& Z% B- l' e, K0 ?/ P, l3 E: r
+ l2 `: l1 B0 e7 |$ J, h
〖课程介绍〗
, X8 ]6 }8 S- g6 r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。
- F- h, ?# F, ]/ W0 F2 L
' `" R$ A& V# p* d% c3 P〖课程目录〗4 P+ c8 S/ i- Y* n. _
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/ L' M" W9 ?) Y& y. Z& L0 ]+ f
1-1 课程导学 (19:43)试看
3 l, F' x/ `1 `+ P9 Y9 n8 F: p1-2 内容快速概览 (21:48)试看
* v& d+ V9 b, U: t1-3 人工智能介绍 (19:33)1 X% R, l' `4 _. z% H
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
* n; f, Z$ R7 S0 H9 F, N0 X1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看6 X2 z9 @- s% W4 B
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)! {. l' W& g8 Q
& a& O4 b3 i2 M7 l6 t2 n* r第2章 机器学习之线性回归* g4 r7 J4 J( B( P$ g+ j' f
2-1 机器学习介绍 (17:42)8 i4 ~* d" r1 c6 k% a
2-2 线性回归 (25:47)
2 U: V* E; F5 ?! t; O6 E5 y, x& K5 P2-3 线性回归实战准备 (13:34)
1 y' _/ @7 s4 i5 H6 u3 ?0 d4 c2-4 单因子线性回归实战 (17:18)- K- u. P- B( l" R& a v
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
1 N3 e v( I( d4 t2-6 作业节; B8 h4 H$ ]6 `" S H, i/ U T
* g* I2 J* |$ ~& W* j7 l6 R第3章 机器学习之逻辑回归$ U" T+ i/ Z# M# e3 p
3-1 分类问题介绍 (16:40); d* o" a+ q5 ]* a7 D
3-2 逻辑回归（1） (14:54)6 Y- U }% R1 v* | ~, X
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
1 j' ]. {( a& n2 G* I3-4 实战准备 (13:31)
8 B) x* Y) x3 l5 Z4 M3-5 考试通过实战（一） (19:49) o/ N, X6 ?8 u+ ]& m1 ?4 ^0 p( c
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
6 Z# e: r$ a" A ]3-7 芯片检测实战 (16:30)
+ I; Q! s+ x# w1 c/ N3-8 作业节* d0 J+ Y$ }; n0 V: N5 x
3-9 作业节
& w, n( w& j V2 U! o
7 ^1 S1 c5 D: p" u5 ~% o第4章 机器学习之聚类
2 p, I) W& H. a% F1 p$ r: M3 M4-1 无监督学习 (18:37)
4 U6 t5 S( _# Y/ i1 B1 K' W4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
5 U/ M" H+ z) ?$ b' q4 a: W4-3 实战准备 (09:19). Y1 p. z' Y: n, m
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)! k2 \) I8 J; ^* g
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
5 J$ H/ P7 [# n* c* x: x4-6 KNN-Meanshift (16:51): g k; I* p _0 C( Q9 A. `% y: H
4-7 作业节
0 R6 q- P! X/ ~5 q* M; j$ ^4-8 作业节
) s9 m9 a7 x, ?& G1 e% S# ~9 I* h" ?6 G" `' Y
第5章 机器学习其他常用技术
+ Y# ~% P- r+ |# J; k4 i0 x7 H5-1 决策树（1） (13:22)
. j& e8 X$ J$ Q0 T1 U5-2 决策树（2） (14:48)8 d# Y" t% M3 i
5-3 异常检测 (15:36)9 ~1 v" M% |9 ?4 y+ n
5-4 主成分分析 (17:18)
' b6 t: F0 ^' ]# Z/ P% F6 I5-5 实战准备 (22:19)
+ Z5 d! v- ?5 w5-6 实战（1） (17:06)& x! F+ t* H* P( a. K
5-7 实战（2） (14:49)7 u2 c4 E% A( n; O
5-8 实战（3） (23:32)
0 |; d' F$ \! l) I" V( ]# B1 `9 y; c5-9 作业节
- {- f) d# n) d1 D8 T1 B0 V5-10 作业节
- S0 e: V& k" O) f0 a" x
% d) \6 `, u. p第6章 模型评价与优化1 E+ `; w7 e7 J& ?" N; j6 z l. q
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)3 m8 _: d5 G% {- P, B( ?8 h$ J
