8 j6 V& L$ T6 ?
4 V# P6 u% d9 p* _" G+ P. e- f
〖课程介绍〗7 ^; E0 ~. y5 Z6 t J
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。
$ @1 j4 r/ s2 w, T5 @: t3 M' J& w2 p5 S
〖课程目录〗
" ^1 T% ?- x B5 G; ~' 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
9 F5 _+ s1 V) \1-1 课程导学 (19:43)试看. d6 A! f! v6 K6 l7 k& `
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
. C9 t/ b& L8 ^0 Q9 I1-3 人工智能介绍 (19:33)/ X! j( C4 p) i0 h5 V
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)9 ?' W- U! E7 O) [1 X% n
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
S) N( |8 o5 p( ^$ q2 C( B+ J1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)8 U2 h9 t: G% R- e5 x
6 ]. D5 N, Y8 K' ]; j: h第2章 机器学习之线性回归
6 ^3 ~2 e! p" `( R2-1 机器学习介绍 (17:42)+ h# _; u; u' ?& E& t% x6 x
2-2 线性回归 (25:47)4 X- K/ n- ]- [$ {
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
( p9 y1 |' ~: X- F$ [2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
- }# R3 g; h& h4 K% H$ V; v2-5 多因子线性回归实战 (25:29)8 p+ T7 Y1 ~: ~8 U7 C
2-6 作业节$ [/ `* S8 Z# d
$ a6 p3 C1 n. X3 w+ A% |/ M3 U6 g. }第3章 机器学习之逻辑回归8 |# K* o# ?4 q
3-1 分类问题介绍 (16:40)* Z$ e$ `# r/ }6 \5 n8 _4 t
3-2 逻辑回归（1） (14:54)* X4 _6 [' A& y& l3 Z& h
3-3 逻辑回归（2） (14:30)9 @8 q/ H) L4 N! S1 x$ B- d* e
3-4 实战准备 (13:31)% L- ~% v9 d+ r& l3 c. @
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
& j1 r$ q% q0 m, w/ f3-6 考试通过实战（二） (16:01)
# n0 I! K1 z& l6 z3-7 芯片检测实战 (16:30)6 y& P9 t2 A/ {. y
3-8 作业节
8 Z; ~3 Y2 V# q1 R* P3-9 作业节7 s! N, n) I. ]5 ]3 y1 f4 p
$ L1 V- E) r# N0 z1 h6 \
第4章 机器学习之聚类
. o- ]0 s7 k* s* ~4-1 无监督学习 (18:37)
) C5 p( m8 e8 @, @( E4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)/ \4 U4 _3 F' w, e
4-3 实战准备 (09:19)
- \, w8 q) Q( X( ~8 [, K4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
" o( y. F$ V3 g. A C4-5 Kmeans实战（2） (11:31). k, ]* c' q: E/ @
4-6 KNN-Meanshift (16:51)9 m% t" G2 o+ D/ A# _
4-7 作业节% |: {' q, x; O7 S+ `3 j
4-8 作业节
' ?8 M* o) x' I7 C. ]# S5 O }7 a) S& v1 Z% W$ m" E
第5章 机器学习其他常用技术( |& u- S9 t% X1 D5 ]3 E5 M
5-1 决策树（1） (13:22)& Q' u! h' |4 C9 R V$ c9 E* ?
