: S# L/ _( S/ |+ J+ d1 a& l- n# M/ V5 m! e: O
〖课程介绍〗3 G; i4 v6 P9 U( f: }
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。* h$ P, @$ I0 l; ]
. U ~8 i" T3 B% i& w1 h( C
〖课程目录〗
8 n: L7 |! Q0 D% k6 `9 M6 f$ f0 }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
& i2 u0 M2 u& x7 f i. Q1-1 课程导学 (19:43)试看
- G8 m' C0 v4 ]) h1-2 内容快速概览 (21:48)试看8 A) F; J/ Q# E
1-3 人工智能介绍 (19:33)
$ z* b- m9 ]2 W+ K9 Z1-4 环境及工具包介绍 (17:38)+ p' O1 z% M3 r" t, `; J8 r, M
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看& U" D! Q5 r9 C/ ]/ J5 e9 B7 \! Y
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)! d: K" ?& k6 Q3 f( ?. ?
; }3 Y7 k& B4 f! d6 Q' T" ^4 ]% ]第2章 机器学习之线性回归
, j" E" G* h$ l+ \: h/ m2-1 机器学习介绍 (17:42) e7 R' N. T) v- N
2-2 线性回归 (25:47)8 z/ H+ }/ n7 ~5 i- t) r
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
5 w9 p: E, d" H( R/ ]2-4 单因子线性回归实战 (17:18) U# O& U1 d- J; x7 K& k0 u1 K
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
# Q6 E5 r2 k$ @* {& n2 I u4 B2-6 作业节
. m7 B3 W8 d; ^. ]2 G4 ~4 f* d0 M( S( a. h2 i
第3章 机器学习之逻辑回归
& L7 u5 e+ ^1 N! y3-1 分类问题介绍 (16:40)
/ c* q7 j4 U j9 S7 n. K. K. ]3-2 逻辑回归（1） (14:54)) w* V. v6 @( @0 y4 f# [0 x1 g
3-3 逻辑回归（2） (14:30)) e! ~& I; n6 O# }9 p+ X
3-4 实战准备 (13:31)- u( w+ U- b J" O! }& k1 [, [# H
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
& f D, U- G/ K0 G3-6 考试通过实战（二） (16:01)
0 |4 r6 P; x: T: c( ]' m3-7 芯片检测实战 (16:30)
e9 T# ^7 r) n. a0 U0 Z) n7 t0 W3-8 作业节; g% W5 O+ Y( P' N; {8 C5 W% s
3-9 作业节; {5 ^2 y H i' b5 b# v+ R
' P' k; W5 Z* k8 l D0 |2 u
第4章 机器学习之聚类" {" l" i4 T6 S! {3 I
4-1 无监督学习 (18:37)1 C E# ?, _% a
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)1 g" {: d. f8 D$ t( Y5 h
4-3 实战准备 (09:19)) H3 Z* Q( X6 h# T1 R
4-4 Kmeans实战（1） (12:34), V/ y. Z, B2 M2 X
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)$ z" U. C8 H5 w
4-6 KNN-Meanshift (16:51)! p1 k S# S9 r
4-7 作业节
h" z0 g6 }/ A u& z4-8 作业节
- G5 V! Z$ H& P
2 K2 T7 G o4 v3 ?第5章 机器学习其他常用技术
: g* ~; U$ e* Z6 o( B( o) Y5-1 决策树（1） (13:22)
- y& V. _2 w6 c; E; Y) U5-2 决策树（2） (14:48)5 ]4 E% f% j7 A
5-3 异常检测 (15:36)
4 |- E3 Y; I% W- A6 {5-4 主成分分析 (17:18)
6 B% m V) ]5 {: u7 Q2 `" [& \5-5 实战准备 (22:19)$ h( @4 G ^7 R: F
5-6 实战（1） (17:06)
( {9 q+ @2 T+ x4 J8 ~5 O4 U5-7 实战（2） (14:49)
0 [, Y0 x/ i E4 R5-8 实战（3） (23:32)7 O+ L& B' ?7 p( x7 i
5-9 作业节3 L% P7 b0 p/ U2 q% K
5-10 作业节
- I9 U# f; Z, x0 p, z* P
: t" W0 }. b& x+ W8 Y第6章 模型评价与优化. _" F: [+ k7 y& n' T
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
% }' o9 S7 U/ s2 G/ T9 U- t, i6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)7 g4 Z" L4 N; @( h- F" \) F) ] X
6-3 模型优化 (21:09)
5 z _2 j8 j7 @, `6-4 实战准备 (13:43)
+ }% o$ X2 Z, c. R" I6-5 实战（一） (24:53)
" C3 n8 S$ z/ d2 L6-6 实战（二） (15:05)
+ q9 L3 h! c2 v* t% V' A6-7 实战（三） (24:20)% g5 [9 A: B. U* X+ O' T4 [' i- Q
6-8 作业节
1 s* Y+ q$ P, ^% s8 N! C
- \7 ^% \5 L6 B9 ~第7章 深度学习之多层感知器
( R& j) V5 n- v$ S) E" O8 v( T" g! X7-1 多层感知器(MLP) (18:18)% O. N7 j- U$ m6 h* ?