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)) e7 t4 f, N) A: a' p! L. E
6-3 模型优化 (21:09)
5 h& e- Z3 a. h6-4 实战准备 (13:43)3 l0 O2 m! J6 s- Y0 N3 m; j
6-5 实战（一） (24:53)' o+ d4 n$ N, K
6-6 实战（二） (15:05)6 \5 x! l( B" q
6-7 实战（三） (24:20)
( m. A9 w% s0 G! V( @6-8 作业节
9 L N* b! y( c: Z ^; V
! ~8 Q; q9 a% u" }! P第7章 深度学习之多层感知器
" i; y2 a1 L8 z" G; j7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
; b: o& q7 f( q! C" ]9 C" ^. e7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)8 A9 `+ p" i# S) B, y
7-3 实战准备 (18:57)
4 ]' \0 v7 q. v. W1 R% E& R7-4 实战（一） (23:24) \7 `# r7 |! l/ k& D
7-5 实战（二） (18:46)
$ l9 d9 j: F/ }5 d) r7-6 作业节" U* u9 E, g3 `
7-7 作业节' `- ]' J) g2 [
# s3 R5 d D( Y6 x$ l
第8章 深度学习之卷积神经网络
; O/ _0 M; U, u/ z/ m8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
1 Y) Q4 F7 }7 Z0 ?8-2 卷积神经网络（二） (26:16)3 ^) h& Z, a+ I) v/ y; |
8-3 实战准备 (15:18)1 s9 C" }0 H: q V
8-4 实战（一） (24:17)& X/ ~0 r$ K$ ?
8-5 实战（二） (26:20)1 m3 A. n2 E( X
8-6 作业节
7 |4 ^. N. S; Y. x, ?0 [
1 z' z2 i! R2 Q$ j% n; Z8 d7 B第9章 深度学习之循环神经网络/ H1 R# a/ b$ J+ N1 ^! n4 _
9-1 序列数据案例 (11:41)
! W9 @5 J' E! c) `+ F* X9-2 循环神经网络RNN (16:06) p t3 a" i4 |8 y; F. H
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
6 }/ K8 c3 t7 K" v8 E) B9-4 实战准备 (15:25)
/ a" B" c+ | M9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
* c9 @. y7 b: t: ?5 G9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
% q; D2 Q) {( F9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)8 l# U+ ~2 U( n" Q+ `7 d
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
' j {* L( ]5 d( d9-9 作业节+ R$ @9 v6 W& J1 _! [6 R3 o
9-10 作业节
! i6 p! j6 X8 |6 X: J' I
8 s$ ~3 B- u( B& L- t* |) a: ]( r第10章 迁移混合模型
; M* O" S+ n/ J0 d2 `$ Y7 I10-1 迁移学习（一） (12:59)
# a9 V6 S2 F% O) x10-2 迁移学习（二） (08:48)2 p4 m* t3 a. o7 G, v( x
10-3 在线学习 (07:41): _0 I: y( U, }; q1 @
10-4 混合模型1 (15:09)1 }! y- c; u* W1 W7 }
10-5 混合模型2 (13:25)
1 S2 i* a" \( L! {* ~5 I10-6 实战准备（一） (14:36)
! f& y* C# D! a10-7 实战准备（二） (14:05)
7 S2 s9 o1 j1 @& f8 e10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
' W- i1 w4 g8 h, d10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)3 i' U+ z0 D; x* P0 z
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23). k# T5 G, y0 s1 O0 t3 `% ^7 r
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
* o7 W* O/ e2 d# y0 |0 h10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
. o4 }, ^: E$ i9 u% V3 n8 V( z* v9 g1 H0 `/ b6 E' `1 I- ]! C
第11章 课程总结
& R7 a. o: t( l3 B11-1 课程总结（一） (19:52)8 w) }1 h6 v4 _% k% w: Y
11-2 课程总结（二） (15:41)3 b N9 v$ P3 Y. V
11-3 课程总结（三） (23:16)+ V+ T# k2 d: h2 B
; ` g7 J9 z* |3 S$ Z" k2 G) A; v+ F+ f' F$ {
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