5-2 决策树（2） (14:48), f6 H7 P8 J$ |6 X
5-3 异常检测 (15:36); E6 ~# A1 l6 V5 J& ^8 Y
5-4 主成分分析 (17:18)/ e6 j: U. m# ~8 L
5-5 实战准备 (22:19)
: f, O2 k E5 Q- j9 y& b5-6 实战（1） (17:06)9 E+ D- x: j& u; e- E
5-7 实战（2） (14:49)- s' M d' |* O% c( \6 g
5-8 实战（3） (23:32)* H) l* Y( K% H1 b `
5-9 作业节
7 {* D' |( w+ Z' j4 U9 ~! i+ {( C5-10 作业节. ?: w( ~1 o) V' ]
+ k* X& N8 O0 U, q0 O
第6章 模型评价与优化8 @2 r t. W& H$ m
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
. p" p! G/ L4 h4 o' s6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)2 V% T: W6 Q) d3 u
6-3 模型优化 (21:09)
8 _7 L1 ]7 n3 ~4 f7 q& U6-4 实战准备 (13:43)
% J# ^, U% a) I! C2 T+ P! D6-5 实战（一） (24:53)
0 L; Z- P" X4 r6-6 实战（二） (15:05)
9 {/ g/ }4 ?9 I6 n+ j: B! \ C+ ~6-7 实战（三） (24:20); D2 A+ _' L4 ^; h; [
6-8 作业节0 n4 [ ?/ b3 I2 z. R9 ]$ p: B
1 m2 I% G, u* A1 @* p
第7章 深度学习之多层感知器3 V$ _4 H$ p9 v) b& Z
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)& j) o4 _) Q- t' O, D
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
& z6 V4 _0 T; M8 \' [9 v; n" ^& k7-3 实战准备 (18:57)" ]" f1 J. s: ?" w+ X) B) }
7-4 实战（一） (23:24)0 N: h# M+ A) X
7-5 实战（二） (18:46)4 C& ~- S7 Y3 Z
7-6 作业节
6 y% u' w* T" ~8 e( _% W7-7 作业节4 ]& K9 v2 n }2 p. i6 h
) ]! ~& [7 `& o' V$ [9 p4 T. x第8章 深度学习之卷积神经网络! D$ g2 w) @" f
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)' ^( {7 W: n/ z" m
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
/ c* z3 J- E5 u4 k4 ]1 M% |8-3 实战准备 (15:18)
6 M! B0 H- [+ G u0 X" }8-4 实战（一） (24:17): p. @4 w. m, n' {! e9 s
8-5 实战（二） (26:20)2 G2 H7 |9 a }
8-6 作业节9 W6 P% ~9 \& t: W. c
$ ~. J5 a3 p2 N6 P0 a6 \# c
第9章 深度学习之循环神经网络" N& S6 r% z+ L' E+ c4 |8 ~& T# D9 P* k
9-1 序列数据案例 (11:41)
1 k' J4 f6 o! I' ]! Z9-2 循环神经网络RNN (16:06)
, e* J& N5 S: Z4 k$ t9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
% J; H3 G2 t( x: z9-4 实战准备 (15:25)- c6 \" S( K5 {7 X/ q3 f" N* @
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
( u( Q. s4 \. ]: A4 l9 V9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
$ k5 M" v9 I6 D: m/ {' P9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
8 Y/ d. R% _2 W4 C( e) _9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
* U) h) L" y/ ]3 q, P R8 t9-9 作业节
% N1 T) ~. f1 f! ^+ ]2 J/ N9-10 作业节/ p6 d: {; ?5 k7 e
) i) p6 Y# O. j1 j
第10章 迁移混合模型
: M3 J: T8 ^& W: h5 J10-1 迁移学习（一） (12:59)
: G/ A& p# j7 O# c10-2 迁移学习（二） (08:48)
+ X- c! |$ ^, \, r7 r10-3 在线学习 (07:41)
* v4 K& h, W/ A w10-4 混合模型1 (15:09)5 Y- u0 _6 C0 w( d0 w
10-5 混合模型2 (13:25)
* a x' d0 N9 s' ~" h; X! v2 y, M10-6 实战准备（一） (14:36)
% h* b) V+ g/ I10-7 实战准备（二） (14:05)3 j1 n+ z# q5 r* {3 S
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
6 y0 k* Z& l& Q5 L2 g7 b10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)! [- u4 s. S r3 [ Y- q
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)0 c5 B" Z J2 o3 q& J n% J* c
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
U1 I9 c* F! T+ w10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)) O' z5 c3 M- T8 D( }: S
5 L6 ]8 P2 w+ V, o Q
第11章 课程总结 [# n+ W; H' D+ B* d& s
11-1 课程总结（一） (19:52)
0 `8 b h( Y2 p/ D' T, M/ K11-2 课程总结（二） (15:41)
. ^" U; j+ ]8 H+ l. ~1 x, x' ^11-3 课程总结（三） (23:16)
6 {+ R: t# E- j7 ]' |1 m* t4 W" v* b/ S: i7 |
- l* ~" l+ U7 Q! J! a9 ?
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