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; |3 s0 C" t" A0 Q$ T/ t2 ^〖课程介绍〗
; J( ?% z( j% V4 l8 P7 \0 d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。# ?, D0 q6 s t. E/ \
* Q- s. ?4 ~4 x9 q
〖课程目录〗+ h, j4 u1 L/ ~4 n1 u6 {' C* G9 s
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3 `9 b8 r* S; j
1-1 课程导学 (19:43)试看
: I) c) J. J E0 k1-2 内容快速概览 (21:48)试看
2 H* N' b) U- T) K) r1-3 人工智能介绍 (19:33)
1 {7 x& ^# i, J3 E1 j4 c1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
" `/ H2 z, @3 U0 q @1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
o0 w9 r8 F& D: L! b; J, W1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
; v. R" s% D2 g Q$ P% \; ]- S& v' `. P& r
第2章 机器学习之线性回归7 k- M4 |: Z2 m. S" g
2-1 机器学习介绍 (17:42)1 G: T- S: u, c. q5 u
2-2 线性回归 (25:47)" K! M/ P( d5 Z. \6 z/ j3 Q
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
; a2 ^: I* Z4 R- u, r% T, E2-4 单因子线性回归实战 (17:18)8 W V2 G; F. q" { Y D
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)$ D" o% |& I- p
2-6 作业节( F# U. {3 o3 t* Z9 s& Y
+ D" f( Y* }7 \/ |7 m4 P第3章 机器学习之逻辑回归: B6 y* {3 b7 |: U8 X4 v
3-1 分类问题介绍 (16:40)* G: n* o/ D6 o& m3 E3 i
3-2 逻辑回归（1） (14:54)0 b5 ]; ], q; w, t: H1 F
3-3 逻辑回归（2） (14:30)- E2 u* q% h8 s
3-4 实战准备 (13:31)7 N4 w6 |% s. Z6 b/ F9 _( Q
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
3 U. {% I2 S8 Z6 v( F% {8 l& O3-6 考试通过实战（二） (16:01)% G+ i4 g2 }/ t
3-7 芯片检测实战 (16:30)/ H0 V5 g) p: R5 o/ F+ C
3-8 作业节+ F! l- y5 [0 |- z9 K
3-9 作业节
) v, e; N( P# ~. Q$ f! w0 {
; v) _' D3 q* y. B9 C/ \第4章 机器学习之聚类
! x$ W/ B9 r2 C8 r+ e4-1 无监督学习 (18:37)
6 y( C* |# V$ n3 L% Q( b4 j4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
/ a5 {: K, r' ?1 J5 B( v1 E5 q4-3 实战准备 (09:19)
$ [0 b; s; f" r; P' E6 I+ W4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
- n m7 b1 P, d& I4-5 Kmeans实战（2） (11:31)0 G$ p9 _. [, P" n8 U& E' f6 y
4-6 KNN-Meanshift (16:51). i6 v. B) f+ N2 C# _4 J9 Y
4-7 作业节6 d/ l0 e. F+ |4 B4 A% m
4-8 作业节, y4 I5 q& S, Z+ z, k M( L
3 a, u" V Y3 p第5章 机器学习其他常用技术. {! }+ M( V$ T9 S4 n) Q
5-1 决策树（1） (13:22)
- u+ c+ z# h- t5-2 决策树（2） (14:48)
% o3 _, Y4 D& i: V) H$ u0 a3 o7 ^5-3 异常检测 (15:36)4 g+ d* P9 K2 I" a% f) F& J2 l
5-4 主成分分析 (17:18)! t, |. }7 L/ Z" D$ `
5-5 实战准备 (22:19)* k& B+ P3 T& m+ ^* b2 O
5-6 实战（1） (17:06)7 ~" a2 F1 x5 c% |1 f
5-7 实战（2） (14:49)
4 l. v6 p) ]7 _- F2 d. ~5-8 实战（3） (23:32)
5 O% `6 U1 g$ z# s5-9 作业节
! G: m: l' y/ p; t% N) J: n- k1 f5-10 作业节
+ w; H6 x4 Y1 i* I8 N7 {1 F# w' i9 @+ C& F: ~
第6章 模型评价与优化
V- v, a$ z& w/ \9 `6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)4 @3 G5 H+ y6 r4 r
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)9 B) D0 |" x' D( X$ l% J" A
6-3 模型优化 (21:09)6 |1 T& N6 s4 H. ]" s2 }0 J3 l+ X
6-4 实战准备 (13:43). y/ R9 }- I! K' ?
