6 w O: c& M# h2 v& }6 b h8 `5 {
: \* t+ \$ @ n/ g
〖课程介绍〗4 W1 C0 E) _ M6 c H2 S$ b
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。) U' Y# n1 ~3 g {
, p" u, ^0 i+ u1 r& g& q
〖课程目录〗
l6 ?, Y3 u; w1 h* U* F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 b) z! P" l8 s
1-1 课程导学 (19:43)试看
) z+ H/ t1 |% j3 e1-2 内容快速概览 (21:48)试看9 e1 m* m; i0 ?
1-3 人工智能介绍 (19:33)% c- e5 N6 G7 A
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)1 ?+ s/ _ N8 u+ K) W
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
% p9 J8 ^! D8 [6 K2 n- O+ e1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
: |* n( b# a2 ~
8 x9 ]# h3 x. T. A# d第2章 机器学习之线性回归
+ ^- i7 K$ S2 f: }2 B* r2-1 机器学习介绍 (17:42)8 y; a* P, i {, [1 k0 \
2-2 线性回归 (25:47)
; s- F0 a7 m- R2-3 线性回归实战准备 (13:34)
3 S* E; Y; k8 }, b. @6 f: C2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
4 l+ _, Z& K' R/ j2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
) [3 ?- n# C8 ]: N4 o$ _: e' N2-6 作业节: ]1 F! \8 A, ^( N2 i2 E
) s1 T' c5 D7 _9 V' }5 O# P& e$ ?
第3章 机器学习之逻辑回归
% |6 y" y# N" H# n3 W& R8 o5 A3-1 分类问题介绍 (16:40)' B! m3 b" Z5 B' f6 c) h' c# d
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
3 G2 R5 l& ^1 b1 I! P3 p' P/ h3-3 逻辑回归（2） (14:30)
& ]- H, b' ], L' v& `3-4 实战准备 (13:31)& G3 P' ^5 p, f5 \7 n
3-5 考试通过实战（一） (19:49)4 O5 O" @+ O/ F7 Z( N% C
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
+ }/ I1 G( B- I8 i- ~; i3-7 芯片检测实战 (16:30) Y- z( W( K2 u, H
3-8 作业节2 O6 F- _+ j* u3 \$ G
3-9 作业节
% R2 D. i. u" [- ]2 {0 j Y: y8 i# ~+ ~+ S2 K
第4章 机器学习之聚类
" D% e- H( c" |# [$ o3 g3 B" w4-1 无监督学习 (18:37)5 Y* M' T9 P. e6 u6 n9 ?* V
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
. k7 b, B" l- ~# K+ `8 {6 s4-3 实战准备 (09:19)( h& K u: s" r v$ K$ H& F S- W
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
$ w, M! n: D) p8 \ d8 |: B( @4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
0 E' D* i- k2 E ~4 q }$ Q8 k4-6 KNN-Meanshift (16:51)
6 ?6 Q2 J3 O: V4 @$ b9 L; c4-7 作业节
) T& u1 G0 y8 n1 y+ S4-8 作业节( f' v n( P* l; k. U
$ U4 x% J3 l1 g: R( r2 {0 ~
第5章 机器学习其他常用技术
% z3 a! T2 k% I* ^ o$ M5-1 决策树（1） (13:22)
- Z& M' W9 I( R6 A9 g) C5 S5-2 决策树（2） (14:48)) B: p0 Y! I+ f W2 u
5-3 异常检测 (15:36)
0 y4 s* y4 \& E+ D0 Z5-4 主成分分析 (17:18)
) D Z; Z! S5 q& p# }5-5 实战准备 (22:19)
/ Q% \' e9 u- ]( s/ ^/ z6 {8 T5-6 实战（1） (17:06)
: a# l( ]( W. G5 d2 s# i c5-7 实战（2） (14:49)
- P2 T3 m1 u/ O6 c5-8 实战（3） (23:32)
) _- |2 _' g! l) h2 {. W w5-9 作业节3 r% {* ^/ a. X- `( A, @5 x# X' N
5-10 作业节
# V6 W5 s$ r/ E" U0 L
. l8 P# H7 m" n' n! g第6章 模型评价与优化# w1 @, k- N* b4 W/ O
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)) \& b2 |6 e$ c$ s6 k( Y
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
