2 ]0 E- k/ ]8 e) q9 F9 O
$ W" s/ f( T/ g% c# e% ]! Q/ d, L
〖课程介绍〗
. Y8 m \4 h, Z" E7 W/ 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。0 ]9 J# c: t# r/ S+ h: Y
# J( R2 T. @2 F1 Z% [1 K& B〖课程目录〗
) U0 b. D) I- \- j1 l6 w% M9 _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( \, }- |6 _ D" P. p
1-1 课程导学 (19:43)试看3 i: P* s9 u3 i7 V) r
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
" A* {) D4 L4 p. F q8 ?3 j1-3 人工智能介绍 (19:33)
& {; g `5 k: ?1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
" v, b& m L/ N) F9 x: H1 J; O- e: J1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看9 Z* E5 A* A3 D# @0 X7 G9 g
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)) v" @7 m$ {4 T; c
: W5 G4 x* m2 F7 z6 u! C
第2章 机器学习之线性回归
. M, S: \1 m& m! p, E2-1 机器学习介绍 (17:42)* e4 a0 I& U2 ~$ y, _
2-2 线性回归 (25:47)
8 _( E v( c6 W2 _* t2-3 线性回归实战准备 (13:34)- o0 J3 X& w/ s1 E- L4 ~
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
' w3 t% B/ c- s2-5 多因子线性回归实战 (25:29)4 |1 i% |; C) d. w7 X2 B
2-6 作业节( J: H5 g+ x" {# V {
9 u' c- s/ f) j& ~/ g) i4 n3 @第3章 机器学习之逻辑回归
0 j+ ?9 R- m; v" Q, [+ \( Q- X' H& h3-1 分类问题介绍 (16:40)$ Q0 `( |7 q) z0 V* t. U% u
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
+ f/ ^) A& s7 w% c3-3 逻辑回归（2） (14:30)
3 [" a4 o7 \! |( f3-4 实战准备 (13:31)
5 j& n( d" [( b3-5 考试通过实战（一） (19:49)
5 k$ c0 r$ q+ `; h3-6 考试通过实战（二） (16:01)
0 i* P3 G J& u' @3-7 芯片检测实战 (16:30)8 i9 F; l, V, S* t5 H" F' | Z
3-8 作业节( s& C: ~3 Q, c# }: R( U* ^1 m
3-9 作业节9 c& `6 b- U' d
! ?( J8 o ]; R& s7 ^/ F% p
第4章 机器学习之聚类
8 k- ~9 I# g/ K; O4-1 无监督学习 (18:37)
+ f+ i2 P1 w% r2 |4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)+ G) ?4 y* n2 O3 |, e* B
4-3 实战准备 (09:19)5 I; o9 W4 p8 x
4-4 Kmeans实战（1） (12:34) U4 P& R% W' {4 A0 B
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
F! s1 _, \. r" ?5 Y4-6 KNN-Meanshift (16:51)8 P( \4 p' K/ G: h& y% p
4-7 作业节5 W/ n2 C7 G0 E0 c; K7 m
4-8 作业节
& j! |0 x2 a2 o* e+ V9 l/ e, L; Z3 c- Q: |
第5章 机器学习其他常用技术
$ P B0 ^; d$ o+ y8 ]' h6 w7 r5-1 决策树（1） (13:22); ^# P) a. x% @3 D" |0 o4 ?
