0 J/ Q( k* l' Q5 j4 o1 X: }8 P' x8 I) b2 G2 ^$ `$ J& Z- @
〖课程介绍〗
- t3 f n6 c% F( V- u: f5 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。6 n; G0 B" W9 [" V3 C
+ m' W. }0 T! ]! f8 Z0 n! J
〖课程目录〗( l& i& }( K$ Y
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
. {0 |8 \( a/ p. @. ?( t1-1 课程导学 (19:43)试看0 v0 `# a/ K" S3 N& |1 G2 @
1-2 内容快速概览 (21:48)试看5 ?2 x* Q8 A" z4 F- U; }/ g$ n
1-3 人工智能介绍 (19:33)
2 j" P; h( Q4 V: P/ B: _& A# O& {1-4 环境及工具包介绍 (17:38)5 _5 { [. u. Y5 z3 `
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
1 f3 w8 ] i) f8 _8 U7 M1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)/ o' s. q0 d0 N" p! o9 H! s
) v" Z" K% y6 q4 S9 g9 W* f
第2章 机器学习之线性回归
- J" D! j( G9 d! V$ M* x+ {/ ^7 S2-1 机器学习介绍 (17:42)
2 t: O3 s! B/ \0 a2-2 线性回归 (25:47)7 e+ j& x" m; G- D9 D( D
2-3 线性回归实战准备 (13:34)' q$ h; r9 Q0 s& _( i5 a
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)9 H x& H5 Z) S+ \1 ~ a+ d
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
+ v6 e/ x: b6 ^$ q2-6 作业节2 a0 G, T2 @' T# K i$ O% k
1 Z( ?6 x& g- d( }# J5 ]
第3章 机器学习之逻辑回归1 g- t- b! G0 t* `
3-1 分类问题介绍 (16:40)
; i- q0 F" [2 _7 g8 a3-2 逻辑回归（1） (14:54)" q! d1 W3 U+ ~0 W4 q6 R7 }
3-3 逻辑回归（2） (14:30)6 J1 o$ q- A6 q! ]0 [' y
3-4 实战准备 (13:31)8 U0 t2 ?( |( J6 D1 [) g) w, T* G
3-5 考试通过实战（一） (19:49)' v S& g. g$ P6 G
3-6 考试通过实战（二） (16:01) z* {; y! c5 q. M
3-7 芯片检测实战 (16:30)
- b0 r7 r$ x. W: ~/ Q* J+ g! J3 r3-8 作业节( T/ ^7 m P+ I( @: e8 C
3-9 作业节
- F* t9 F x8 V+ K8 b. l8 X# O# I- I" b% _! M* i
第4章 机器学习之聚类
' t' m5 e6 t( d- {* R, P5 Y. R4-1 无监督学习 (18:37)
9 q' d( N2 a$ m8 @4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)$ f5 w0 i4 h) v, x0 [" z
4-3 实战准备 (09:19)5 Z! y+ C$ P l9 B
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)3 I1 \) r+ \+ b5 F$ F4 ? B2 g% Y7 S
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)+ f6 }; w1 [; M/ l( ]: n. O
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
! s, F/ ~7 S6 {8 o( W1 O4-7 作业节
( F7 W& B0 H/ [8 g1 i' R s4-8 作业节
" o( i. b. v. Z& |& y ~1 s9 G1 u( J4 J- E0 [0 K- r4 q/ @
第5章 机器学习其他常用技术
4 `$ j1 G1 y% L8 {5-1 决策树（1） (13:22)
# p! O/ g2 j# v+ G5-2 决策树（2） (14:48)# c d6 d# X; o8 F1 K0 w$ X
5-3 异常检测 (15:36)
5 S( h* s: X5 W/ y; b7 r5-4 主成分分析 (17:18)
4 H& Z' [( z. |5-5 实战准备 (22:19)
1 t( n& N! s( a0 `! C5-6 实战（1） (17:06)- D7 V$ s( C- K/ Q7 T& j* c0 p2 r) y
5-7 实战（2） (14:49)1 k- {6 Y& d/ R# \2 p4 s
5-8 实战（3） (23:32)1 }% l, |- c; V
5-9 作业节1 h5 V4 H1 A; \8 x M
5-10 作业节/ U* {" C( f. W: w B
3 @& ~7 P$ {4 T2 i( o第6章 模型评价与优化* L/ e0 H0 T! ?3 J' e7 h
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)" D1 E$ T0 q: B; i+ x; N4 z
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
0 N7 r* ^! ~# \9 N6-3 模型优化 (21:09)% y* r% D0 R6 E1 Q! f! m" E: ~
6-4 实战准备 (13:43)8 v) s2 T* p% X, r. e
6-5 实战（一） (24:53)* R7 {9 G i( h" }
6-6 实战（二） (15:05)2 l: v& A' w1 f& o
6-7 实战（三） (24:20)
% Z! ~& o2 j8 M6-8 作业节7 I. _9 s$ x) U/ ?5 V. w( l) F6 @
* S L9 o6 S% y第7章 深度学习之多层感知器
! a( r( C8 a( n! ?3 Q8 F' `* f" L7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
3 R) J0 f+ E3 k: Y, i( |7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
8 d! O7 I" ?) m3 h5 u7-3 实战准备 (18:57)0 W$ h8 m! F8 i/ `
7-4 实战（一） (23:24)
) `1 C3 z" H, T1 ~+ f' s1 Q; a7-5 实战（二） (18:46)" v) x2 B) B/ h
7-6 作业节* N# n4 j4 n0 p7 e; e! j) J% ?
