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% m1 |- r5 I1 u〖课程介绍〗
3 Q* q A( }% p! |% }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。2 B* \4 ~, G+ m3 V9 k
, F+ V7 I- ^! ?+ g
〖课程目录〗
+ s) y9 P1 C$ z. b1 P4 y/ L- ?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0 C6 v1 Y( d2 j( L$ p2 E* F: r
1-1 课程导学 (19:43)试看
/ @' w I1 n; V. U* E1-2 内容快速概览 (21:48)试看
$ T }8 G4 W% Q8 U1-3 人工智能介绍 (19:33)
2 @5 G! V- C+ E- m' r" h1-4 环境及工具包介绍 (17:38)9 h( i, h. |9 H3 S
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
* v1 J' o2 O) n1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
9 \! }+ O* V; s2 n/ T$ L0 h `& _( O$ e
第2章 机器学习之线性回归
8 Q q: S+ _# ?3 O- ]& W2-1 机器学习介绍 (17:42)4 K5 b7 H' @4 c8 F: c! V$ V
2-2 线性回归 (25:47)
1 a; e: h/ _- f6 m4 Q ]2-3 线性回归实战准备 (13:34)1 [+ k. k! B: i8 J$ B+ O1 l, N
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
/ _. A; I, Z& {1 v. H4 b2-5 多因子线性回归实战 (25:29)1 }* N- t' T9 m& N4 l: }7 I( R
2-6 作业节
1 x5 D# G$ r5 V& l$ n" I# `; A7 K; J5 ?3 r
第3章 机器学习之逻辑回归
4 p3 w) c- C1 k/ r1 U) v3-1 分类问题介绍 (16:40)
6 }' M. Q" i3 N) ?7 Z3-2 逻辑回归（1） (14:54). _$ _# F7 d) f5 w h$ n% F8 X+ e
3-3 逻辑回归（2） (14:30)' E& H F' w; j* F* D/ y: i
3-4 实战准备 (13:31)/ V$ ~# {' J. [& Q9 g# k; y
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
/ d, G5 `" e7 Y' l1 t) f3-6 考试通过实战（二） (16:01)
( `. y1 H3 I# h0 T0 k3-7 芯片检测实战 (16:30)
# X# b8 U5 D, I/ k9 W: V/ o! ]3-8 作业节
' ]; B' s' y% m) k% |: J- I4 c) v. Z9 f3-9 作业节
' r, e/ \/ f7 y: S' B$ x5 F8 e# Y" @/ T) O
第4章 机器学习之聚类
" i) {; m, f- Q: J. }4-1 无监督学习 (18:37)% T7 x- \$ X2 c% j; T0 j/ ], j
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01); c. M+ x& ~* s9 c7 y3 z
4-3 实战准备 (09:19)8 }) B/ t$ T* q; j$ c( O; h
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
) I0 [$ h' w. }. }* D3 Y3 L( z4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
% w9 T$ I$ [* h6 c% }/ ]" W( w4-6 KNN-Meanshift (16:51)
6 y! r- D6 U1 H1 l6 e% K4-7 作业节
7 m# Y8 Z) o' h* Q8 Q; T, @4-8 作业节+ V2 V5 O0 y6 _8 i" b
0 K2 J; v l2 W/ K. w
第5章 机器学习其他常用技术/ l. ?$ m& A1 v0 j) S+ S
5-1 决策树（1） (13:22)
0 T- T2 P8 {. S+ `* }5-2 决策树（2） (14:48)
& A4 L" B _! u8 n5-3 异常检测 (15:36)
1 ?$ ]) F+ ~" G5-4 主成分分析 (17:18)6 r8 ^7 a! g: ~0 [
5-5 实战准备 (22:19)
& r. D# D. i2 n- q! y Y! I5-6 实战（1） (17:06), G" c0 }9 L! \' P
5-7 实战（2） (14:49)
7 l7 X) K. R2 H* p' b1 V& c5-8 实战（3） (23:32)! D" X6 v6 n n0 O/ Z8 H
5-9 作业节
1 R6 a6 `# K7 n4 w6 |) `9 G5-10 作业节, X9 o- {- f5 ^9 d7 [" o
# K+ Y1 m, x" j( j
第6章 模型评价与优化/ r) q% P8 M8 t3 z6 C/ \8 `+ B% ]
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
/ j! M* K& k7 p3 n1 ]6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
- Y- ]* D) a4 D2 v0 H7 m6-3 模型优化 (21:09)4 G! W& L# {. o* B9 B
