$ ~; M7 @1 Z" W2 j3 V5 O. f, V5 W( E, E6 @8 b
〖课程介绍〗0 u7 O) e- d" I. ]$ P% w/ ?
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 D8 ~; `& I$ {. B
3 C/ E6 B b* g) F5 m
〖课程目录〗
- _* c+ J$ t* W" 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
7 L% V) `& Z! j% \0 E1-1 课程导学 (19:43)试看: o$ V! Y6 I: ^% `
1-2 内容快速概览 (21:48)试看- H0 }( A" R8 l' S8 U3 k9 x
1-3 人工智能介绍 (19:33)
6 o6 L& ]$ `3 C- q" J1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
1 q6 P& h! H, e r, S4 ?! G/ O& h1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看8 s% y* w* D# K! `9 r: L. w" F* {; V# @
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)& N. Q, u4 N3 K2 f4 i
+ Q) [ e" h+ J! x( f第2章 机器学习之线性回归$ l! x/ z6 S, ]% z# \/ ~! F! v' f
2-1 机器学习介绍 (17:42)
, Z. l, z# d3 A1 H; I5 }2-2 线性回归 (25:47)
% I b) c8 q2 @4 _5 _' D2-3 线性回归实战准备 (13:34)+ H. {- T& {8 ? R5 q
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)0 v1 H( I, S: N7 C) k" L4 E X
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
/ n# V/ l, l; j1 D2-6 作业节 ` ^ k& v( e M/ p
) O6 P# ?7 U: a( n9 ?- V/ T
第3章 机器学习之逻辑回归. D4 Y: T: ]( u- x$ X* m+ }3 R
3-1 分类问题介绍 (16:40)7 N' Z& o, s4 I* {9 G
3-2 逻辑回归（1） (14:54)" m2 l" ]9 }/ O: D
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
5 k3 H) q! a- ?0 T: T% [7 [3-4 实战准备 (13:31), L1 k% V; K4 T
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
) x+ J! g2 L! G% o0 h$ p- ?( N) I3-6 考试通过实战（二） (16:01) \$ ]% Y" z& D) N! k' t* q
3-7 芯片检测实战 (16:30)- L) M/ e5 E0 y. Q& |( h: O0 _
3-8 作业节
5 } O+ T \5 n8 ~& n9 Q3 u3-9 作业节4 j7 L/ F8 u1 C5 z7 t, `( {- L
6 \6 n; d4 G0 q# e% J+ U第4章 机器学习之聚类
6 D3 A4 c- a* n4 p. {2 H7 Z4-1 无监督学习 (18:37)# {; f* e; Z: L9 z1 L+ P" }
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
- M/ J% _) m$ A( y/ O! }4-3 实战准备 (09:19)
0 ~4 R4 D+ k5 J9 O! z4-4 Kmeans实战（1） (12:34); D! |9 a o& A U# C0 H4 P- Y
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)3 Q+ k# m2 K. O. }' D: `3 @' z. H0 M
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
s' m6 m! P2 O- P+ y7 N4-7 作业节$ S8 i! l& W/ \5 |0 `
4-8 作业节
1 v9 C: U! Y. E8 Z. D# P1 e; t ^( k g# w+ a# k. U* e. y4 |
第5章 机器学习其他常用技术
' R. b( p& v0 U/ p/ Y5 O% p2 [5-1 决策树（1） (13:22)
, j; S k* @, c& ^7 J' O5-2 决策树（2） (14:48)% r+ q; ~+ g! }* L1 O e5 f
5-3 异常检测 (15:36)$ q5 \, n! ^6 x4 f$ f5 e. ~
5-4 主成分分析 (17:18)- I+ ^- A1 W, z. ^3 k7 r
5-5 实战准备 (22:19)0 u+ m8 I+ v( r1 }. j3 t
5-6 实战（1） (17:06)
* O. v! f( J: a% s5-7 实战（2） (14:49)2 H9 K, ] D. c
5-8 实战（3） (23:32)6 z/ U5 m4 f" H
5-9 作业节9 h$ ^1 m1 Y! ~6 D
5-10 作业节
9 @: [. S/ j$ o, c0 t. X6 _
- O8 F1 g4 V3 {6 Q) p A第6章 模型评价与优化
, c& H" F9 @. t3 `* Q3 }6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
" L: f; V& e' p' O6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
0 V' d5 b% d* x/ r& E6-3 模型优化 (21:09)
" H* @% u8 o. f2 ^2 `6-4 实战准备 (13:43)& X: g" e( p( t/ q