6-5 实战（一） (24:53)2 C5 W1 U7 V% o( G+ K- @0 [' Q% |
6-6 实战（二） (15:05)# F8 G7 z# m+ {! Q
6-7 实战（三） (24:20)
# b' p, h9 @6 ]0 j6-8 作业节, n1 I4 @ o: F! G% V
1 h7 k5 g; k! F& U第7章 深度学习之多层感知器: Y/ r" s& ^* V9 _
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
, R# d4 {' V+ L9 h# A" b3 M/ I& e7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
6 I3 t& O1 f0 O3 j1 k* A7-3 实战准备 (18:57)
! @5 j; t- X; o- E8 h% q. P* f- H" ]7-4 实战（一） (23:24)0 R C# ?, _, Q, z
7-5 实战（二） (18:46)
) F" T# Q7 G! n! s X/ W7-6 作业节
2 N0 @) ]* o, t+ F) J7-7 作业节* O- v& L8 t% U: O/ }
; r" d" b; [$ G% ?8 p第8章 深度学习之卷积神经网络
# w' a( {/ Z, k2 j4 u8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
* i3 i0 q: D2 V9 _( m* c2 H3 V8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
9 H# ^1 y0 }: c- Z8-3 实战准备 (15:18)& o/ G" ~! w, V+ H! A
8-4 实战（一） (24:17)5 ?, J4 R% `6 x7 K( \ x
8-5 实战（二） (26:20)
3 g' |# G# r+ k+ {5 g, o1 v+ S8-6 作业节
7 b2 v8 B. K) N0 v" `- f1 u+ R& c; T3 d6 Q8 G6 i! F6 T
第9章 深度学习之循环神经网络
/ g* v, q$ [8 v& ~3 y+ |6 v; w9-1 序列数据案例 (11:41). ]: I! o5 H! h" q8 {$ p
9-2 循环神经网络RNN (16:06): ^1 T5 l, m9 W2 ]/ A" s
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
! H1 m* p* m% m5 [9-4 实战准备 (15:25)
; G6 Y t( y1 E) f0 b4 J3 v) C" F9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)/ K* A* v! A! Q! P
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
* O% D; h$ z) m3 m, H3 [' z9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
6 [8 l4 m* O$ g2 h, B8 f4 S; Z9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00), Y% Q# n& v% f9 D6 V
9-9 作业节% n3 S4 @& }7 T" K8 D& _
9-10 作业节/ o3 f9 m* L5 Q7 h
6 ` U, D% x$ H0 X, N7 n% Q6 E
第10章 迁移混合模型% c8 h; L. k9 t: c( }4 o
10-1 迁移学习（一） (12:59)3 B1 O/ A) f+ d$ S& X9 E) X! k
10-2 迁移学习（二） (08:48)
) b0 M3 |$ r; Z, I: x9 |10-3 在线学习 (07:41). |7 D% ]. H0 k
10-4 混合模型1 (15:09)
5 v! X& V* D6 g: d5 y+ {$ ~10-5 混合模型2 (13:25), H( o; K# P0 x7 m/ P$ g! B$ m
10-6 实战准备（一） (14:36)* w' ]8 X6 y3 R
10-7 实战准备（二） (14:05)
4 V- h& |9 {% M ]& |# y* u10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)& l6 O# Q# R8 u K5 h C( } ~
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
. _1 j& W5 L ]/ c# N d0 E10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23): B0 ^+ k& U, r$ z3 W% |/ ]
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
! D% a2 x$ F% D, Y1 G2 \10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
$ B& a1 v4 x+ S, x0 K* \- G Y9 D' [; B
第11章 课程总结. |9 Y- K( k; m0 K7 N/ E2 }
11-1 课程总结（一） (19:52)
' G$ R4 u! h3 W4 p) l7 R- |11-2 课程总结（二） (15:41)' |. F& a; n+ A; R2 w
11-3 课程总结（三） (23:16)
& M7 k7 X, Y& h! S
J% b4 n6 H% o$ d+ d m8 C- H2 C& A$ ]1 b% k6 ?5 t
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