6-4 实战准备 (13:43)9 C' Q2 o% e: T
6-5 实战（一） (24:53)
5 V1 K" U J+ G$ V6-6 实战（二） (15:05)6 g6 f s# e4 A3 _6 P
6-7 实战（三） (24:20)
4 C) w: L# `/ M' K5 T+ V( {8 ?6-8 作业节4 e5 {1 |" ~/ E: y- O; e6 x! Y: y
( s( h/ B$ l7 C U" M% L第7章 深度学习之多层感知器
& d6 Z8 v$ J, p( h2 Z6 b. x3 v7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
* Q9 H. n& z' Q% x2 |# V( P: ^+ d' U& t7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
$ F) C1 x" M% F9 E J! w7-3 实战准备 (18:57)! n$ x; N q& [1 ?$ w* P$ E, q+ I
7-4 实战（一） (23:24); ]; K8 A Z0 Y
7-5 实战（二） (18:46)
6 k& ~$ d" @0 `" G7-6 作业节
$ r) R0 Z8 ^1 E+ S7-7 作业节
, P5 c# E% R: Q* j- Z i0 o1 n. K) L4 a9 o Y+ k4 p
第8章 深度学习之卷积神经网络6 l r: z( X/ ?8 {$ v( z! Q5 a
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
! V) B( q) N4 G8 C8-2 卷积神经网络（二） (26:16)! J+ \/ N% ?7 } y5 A1 C7 z: r4 x
8-3 实战准备 (15:18)6 ^. O1 H) W/ m, t& s- ~1 N
8-4 实战（一） (24:17)7 h& s- n0 R7 O# g4 p, j
8-5 实战（二） (26:20)
n& P/ K+ k; e$ ~8-6 作业节; K$ t, S6 x9 J; g6 T
/ X8 }: W; F3 H" U. Y3 x8 u6 v1 B) [
第9章 深度学习之循环神经网络- R9 d; Y7 s0 Q& a7 z! x% I
9-1 序列数据案例 (11:41), d' G0 _- C) p# Q# W9 L5 j
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
: }6 T$ e' D! f+ Z7 C; M* I9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
1 q# O- Z, k3 d9-4 实战准备 (15:25)* q$ w0 o% ~# `6 [
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
V/ K, q' E" s8 d9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
' X/ H4 L# k- ]5 a9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)+ H l* w( y& G
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)4 |% y5 e9 A5 F
9-9 作业节
7 V' ] ]6 [9 [ q* s8 }8 a9-10 作业节& Y3 d+ b# i5 L) V! X
5 ~- f- J _: W* {
第10章 迁移混合模型! P1 S5 X- R7 L9 k2 N
10-1 迁移学习（一） (12:59)
$ L% }/ Q+ @2 O1 Q10-2 迁移学习（二） (08:48)
7 _" n' N1 R$ s: v3 N* u' x1 _, Y10-3 在线学习 (07:41)" S# \# l; N' ~" S
10-4 混合模型1 (15:09) c U' w6 |& h$ g
10-5 混合模型2 (13:25)
6 a% E5 ?7 i$ [8 f* \3 A% Y10-6 实战准备（一） (14:36)
$ ~: D: A# e# B10-7 实战准备（二） (14:05)
, P6 J$ p* D: L" i6 v$ O8 p0 i# p10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
4 O, e" X2 P* v4 z- l) j& v10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
7 |/ s9 y$ a+ _ f9 b. A9 W# i10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
' s/ J, W/ a0 g e' q: z10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
( w# E9 \& k3 F s10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
6 G* f* a H' S9 Z7 i1 u U
. B& B1 P, p" o6 c1 s8 P/ R第11章 课程总结# P$ }0 h% M" E# Z8 F
11-1 课程总结（一） (19:52)' @2 L) }0 h8 @! o
11-2 课程总结（二） (15:41)
) A1 V+ s7 Z- d L" F# B8 D11-3 课程总结（三） (23:16)
$ E0 x% t4 T* J0 z$ n3 D0 a. H' M% n' W; j" X4 m3 |+ g- P
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