7-7 作业节4 \7 c& m4 k V0 V& d
U& _: ^/ n: t6 G9 E* R- h第8章 深度学习之卷积神经网络
4 X- R0 W* v k8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
8 G4 d! n4 t$ }2 ^8-2 卷积神经网络（二） (26:16), q3 }! d% t5 W" v2 a) ^: }
8-3 实战准备 (15:18)+ b" J2 Q# T' h9 ~9 E1 a# [3 ^' @
8-4 实战（一） (24:17)& F* A8 P* q. x- I) s5 c
8-5 实战（二） (26:20)
/ l$ ]2 O( q3 k# }! o; i0 I; X8-6 作业节
T2 k" T* k- u/ P9 s- c2 ]
" L7 }' r# M, m8 L第9章 深度学习之循环神经网络
( B! P3 X7 O( V5 p3 o9-1 序列数据案例 (11:41)
' E+ H9 p l6 N: g3 s, i3 [9 S9-2 循环神经网络RNN (16:06)
+ L8 K4 D+ l9 f" h% O4 V9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
6 k. z* ~9 W) {5 I9-4 实战准备 (15:25)
& {; v! q" y/ V3 G: c9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)! ~/ V# ~" _9 K" G' \. K" ^
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
& Z8 v9 W* r5 W9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)5 e0 ~* c' j' S$ C1 K t
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)! E6 X* e) o1 Q* u5 K \
9-9 作业节
8 k) r4 W, G& m3 H) a7 h' g9-10 作业节
4 E+ F- x: H, k1 K, H; y* j1 B \/ p. }4 ~2 h, R
第10章 迁移混合模型3 W0 D7 h9 E, r7 K* B# B, b
10-1 迁移学习（一） (12:59)* Z* b8 m" Z; i2 I
10-2 迁移学习（二） (08:48)
7 l" B7 H% a6 N1 G9 F$ n10-3 在线学习 (07:41)% b4 i# w/ P: G9 u6 v
10-4 混合模型1 (15:09)
3 j+ D" H# o1 L, o) |+ X+ h! P10-5 混合模型2 (13:25)- z% k+ V! L' y
10-6 实战准备（一） (14:36); { y/ D5 A9 Z* [. H. ]' Q
10-7 实战准备（二） (14:05)
1 k* V# Z$ w# |: {2 _, g10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
3 Z' g# b* f7 C: `; O10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
) [1 J5 c6 G D, n, t4 D1 B, Z: T10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)0 g6 G7 J- B* D5 z
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)% o+ G2 a) L# _$ |- U+ w
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)6 G+ E4 z! X9 y; S6 y
. w# w0 w) D& f% ?- V第11章 课程总结4 O) V8 O: s! {
11-1 课程总结（一） (19:52)# Y. j2 u+ B8 ]8 N
11-2 课程总结（二） (15:41)7 w* m {. c0 D4 h$ W( L* M
11-3 课程总结（三） (23:16)5 J7 i( |4 ^4 r0 i$ H
. l2 S, }: P; B# d
4 s+ t+ V" O$ h〖下载地址〗8 v# V- N6 c3 N5 O) _7 D
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