6 \ g4 J3 _6 l9 ]1 v6-3 模型优化 (21:09)4 f# a% C& y5 i
6-4 实战准备 (13:43)1 ? {- H7 I. v5 D1 D
6-5 实战（一） (24:53)
2 t i" C( d, H& I _3 g6-6 实战（二） (15:05)0 ]0 L7 \" b& v
6-7 实战（三） (24:20), t; X" ]/ k& \$ ~- G, X, q! \
6-8 作业节
1 f: v7 Q, k3 [8 i# z) V8 ~
4 M$ O, ~5 Y2 V. o5 B, T第7章 深度学习之多层感知器
' d5 `+ ]) z" y( G D1 ~7 |9 d7-1 多层感知器(MLP) (18:18)3 _- F2 { U8 E! [ e/ e
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)4 j! N. l# e( {
7-3 实战准备 (18:57)
4 ~' A! ^6 x/ |+ `7-4 实战（一） (23:24)$ H" O0 C) ^" B5 ?: X$ [% m
7-5 实战（二） (18:46)" i3 s, V8 b6 @* c
7-6 作业节
& Y$ x- P O' |6 F8 R7-7 作业节
) ]' J/ z- ^% b2 _2 _: i2 h6 G1 M9 w% B# J+ ~3 K
第8章 深度学习之卷积神经网络
7 U2 `# R2 B+ a8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
4 W/ h, K( D+ Q; w8-2 卷积神经网络（二） (26:16)# g2 s1 u; h3 o* F) U) W
8-3 实战准备 (15:18)- i: n+ ?6 G$ }
8-4 实战（一） (24:17)
0 S5 q' `3 R7 H6 s8-5 实战（二） (26:20)7 A: C/ A2 V: E2 ?
8-6 作业节6 T& n; T" A+ X2 }3 k* T- u7 M" E, E5 f
$ ]( D% U* S8 N
第9章 深度学习之循环神经网络* o& x% D5 i) W
9-1 序列数据案例 (11:41)9 [- T2 E2 h7 q9 c/ Q6 x$ ]
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
$ W* M' |, }+ [& N' l9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
8 m. e! S) C# V% C/ {; }! r, ]+ @9-4 实战准备 (15:25)# ^+ w+ \+ S- ~: l5 r
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
1 I+ K9 b% [7 \& D7 r! h/ n9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)2 }9 l3 }7 r, y+ u- @* K/ h! M
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)# ], v2 K5 e& f3 _$ Y3 p
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
8 H8 v& h2 z9 `9-9 作业节
+ t+ D' k5 A/ D/ p" H, A+ H" K5 u9-10 作业节
5 N. i& U# j2 j& s; R) x
7 \3 @; O# z4 h. n第10章 迁移混合模型
+ m9 |6 H r$ e% ?& o10-1 迁移学习（一） (12:59)$ s: X7 d; Q- V/ @) \
10-2 迁移学习（二） (08:48)+ E7 G. k" ~! C/ k
10-3 在线学习 (07:41)
6 ~5 k" s" ^9 {/ m! @/ \9 c5 Q10-4 混合模型1 (15:09)
! b% t9 h- ]5 K `10-5 混合模型2 (13:25)( Z4 m. t3 ?. u7 M
10-6 实战准备（一） (14:36)
! Z& M8 x& |4 j) Q3 K7 N u- P- ]10-7 实战准备（二） (14:05)
" l' P5 s6 K& o0 ^" Z) K10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
' k3 `. |8 e3 K$ S0 m10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)0 N( ]' J' K/ R- h7 X
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
6 N4 k' u' |- d6 [1 k' p0 @" r/ I10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10): N2 w3 e9 d0 h8 K
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
( v: G4 k3 ~' J" U N2 \+ y% u; h$ }9 A) P# [2 w( x" G/ U/ x
第11章 课程总结
. S. O' h; V, Z/ i. e! a11-1 课程总结（一） (19:52)
% c7 p1 d, g3 B0 }0 o; N11-2 课程总结（二） (15:41)/ z7 s( o+ N. J# c
11-3 课程总结（三） (23:16); z6 I' A( h8 ]- F5 b
( z9 N8 z! n7 v( y# D& I. w8 v& g0 ^) R+ c3 t+ L; Y
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