* Z5 X$ c, D6 `6 {
1 M2 F* _* ^! b7 r' g6 @〖课程介绍〗" V* X3 D. K7 y& _8 X
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 S' R6 z' ~- G2 Q4 }! Q
$ f8 O2 y% o2 {" } Q4 D
〖课程目录〗3 Z2 [$ |' I7 t3 g8 {' m2 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- S7 p2 S6 M3 f8 ?6 X& d6 p
1-1 课程导学 (19:43)试看; Y# m# P: U0 _9 m" d' P8 b
1-2 内容快速概览 (21:48)试看' q! x/ |, ]! R# Y" }/ ?
1-3 人工智能介绍 (19:33), s2 `$ a8 `( h0 G: I- ~
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
, B5 ]/ d$ k& ~2 x2 \5 ^9 H1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看 R- i7 A" M r% l
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)+ ~. Y: R" a7 h" w D* f
9 {$ H9 |" @& Z1 e6 t0 \- V7 T
第2章 机器学习之线性回归
& N6 t9 Y8 g+ v2-1 机器学习介绍 (17:42)
: N* X- X" G! A1 C) H2-2 线性回归 (25:47)
4 Q) K4 C+ m4 e. Y( D2-3 线性回归实战准备 (13:34)
3 _. S$ B9 U- E& v" C% w6 }6 E2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
+ b% Y. B5 ^7 n! K3 I2-5 多因子线性回归实战 (25:29) r3 W& P. u. n. @& x* J: S
2-6 作业节1 J/ d1 q+ T( y2 [: \4 R
& C+ F4 {: f0 T第3章 机器学习之逻辑回归5 J5 |- p# [. r( M' B
3-1 分类问题介绍 (16:40)7 w+ V6 D- q4 R9 \" C
3-2 逻辑回归（1） (14:54)+ X9 {- @9 i+ `$ L* x3 \
3-3 逻辑回归（2） (14:30)+ @ J- P( Z- R3 o
3-4 实战准备 (13:31)( ^# C) Y5 n$ ]7 ?; n/ A. I
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
9 _+ `' V2 s( s& j) V* m3-6 考试通过实战（二） (16:01)
& z( d& v! Y8 w) Y/ B) X3-7 芯片检测实战 (16:30)
/ |# }2 R9 e8 i/ P0 Z! G3-8 作业节
+ P# i& r+ }/ j& n* v& ]' P3-9 作业节6 V+ Q- ~$ \, u& S
; N8 ?! I- C8 `" ?9 S. J$ v1 B第4章 机器学习之聚类
# W m9 a6 r3 ~. e# e# e( L5 C& D4-1 无监督学习 (18:37)! q9 P5 B7 K% ? U- k ?3 S9 [; H
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
3 j5 _: d: ^' f8 ~* R4-3 实战准备 (09:19)
; y( R' Y4 n) G* P" q4-4 Kmeans实战（1） (12:34)' c L5 Q) t+ ]; m
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
2 j- C, y! e' l- I( E4-6 KNN-Meanshift (16:51)
8 j; B' ~0 D1 Y% X ~$ @4-7 作业节, s% H+ M/ ^& e3 e6 }
4-8 作业节
J' i8 d+ P4 T$ {! }1 p3 A
" F! Q* I* R% c4 }第5章 机器学习其他常用技术
' f9 o) Z9 E# H y% Y5-1 决策树（1） (13:22)& X/ a; ]0 r# J! k9 n
5-2 决策树（2） (14:48)
9 a/ D8 T+ g$ j* e! L( B5-3 异常检测 (15:36)
2 C! e: S7 C Z6 ?5-4 主成分分析 (17:18)5 H. C/ u% h# C: G
5-5 实战准备 (22:19)5 [# w7 H, Z/ R+ k3 Y- L* @
5-6 实战（1） (17:06)+ M9 E$ N: ?2 B% d8 s$ Y+ {
5-7 实战（2） (14:49)
( @3 R* ^5 ^9 Q9 x7 [4 M( @3 ~5-8 实战（3） (23:32)
9 G( q, c- u- @* f' d5-9 作业节. ^, \; n7 ^' Q
5-10 作业节( _2 i! O$ l! Z7 ]" P# ]0 q
: D) j, l2 ~; d第6章 模型评价与优化2 H6 m! u8 s- {
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
" y" D8 O4 \% {6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
