2 ?: m' Z( V, ~+ D* V
7 F& d6 i* ]1 w9 ]$ Z$ A/ [2 U" t9 q
〖课程介绍〗& M9 ^* m. u' c ?, W* f
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。
: L# g& r& I! d) V% A+ y. l* X7 z
8 @! r( R9 ^: C: \2 Z+ m8 M4 X+ N〖课程目录〗
% k2 Z- C7 m) B9 I" g* ?+ A4 ~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/ Z% \. n0 M. R: F
1-1 课程导学 (19:43)试看8 n) N+ H; z1 m5 ~0 M) e6 H
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
/ B3 }! e9 Y% K8 y1-3 人工智能介绍 (19:33). Q5 ]( {$ S. _
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
- X) U: f& E2 |" S1 F1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看7 D& r, `7 x8 K' {+ |$ y
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21): l, R7 g- T. i, o' G4 V
& y* x" W8 B4 D7 U, n4 v% i- d! _第2章 机器学习之线性回归
0 p: U6 I7 ^; Y% H1 X( f2-1 机器学习介绍 (17:42)7 w% `9 _" P1 [
2-2 线性回归 (25:47)% j1 Z/ C6 U( j- c. f7 a2 o
2-3 线性回归实战准备 (13:34)4 k' d8 C3 q9 H' x( B
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)3 f7 H o' m! ~- I5 S7 }* ]1 z! s
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
( g2 @9 L! j1 A3 V. K' c) ~2-6 作业节/ l! u1 O' r, r1 Z
9 I; m' x& R) s, _& f' e
第3章 机器学习之逻辑回归8 M! R/ W# C: c6 g) [ H6 ^2 U
3-1 分类问题介绍 (16:40)
/ l+ A2 C0 T. `) H" o$ }3-2 逻辑回归（1） (14:54)
6 c" ~0 T ?! |2 A8 K3-3 逻辑回归（2） (14:30)
6 K( v; g2 h- R+ L3-4 实战准备 (13:31)
, f' R3 S0 ^ S0 t: Z, p8 R3-5 考试通过实战（一） (19:49)( Y1 L, V! Y3 z3 X/ T+ z
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
# J4 b' W3 k1 b& w4 z3-7 芯片检测实战 (16:30)8 U& J0 x" U( B7 E, t
3-8 作业节
( B" X) E0 l- O7 [8 v3-9 作业节5 S- m0 g, V$ R( J7 m: v% }
" l2 r0 U1 G. I第4章 机器学习之聚类. D% N$ d- s4 i2 ?- F
4-1 无监督学习 (18:37)
/ A$ S3 f! a/ ?4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
# p# ]3 \% n3 B. P4-3 实战准备 (09:19)
3 `6 }5 D" v0 p% @4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
) j0 B! q$ G2 |# i- f4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
4 f8 r$ }8 F( i+ I r7 ^4-6 KNN-Meanshift (16:51)
& f- [9 h' p0 D. i- @4-7 作业节6 S* @. m4 R& y, W- K
4-8 作业节; P5 S& G' {/ H( j
V: k- c, W% y" r+ p第5章 机器学习其他常用技术% Q! l* V) Y7 t+ x" y5 c% D
5-1 决策树（1） (13:22)/ O7 }7 Y+ K0 `' W$ n, z
5-2 决策树（2） (14:48)( Z0 V2 x9 p s N$ K1 M
5-3 异常检测 (15:36)
3 ]/ X% v4 E3 u5-4 主成分分析 (17:18)
) j& o" ]: M2 [9 P5-5 实战准备 (22:19)( m$ c: y7 C, u1 p5 t2 X p5 n
5-6 实战（1） (17:06)7 T+ ]! F i% R. s4 J6 y' H
5-7 实战（2） (14:49)! T. [7 E$ d- F1 a
5-8 实战（3） (23:32)
: P5 R, C, D. E, R9 F0 e0 {5-9 作业节
! o% ?+ z+ ~# c5-10 作业节. D& {7 R0 l8 Y" q
& b* O I: n0 @; u第6章 模型评价与优化
0 ^, F. s' x" R: O7 b" M6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)2 z/ L4 `, {% H5 G- ]
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
: b" ]. g. S% T; ^7 u5 t6-3 模型优化 (21:09)
+ X$ v% O \ M/ W/ e6-4 实战准备 (13:43)
