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: M, J0 u0 }% G〖课程介绍〗
2 G2 Z9 }$ ]; d# [8 u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。( f2 E; W! d' J6 u- w
1 V9 `7 H# H$ t: g6 z
〖课程目录〗2 m2 {7 V! F6 Q
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' u: \. S" y8 Q# N1 N% m3 H& }
1-1 课程导学 (19:43)试看) ]" U" v" s9 P+ D! T! {* W' e& K' ?
1-2 内容快速概览 (21:48)试看4 j# H5 d- I0 g3 l/ q
1-3 人工智能介绍 (19:33)- u5 Q+ G% b% }9 t8 e) \
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)# o( l( }2 u0 U% Q; ], z& c; s
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看5 d9 S; o" e( f' t3 e0 U
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)) h9 e# D% B- } h0 |
( E1 o% [7 ]' A5 o
第2章 机器学习之线性回归* R' p% { t. W2 U& b8 w
2-1 机器学习介绍 (17:42)2 F% D( B) A; [
2-2 线性回归 (25:47)7 L5 m0 V9 t& J
2-3 线性回归实战准备 (13:34); Z N( `1 p; m$ M' i: d& q
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)( D. @" x! H5 k3 p& V$ V+ O) E
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)) r/ R: {! H" c* _/ \
2-6 作业节4 d2 X5 F& R5 f
2 ^6 I( k) g2 }
第3章 机器学习之逻辑回归- e+ K/ E4 k3 R" p! Z
3-1 分类问题介绍 (16:40)
$ O- ], C9 x7 {3-2 逻辑回归（1） (14:54)
0 p+ C! n$ `; W3-3 逻辑回归（2） (14:30)
! n4 c$ `# D: N5 h2 W. |3-4 实战准备 (13:31)
/ V1 Q$ c1 K, I$ }* @0 D3-5 考试通过实战（一） (19:49)7 a& T4 f+ i# @) r( A4 \* D U5 L' W# Q
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
6 t S7 U+ K3 U3-7 芯片检测实战 (16:30)
) @) x* r4 M3 h0 S8 b; U3-8 作业节/ K' Q8 m- j$ C4 g* w$ H" q
3-9 作业节
2 `8 G! s; ?' D3 U1 i7 e. u, S. K
第4章 机器学习之聚类
" ~$ H- l3 ^6 p' s3 l4-1 无监督学习 (18:37)
( l* L9 e3 X. s4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
3 g0 a9 ~4 ]) o; T4-3 实战准备 (09:19); f7 S: A7 K8 M7 M+ n
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)2 ~) F, `/ c+ F
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)) U v2 `5 t! [: m/ _. s
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
! S7 ], K6 u( Y/ b* i4-7 作业节0 C3 s; u# G: `. A0 e& U- x
4-8 作业节- _/ @& C8 ^! a. @
' b% t8 v/ A5 D. h( W: x第5章 机器学习其他常用技术1 a3 w1 H& u3 E9 b, _* J
5-1 决策树（1） (13:22)$ M8 O1 Y, }+ \, y5 J8 r
5-2 决策树（2） (14:48)
6 R% m( ^- I e1 F2 n2 c7 f. j5-3 异常检测 (15:36)) j1 l% h/ L, Z
5-4 主成分分析 (17:18)2 T. {1 I# M, d' k3 q5 b9 B
5-5 实战准备 (22:19)! |' X! B2 y) f7 A9 Q' v
5-6 实战（1） (17:06)% p! V6 s; d. W' h
5-7 实战（2） (14:49)
4 p7 o9 G- x$ e- t( d% d: p1 r0 q9 R- m5-8 实战（3） (23:32)' N$ F- P6 b5 S: ?2 D; L
5-9 作业节
. U5 V3 s5 ~: {% j* n$ U5-10 作业节! X% I. a2 C8 J4 x
! @4 d) u$ g) @# R# }
第6章 模型评价与优化2 R1 G+ }1 U5 O! `. Z
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
- g; z0 @: W- y( o. r% C8 u) b6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
! n( s* g0 _! A5 w2 o; T6-3 模型优化 (21:09)- q6 C A) j2 X4 E# V( T& G- a; [
6-4 实战准备 (13:43)1 P& _) w, D8 u5 E3 [/ U4 k7 G
6-5 实战（一） (24:53)
0 s. C2 b2 { ]- L; u/ N" r6-6 实战（二） (15:05)
2 b* f. c8 ?2 u( w6-7 实战（三） (24:20)4 b' s1 f& E% }5 h6 h( }- ?