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)7 O2 J+ L# e( e6 U
7-3 实战准备 (18:57)
/ l$ Q2 s. N* A. c* X! ^7-4 实战（一） (23:24)2 y/ Q5 h5 o8 X' {. y
7-5 实战（二） (18:46)
: J5 A+ Q2 @6 a7-6 作业节) k0 O& G# [7 a _" |5 {. X
7-7 作业节
7 w) o. x! w" }: J. r' N9 A v7 e* x- g/ C6 F# w# b. u' C
第8章 深度学习之卷积神经网络0 h6 Z0 I1 _ y7 {9 \
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
" Z2 c. j3 E, E/ f* y8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
4 g0 k6 q* ~" o7 p" t6 n; C8-3 实战准备 (15:18)1 i Y0 v. m1 J! N5 o' d: y0 M
8-4 实战（一） (24:17)8 O% s$ X3 U2 ~9 v
8-5 实战（二） (26:20)1 m) o5 a1 C% B" R
8-6 作业节0 L4 U; W5 I0 N. K& W4 }. @/ I
1 H: X8 q _% T7 ~! i第9章 深度学习之循环神经网络
! s0 s& q; w9 M0 j6 C: A9-1 序列数据案例 (11:41)* n3 f. f3 F! l- y0 J) X! ]) J
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
2 l3 C6 C( H9 r0 x+ N- E3 M9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
% N. _8 Q( K2 G- f. G9-4 实战准备 (15:25)2 V1 c2 M4 y8 L+ S# g( e! c
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
/ g3 i; D* p6 }) G. Q9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
9 U6 p0 U ~7 P+ T; J8 J9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)* ]9 d: ~7 _) z" G- G" [
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)/ D! c( c4 E. m/ \/ l
9-9 作业节+ P- T# }1 c4 X7 H; ?
9-10 作业节* s, @) G8 a3 [8 _. N* J& A
8 h0 w; X8 I% D$ ^5 `7 D# X
第10章 迁移混合模型
) C; I% x( L" M* o10-1 迁移学习（一） (12:59)) x/ k- C1 z D: T: H. f- G# A
10-2 迁移学习（二） (08:48)
% X- f$ {( b5 N10-3 在线学习 (07:41)
+ ?$ X3 i6 E2 X10-4 混合模型1 (15:09)
7 M. n( j6 `# \. G: D10-5 混合模型2 (13:25)
/ u9 b3 X: G4 }: w& N- t, i9 j10-6 实战准备（一） (14:36)3 m T6 I1 z9 y- x' x- y( H( R3 A; x
10-7 实战准备（二） (14:05)6 S0 R0 A7 a; K$ E5 ]1 S
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
% G6 b6 h* ?+ \2 u. V E10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10) @' h- _1 |5 m; x) |2 O
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
0 ?) u$ c) X. ?& c10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
( f* C& {6 y, c) V; l+ O1 x3 U3 ~10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23); G5 v" J0 B" E& j
$ d6 T/ T9 Y: `* K: Y9 c g* Z第11章 课程总结# r2 F3 ~. ?9 y7 c! l3 |
11-1 课程总结（一） (19:52)
4 I# h# O+ B3 a% Z2 }4 d' L3 [) @. |11-2 课程总结（二） (15:41)
1 M9 w7 `# I& c. ^11-3 课程总结（三） (23:16)
0 H, A! H" B5 I, \8 M' @
# x2 {( n( {: }) v: d
: M. e$ J$ f: V0 }1 x0 H〖下载地址〗
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