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〖课程介绍〗% F! O" B- Q' I1 z# u* V
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。5 H' W5 a# W* d" i6 s
9 O$ p; o8 @8 x# T5 t6 l
〖课程目录〗/ M3 f7 O) c/ X$ x7 m
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
8 h) S. }( Y$ u6 M. A6 m, Q u, `) ?1-1 课程导学 (19:43)试看) c2 N2 |* r2 P1 Q2 v
1-2 内容快速概览 (21:48)试看' I( j2 O2 X& a8 u; s
1-3 人工智能介绍 (19:33)( i" u, ]6 r8 P! j
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)! L9 U8 [$ ], l3 r
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看+ d" `2 w- \# C! L( [1 Y7 q
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)" q7 Z. U! R' W/ H8 K5 H5 Y
3 W$ R: u4 F7 Q. x0 d# b, K8 K第2章 机器学习之线性回归* [0 T7 l) S ~
2-1 机器学习介绍 (17:42)
- U4 ^. {8 B9 |7 N S* N5 o; N. b2-2 线性回归 (25:47)
- v: g/ z2 {' |* l4 I4 _% {) [6 y2-3 线性回归实战准备 (13:34)' Z: a( K9 ~+ j: X" I! Y
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
9 |% ~" C- h# L) \2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
: I% Y; C9 P4 ]. a2-6 作业节$ ?. _" D, {& Z3 ^
1 ~7 k" Z" g2 H9 X3 }9 L8 O
第3章 机器学习之逻辑回归) j' e" v+ |5 R5 A
3-1 分类问题介绍 (16:40)) E) q9 E3 s) W. l
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
* Y: u2 W% }# F6 L. t, f; g; f: y3-3 逻辑回归（2） (14:30)' W: v% M: c% D% V0 l/ p
3-4 实战准备 (13:31)3 l8 q! ~. v* Z
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
( P2 _: I- l0 M9 w9 e) s3-6 考试通过实战（二） (16:01)
+ V* S# S. H& _( A, e" p: g: v) r3-7 芯片检测实战 (16:30)2 v" }. `1 \! I0 X7 `$ e
3-8 作业节" n3 \) C+ O. j4 b3 X
3-9 作业节
' |' l8 l! \( _1 e' ?/ l6 X0 }
& ~( L! f$ T' {' y- W5 `1 {第4章 机器学习之聚类5 f. c, ]- Y+ Z' n1 `
4-1 无监督学习 (18:37)
* ]5 Q2 z' M5 d8 H. B7 e: f9 ?. x4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
$ R; v2 P# e; ~5 P3 ~" f5 |4-3 实战准备 (09:19)
" J* A7 f7 U) u$ C4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
5 q) B. M( O0 _4-5 Kmeans实战（2） (11:31)3 f$ @+ R% A1 C f1 x; ]% Y
4-6 KNN-Meanshift (16:51), w- s; f- j: l' z
4-7 作业节
6 h3 \% [1 J; h0 U2 W4-8 作业节" {6 ]# e2 j* n* v3 s6 J
: m5 J+ k, s7 t: H P' |第5章 机器学习其他常用技术: T& k' g: v/ X& c; r6 w
5-1 决策树（1） (13:22)
- u4 }0 e, i" ^- R5-2 决策树（2） (14:48)
3 c5 f) _6 s# ?* V/ b5-3 异常检测 (15:36)
! ?6 D9 x+ b0 T S0 N U% r" Q5-4 主成分分析 (17:18)
2 V! ^$ r2 v( ~* n" ~! R5-5 实战准备 (22:19)
2 v& T8 T- `8 L s Q* j5-6 实战（1） (17:06)$ }; i( o- g/ d6 L5 f% O
5-7 实战（2） (14:49)/ D8 O; g7 P; T' s
5-8 实战（3） (23:32)
* o1 I2 n3 o/ t @* I0 f A6 @5-9 作业节7 C( }0 ~8 L, Q' e
5-10 作业节
* p d$ l, c7 o$ Q3 j
" t0 c- }0 l; f" `+ C! R第6章 模型评价与优化
: ]4 y9 I2 b; N! k+ e2 E6 L6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
/ f! K# R1 A5 Z3 }' k/ C6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)- i7 B! h4 O" @! b; e8 r3 a