6 m6 w+ g7 j& a4 {. R8 M6-5 实战（一） (24:53)
( a4 J/ G; E! ^, C# f6-6 实战（二） (15:05)
$ H: g* ]7 s# o# D- A ^, @' @6-7 实战（三） (24:20)
. E; f; N- x$ J; Y% ~6-8 作业节
8 c! m9 [8 ~4 k& ?9 k+ x# c) k$ V: ]" A' _9 f
第7章 深度学习之多层感知器0 `3 h, C/ k" `: h" v
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
* ?4 U6 i$ A# [! D% b: `; ~9 S3 Q7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
& j( M9 j! C. M% W H+ m7-3 实战准备 (18:57)- }* w% w$ E x, Z
7-4 实战（一） (23:24)5 A- }- I- ~* U
7-5 实战（二） (18:46)( F1 j$ Q5 `4 E, [. z
7-6 作业节$ I( i/ V+ z4 N& ], e( s
7-7 作业节7 X. p5 }4 l* V( d1 d8 y
7 ^2 a% ^; E* L+ C$ T1 _8 h
第8章 深度学习之卷积神经网络8 h8 Z% p/ z1 f, K+ E
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
j, J/ g/ n# h! W/ S: q3 D' g8-2 卷积神经网络（二） (26:16)3 o% g ]$ e$ V5 }
8-3 实战准备 (15:18)2 F8 y+ {8 Y1 m9 \5 L0 k7 X, g Z
8-4 实战（一） (24:17)
5 v8 J. a% C/ D9 B' O! H( g$ K8-5 实战（二） (26:20)
8 ?. g/ U- i5 _) u5 }. f5 b8 F8-6 作业节" u; w" c& Z; q$ n4 [
! I! N* ?/ U& D$ ^$ E
第9章 深度学习之循环神经网络
% M' l7 `0 e: S- ~9-1 序列数据案例 (11:41)
# X. F/ n( Y3 W2 L8 A9-2 循环神经网络RNN (16:06); @2 H8 J0 }" J' d) G; U
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36); W) I, d4 o9 u
9-4 实战准备 (15:25)
1 r% s) j$ x# \6 ]* d" x: |' g1 V9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)7 F7 e. N, M& y4 ?0 A) |
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)4 b: G' H* z+ I0 Y& M
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
9 R, L# s, \/ I( k5 z- [9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
5 R0 e2 g0 S5 P. R( @& n' J9-9 作业节) ]8 a& c- U! q- S# n( Z7 H% b
9-10 作业节* s4 N- [8 j( J# n& w
* Q9 O+ ~/ e. Q5 U8 d3 P7 i
第10章 迁移混合模型
4 F/ A1 N/ X& x# g' x+ ?' q1 @! p10-1 迁移学习（一） (12:59)
2 O% h A2 @/ H6 {$ U8 h10-2 迁移学习（二） (08:48)
5 m3 {& P* [ S/ _3 |6 e) T10-3 在线学习 (07:41)
1 @ l+ |. n# d. M$ w. c10-4 混合模型1 (15:09)
# \2 i$ N1 C+ [* Q) }10-5 混合模型2 (13:25)
! k* A$ A7 p* Z% R4 x: w10-6 实战准备（一） (14:36) o5 R, u9 b0 t' v# a4 \
10-7 实战准备（二） (14:05)8 \/ S, c1 b2 C3 ^. q) g
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
- g( D4 j4 x& e+ I) F. f& P10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)( F, x: {; k T$ C1 y4 P- X5 D9 w8 {& U/ N
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
) @ ?* O: a6 W- b" e8 M10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
' R' d8 K2 s; } a2 k& h: D6 U10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23) S, z7 q) |) @
3 P, G6 i6 J7 `/ j5 C# v第11章 课程总结
" w; y; E* y. ]$ m) V g11-1 课程总结（一） (19:52)
" g3 \) G/ s7 I! q+ Z; n2 e$ d11-2 课程总结（二） (15:41), j; F) q9 I v6 S1 `" O
11-3 课程总结（三） (23:16)
3 C- V. l A, g
+ }' O2 P- ^/ ~0 k# a. n8 c8 C. t
; ?2 M$ e' D% @, r〖下载地址〗: m9 A. s* j- t( T
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