6-5 实战（一） (24:53)1 V) b+ [7 A" ^: D% Q# \
6-6 实战（二） (15:05)
/ i( U8 c, b4 _! {0 @2 @: a8 `' I6-7 实战（三） (24:20)' C- w7 A) a$ I7 @! C$ V
6-8 作业节# H1 F+ H8 ^2 O# a( f) G; X
z% @4 [1 A8 m7 Q第7章 深度学习之多层感知器. G6 R A, Q5 I1 c7 Y, u
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
# Q) L/ z) g# Y' O7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
# l6 G; w7 N8 b( @7-3 实战准备 (18:57)6 X' k. v) V' }2 R
7-4 实战（一） (23:24)
8 |$ P+ @* X$ b+ ]* k- A! C7-5 实战（二） (18:46): ?! Q# u+ {% T( d
7-6 作业节; r8 @& }# _4 {% r. _5 z
7-7 作业节
: G) I. U& V4 X+ f+ O" {/ [+ L( `! u6 @0 k# [0 u
第8章 深度学习之卷积神经网络8 S$ T8 t& p. J' w
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)# [# |. y% o5 L4 e+ l
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
g+ G( q( d# Y6 Z! U% G8-3 实战准备 (15:18)
& ?2 s, o9 i- S* F. s0 L1 G8-4 实战（一） (24:17)
0 b2 b" Z/ k& }' ^* r1 E4 a8-5 实战（二） (26:20)9 P$ Y/ O6 z) c5 ?. n
8-6 作业节7 `; H( f8 |' o
7 e4 j. R$ i' \: d% v" L; t6 q第9章 深度学习之循环神经网络: e& X( i! }/ X* N& a1 F) S4 b
9-1 序列数据案例 (11:41)
) Y8 S( B5 x. |/ R9-2 循环神经网络RNN (16:06). q0 q/ r5 i1 B$ O: B8 n) m
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
4 o) G. @7 z- Z9-4 实战准备 (15:25)
/ J) p$ K% `- y3 X' t5 a' E8 h9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
# S1 ?& C/ f. |* F0 h' _9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
- }1 p0 I4 C- A+ f& s9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
3 i8 H4 {/ A2 s# d9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)# e/ L) v1 ]. N3 W8 r; [: {- L, e
9-9 作业节
5 L8 y6 n, z) `% t% z9-10 作业节
2 M$ j! A) m' _- Q) P- j" j! Q9 G! d" t' U: \" i4 ?
第10章 迁移混合模型$ q% ?% R9 f. X, D' {/ Y' o+ S1 x; P# R
10-1 迁移学习（一） (12:59)6 T' W+ y5 x( ~: v1 q; p- d, I n& R5 d
10-2 迁移学习（二） (08:48)9 o$ G$ V r! a& r- W
10-3 在线学习 (07:41)
9 f4 j3 F! U1 q' L; {10-4 混合模型1 (15:09)1 ~ N! \2 E! E9 j: U- W
10-5 混合模型2 (13:25); ^. G, u: _3 g- r! a+ [3 S- P
10-6 实战准备（一） (14:36)" b3 k3 T! n! j
10-7 实战准备（二） (14:05)
) g' `% a+ I0 f10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)+ m, s* a4 s0 q* ?1 R2 f4 [' w4 Y
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)" p' g5 q# V# b2 S3 a1 ]
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
+ r3 x5 g5 Y: t3 G( G/ N) G7 x# @10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
3 A, e( f0 a7 T8 {& B [0 w10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23), p" t, V9 Z7 T) @7 L; ]3 M+ R
; I8 {4 d7 F7 X, S# l第11章 课程总结
: ?% m$ L7 d8 R: x11-1 课程总结（一） (19:52)6 g8 ^. t" \) R) f" ^
11-2 课程总结（二） (15:41)
/ v `. c. `, E6 W& j1 F# }11-3 课程总结（三） (23:16)# J/ i& [5 p3 H& B
# G4 b* W* n x& f1 N! w- S- R- Z x: M9 R* k" g4 z6 f4 m- j- N: y
〖下载地址〗
2 s" V) U9 `' | u1 e6 w7 D7 ]* S: S) v7 \
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1 ~. Q; I' u, ^, u3 h2 F" w6 d1 `0 }4 u
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