6-3 模型优化 (21:09)3 O4 Y. C7 ^5 c2 R6 D; n. ]# p& J" h4 }
6-4 实战准备 (13:43)0 A& y1 C5 K1 T& ^/ e
6-5 实战（一） (24:53)
; q% d8 h2 v: l7 Y6-6 实战（二） (15:05)- b/ \6 F( K; B6 v
6-7 实战（三） (24:20)
" T: t- Q2 Y2 \8 s" n( m6-8 作业节
2 I3 O8 x7 {& e5 d$ N2 }; d+ h6 ]: S3 x/ C) t b
第7章 深度学习之多层感知器6 c$ g2 M" O' ]; G
7-1 多层感知器(MLP) (18:18) F7 S8 ^! [; r0 a
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)5 Z, f- u4 v) p; I6 L1 b4 A
7-3 实战准备 (18:57)
; _: @% v4 i# e n4 x! T7-4 实战（一） (23:24)
% F, ^! J7 ~1 ?+ b; T3 H7-5 实战（二） (18:46)
! G0 R/ p+ a X1 A5 ]* Y. U2 }7-6 作业节
' ?1 n& _, n2 o# m( j/ S7-7 作业节$ `3 a% A2 Y. @/ o# |; ~- v
' i! W+ a4 P; c6 D j; b0 W
第8章 深度学习之卷积神经网络
0 A( P: Y# i% C5 d! b, |7 N8-1 卷积神经网络（一） (30:03)* [! O0 V" D6 ]) t% W$ t" e* j
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
/ V. ^: J3 |) P1 A: e* S& d7 s8 S) Z8-3 实战准备 (15:18), ]+ L( R! g3 e7 n- I
8-4 实战（一） (24:17)
+ l2 [& ^8 L; o+ V8-5 实战（二） (26:20)* f8 e& W7 v$ E& t
8-6 作业节
2 m; H" [" J( @# a: m* z- [' B( m" C( A: F" }) v8 h2 M
第9章 深度学习之循环神经网络
9 I d2 e( z4 t+ r4 a, e7 O' r1 i9-1 序列数据案例 (11:41)
3 q# _* a1 r+ Y1 W8 m1 F9-2 循环神经网络RNN (16:06)& d2 n( Y' {1 ?, g
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
% E8 g; g7 x* X7 Q7 j% [8 p8 `9-4 实战准备 (15:25)
. x# h. J5 M. ]( T9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
+ E7 }) p/ [9 n2 ?. B& ^9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)* G! N$ x- R8 ]: K
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)7 E, o1 B: f$ ]7 i
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
; K3 |1 C7 n5 V& X! F' A6 T9-9 作业节; u" U/ y( C+ G
9-10 作业节
+ A2 X7 J9 T2 l0 r) g+ }* Z4 y7 f
& v( C+ }0 a& n5 \" ]3 o第10章 迁移混合模型7 K" `7 }/ G! B2 d0 n. q
10-1 迁移学习（一） (12:59)
) Y* K* U; N$ t+ P/ z10-2 迁移学习（二） (08:48)
- q7 R/ [; V& h" {" r3 R10-3 在线学习 (07:41)0 L; ~9 S; J6 B# q& e
10-4 混合模型1 (15:09)2 d8 {' B5 o. z- R
10-5 混合模型2 (13:25); A2 l' w& h7 M! K. ~* K" P: s" k: k
10-6 实战准备（一） (14:36)$ t$ w* V" m* p0 o
10-7 实战准备（二） (14:05)
@9 p* A. H9 }% k10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)7 |: u b9 @7 o- o2 T1 R' ?
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
! a p- C, K- O1 l5 r10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
4 O6 b& D: O5 m$ L10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)1 m+ R+ ~$ m9 e$ w
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)4 K& i- w6 j/ l1 g# t$ t
- O& Z+ m R4 [" \- {. `
第11章 课程总结
3 i6 ]9 t7 }' Y4 i6 {11-1 课程总结（一） (19:52): P6 o2 z8 S6 V5 N1 x: M/ F+ d5 H
11-2 课程总结（二） (15:41)
" s7 P% A6 s- P7 E0 H+ r11-3 课程总结（三） (23:16)
9 s' B% N4 Y' s4 x
. v) N# s: L" n6 W9 U7 ]9 x2 w3 k f5 r( `
〖下载地址〗
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