6-8 作业节* X7 x& ^. K4 V' X/ H" j
; M e% s& W; Z; d+ i2 e0 z( e
第7章 深度学习之多层感知器
6 [- {; \4 r- e, _& ?7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
6 C/ E; \7 X( Y O/ E7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
# e: E1 E+ U$ S% ^4 u4 k0 A9 f7-3 实战准备 (18:57) p- s b9 A5 Q. I, X0 d% P( g
7-4 实战（一） (23:24)5 o [3 @" ~ o# H& u4 b
7-5 实战（二） (18:46)
H# F4 W% g* J1 t2 k% b' S7-6 作业节
$ O7 \* ], A6 g8 R2 u0 `7-7 作业节
5 z3 \4 I0 |/ v9 O( Y, W' B3 G# ~4 v3 ^3 K
第8章 深度学习之卷积神经网络
: a1 R, n- b5 b, y: |! N* g8-1 卷积神经网络（一） (30:03) g( u* f$ N1 u2 \
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
8 K4 Q9 u! A/ C8-3 实战准备 (15:18)
: \3 D' L* H: r. N& C2 U& @; r8-4 实战（一） (24:17)
' C# W; P% ]9 Z1 K: c8-5 实战（二） (26:20); q1 J# [2 D+ P4 j- ], y3 v
8-6 作业节! K7 q' P9 f1 H0 u/ k
5 j5 y, m( N. l; P$ L% N Y4 S第9章 深度学习之循环神经网络- K6 J( p" K* L; Y
9-1 序列数据案例 (11:41)$ _% r- |( t* {+ a$ _, X
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
. V- P8 N+ w( u7 Z% c# P9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
1 b# Q4 w( E0 @6 P1 j6 H9-4 实战准备 (15:25)
' n# }% |* F$ H8 W3 Y9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)* Q1 B+ b4 a( l1 c, X( T
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
3 U; f+ s* t7 D- U9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
' F: a* d J, {0 u4 k9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)3 z# s# a' l( S& q5 G$ H% p
9-9 作业节- D( A9 w/ L4 I4 t
9-10 作业节
; \9 v! a! h0 \) V) N
# R( |. v6 P7 g8 G! i第10章 迁移混合模型3 d- N2 b8 c( v8 ^ y: {: ]1 G
10-1 迁移学习（一） (12:59)6 k, ^8 m+ g7 n4 T, n- ~1 X
10-2 迁移学习（二） (08:48)
4 `" Q' b+ [ Q+ w10-3 在线学习 (07:41): [, {! [: m4 U$ [+ A
10-4 混合模型1 (15:09)
/ m# m- B* d+ X/ R. [$ W4 O10-5 混合模型2 (13:25)
9 u0 l# {0 ]) }# P0 }" l10-6 实战准备（一） (14:36)
0 g" c* b5 v! Y2 K5 q; j# w D10-7 实战准备（二） (14:05)4 }! W$ d' I+ S0 C
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
0 s6 d" \8 a3 @# n10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)! N% j7 K- C7 r, S0 E) q" i6 B
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23), {9 E; T: ^6 \( P
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10): ^% u* u4 [3 z& L
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
& L8 l8 I5 u( R6 X* P+ j- F! n( ]; e/ J2 ~' x, G
第11章 课程总结; _1 S. w: W1 C. q2 P
11-1 课程总结（一） (19:52)9 E. z* H; S* B1 x0 ^; h2 D) p
11-2 课程总结（二） (15:41)% K2 Y9 g) h. V2 ]
11-3 课程总结（三） (23:16)
" X; {7 H6 [6 U& Z. {; a
4 W9 q* d2 M1 y/ {2 t9 q! D0 X) @1 h9 _0 ^
〖下载地址〗$ p- B+ i. T9 K# y# n6 m% D7 X n
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