5-2 决策树（2） (14:48)
/ l4 ~& U( X. _8 G" h$ H* j5-3 异常检测 (15:36)
- U" P' t8 ] g% w/ j5-4 主成分分析 (17:18)
4 f' L- N- v7 a' T( X7 u5-5 实战准备 (22:19)7 G/ W: j/ y/ l
5-6 实战（1） (17:06)
( h: A8 ^/ v! g u5-7 实战（2） (14:49)
/ j% U) q! z- |& x3 u5-8 实战（3） (23:32)3 \4 [6 D$ V# m3 ]( c
5-9 作业节; L5 a( u* y C) n
5-10 作业节9 u* @% W1 I7 e7 C! G
5 J P+ l- x- {: q第6章 模型评价与优化
0 c5 ]; K+ k/ p) o5 a! I$ g! o( W6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
: w. m2 L5 v0 Y0 O# W6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
% H; k' O( G( k7 m+ K/ A0 E/ z, T6-3 模型优化 (21:09)
, E% `9 p5 y6 q" v0 d6-4 实战准备 (13:43)
: D) P" [/ B! b0 H2 x0 M' j& @6-5 实战（一） (24:53)4 R4 P% z5 t8 H0 h. [- c
6-6 实战（二） (15:05)
& K" p% n6 g. a/ p" u6-7 实战（三） (24:20)+ v; D# L. g" D2 X
6-8 作业节6 P8 i+ k$ p& P% A) x( q
; P, b. a T. X第7章 深度学习之多层感知器
9 @. ~( ~. k. t/ n' x7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
# H6 M# k. ?4 T& D% l7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)3 K5 _# w) D" ]2 J5 E/ l; @
7-3 实战准备 (18:57)* _: \) S# o& n
7-4 实战（一） (23:24)2 M/ O" @8 L$ S4 o1 g
7-5 实战（二） (18:46)
! O: d6 j$ V+ D/ ?: q) M7-6 作业节
2 w0 _5 I% a. ]+ C7-7 作业节
) A2 ^ e4 g1 ^
" I5 [% S0 P% I5 r$ j% ?第8章 深度学习之卷积神经网络
4 ]3 ^, \( J% o2 c6 J5 s6 F( V/ d8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
3 S8 R2 v) T8 ?4 E6 s8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
( m: q- _/ N# _ O* f" Y' h8-3 实战准备 (15:18)
& Y0 O! G# y4 H4 h g6 w$ x8-4 实战（一） (24:17)
& j, M% J; G: x$ v8-5 实战（二） (26:20)8 S* n* p) ^' }* n
8-6 作业节1 _, u: r) ?# B- t$ E$ d
8 ~2 s3 |1 ?2 D, F' m
第9章 深度学习之循环神经网络& @* R4 r5 Q8 N, h. Q/ a. B9 K9 k
9-1 序列数据案例 (11:41)
% h& f' b% Q: U% S( ^; q9-2 循环神经网络RNN (16:06)
- |; d& i0 z: T9 k6 @3 Z9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)' k) i- j+ K3 @, E
9-4 实战准备 (15:25)) d. w$ ]/ ~& L% p5 \3 L" A
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
3 y& S6 b" [: R6 f6 k. ^- [2 {" o9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
7 y s7 _/ J, r& H( `, b& L9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)5 m0 W1 a" U9 a. o+ ]2 d/ X( C' z, B4 M9 d
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
6 \' I, ]! ] F* I! [7 r9-9 作业节
- k% `, @- W9 G l0 G6 j8 ]9-10 作业节
) Y2 `" ^, ?# H/ O# f
, ^5 {! X; x& i6 I8 R第10章 迁移混合模型( j- ]- L9 C6 W+ d
10-1 迁移学习（一） (12:59)
) y1 N, @" [) R4 M4 C6 r- H10-2 迁移学习（二） (08:48)
5 K- V# e9 `+ ~; C# v, d10-3 在线学习 (07:41)
( X" C6 N( Q; G+ e2 B3 K2 {$ J" v. P1 ^10-4 混合模型1 (15:09)
+ w7 _6 W7 M q( x5 u' N7 }10-5 混合模型2 (13:25)
3 k1 Y$ i7 i& j0 H. W! d10-6 实战准备（一） (14:36)% p6 v9 Z' A; l% O. a% X
10-7 实战准备（二） (14:05)0 L5 v f0 @& W1 ^3 ~$ V
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
$ q, p$ d* O9 B( }9 e10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
6 \. ]7 w9 ^+ u) B b, o- m10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)2 v/ u8 H" ~' ~8 K6 `5 ]) Z! f6 @
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
! \) I' a) o/ ]10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
% K& P3 m( L- E! b. ^; Q7 u; Y+ V9 T6 D% k4 T
第11章 课程总结1 q# H8 T+ z5 f: O- ~$ V% S/ U8 o! z
11-1 课程总结（一） (19:52)
9 k) }- U" i( Q9 k4 ]11-2 课程总结（二） (15:41)6 d( j/ y4 [( ]
11-3 课程总结（三） (23:16)
# B' d# E% M! n7 G5 J/ @. e R
% u+ j/ x" {3 [! ]9 {
〖下载地址〗9 f4 ?( N+ s( K" f8 w( o
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