15:25)- y4 W6 F9 x3 K2 Y7 m- x
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
1 }9 b# V, @4 G0 ^; H R7 x$ u9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
3 U1 Z& ~ r% F) k: s6 B7 q9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)# ]: @6 s, E7 O0 S7 X: z
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00): j! _* g8 A6 I& m( @+ `$ @0 R
9-9 作业节1 [3 V3 k6 E9 O+ J4 b
9-10 作业节
7 ^5 o0 C2 U+ M
0 H7 c2 _& q7 `6 t7 T第10章 迁移混合模型 R, A& _8 D, ]$ I; Y7 _9 v
10-1 迁移学习（一） (12:59)) l, w" r4 b- K3 C8 d9 i+ t+ p" E
10-2 迁移学习（二） (08:48)
9 M( ]3 v. |: U9 Z10-3 在线学习 (07:41)
8 w g! n% D; a+ ^10-4 混合模型1 (15:09)
- d5 S* a. l) k5 D; d* v10-5 混合模型2 (13:25)
( b1 x5 }* _! |4 p0 N" k) D2 y7 `10-6 实战准备（一） (14:36)
1 S6 M, B2 d! o2 h6 k10-7 实战准备（二） (14:05)
" U; B3 b2 A1 O( B* |10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
$ `& {/ L: V, U4 ~- p10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)8 p+ R. h- w H7 J9 k0 t& m
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
5 k/ w* q, _. j' L10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)' o$ i: o- V' c1 D c7 \
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)9 ~. M5 c$ Z! M. A+ `
1 U- f* l5 u& T. _: }% b第11章 课程总结
: X6 i8 G$ c; ~' x' I- _, t% _11-1 课程总结（一） (19:52)( H; P/ U) i1 t8 @# V/ }: P& H+ X
11-2 课程总结（二） (15:41)! T" N; r" }. w3 ?
11-3 课程总结（三） (23:16)
) E2 N7 J# d4 _3 Z2 @2 ~/ A( g$ {* }5 l6 Q$ i f
1 e1 n. }3 C, \$ p7 G$ Q6 q〖下载地址〗# D0 d. A C2 ~
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