. b( A S* n4 f6-3 模型优化 (21:09), }0 H* v3 H- c$ m; y
6-4 实战准备 (13:43)
1 J' {& X: d3 X4 n5 K: T6-5 实战（一） (24:53), y/ G z6 L) I; U, s2 h N
6-6 实战（二） (15:05)
* G1 W$ o+ d4 J; @5 v% v5 z) T; ~- ?7 C( H6-7 实战（三） (24:20); V1 O- {3 n1 X p, E& R
6-8 作业节
, v; @- W; _$ H+ A- V/ J1 e" q1 L _/ `
第7章 深度学习之多层感知器
% }# m% |& `1 ]8 s7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
0 V3 S3 y$ Y5 w; r7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)( C3 O8 z, p; N7 F2 k
7-3 实战准备 (18:57)
- e+ C% v- e; C# ?& v1 W. g5 c7-4 实战（一） (23:24), t3 }7 H8 a2 ?3 m0 m7 }/ y" Q% Q
7-5 实战（二） (18:46)% w1 P5 m' l# A% z4 r
7-6 作业节8 ?8 y* G6 W" a, z9 R
7-7 作业节
' a6 {4 H6 c$ e+ f! V
. @5 a% g9 N4 `1 A第8章 深度学习之卷积神经网络& e4 I& e! u+ Y, ^$ ~6 l) T# ]
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)5 f! m& c6 `. W5 w V. Q
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
: M- x7 ~7 |) `0 [' q B% c# B5 \8-3 实战准备 (15:18)
) N+ X+ N: y4 p- t! A" a% s: d9 j8-4 实战（一） (24:17)/ ]. ^; G# G* Y+ q
8-5 实战（二） (26:20)
3 d! e1 Q4 \. v/ L) E C1 w2 O8 I8-6 作业节
; q6 j3 t6 v1 Q4 H% ^7 I0 F/ ~4 c' J7 n1 M* B \
第9章 深度学习之循环神经网络% K4 { Z% M# Z% ^
9-1 序列数据案例 (11:41)9 o8 E0 N2 X. G
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
5 k% g4 s+ g" @$ i1 B; j4 O9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)# T: D# E" j* t! L2 R
9-4 实战准备 (15:25); Z& Y |5 L* V
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
4 x' h+ e# d7 `, [3 j0 h5 Y9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40), G$ V# @0 C' }% f [, F# a& A
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)+ u5 Y" Z" m) {: w# h
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)8 \" R3 b8 } `- o, D+ }: _$ I
9-9 作业节( l: N5 n) T6 ?9 r
9-10 作业节9 z/ j8 d. o" b6 j; C) m" c Q% T, o
; S# S6 ^2 k/ n- K0 e1 L- n
第10章 迁移混合模型
- d5 t! Z1 ~( J/ j10-1 迁移学习（一） (12:59); e' F' {; r. f
10-2 迁移学习（二） (08:48)
- `- U5 j2 c; ? v10-3 在线学习 (07:41)
4 o T2 X$ D) f9 [' @0 @10-4 混合模型1 (15:09)! i9 K. r- X$ o
10-5 混合模型2 (13:25)
! i2 ?% k# m) X+ I10-6 实战准备（一） (14:36)
- Q% X* L) j3 I10-7 实战准备（二） (14:05)* q) h- h) l$ {2 h1 P0 J
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
$ T$ y0 e/ k8 k, U0 W8 ?10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)- _7 F* ~" D: ~' G4 H( l
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)$ u- w* w* ?# ]4 l" u
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
1 w% n2 q, v( u% d0 `10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
8 e' ~9 D9 d' a& W
/ J+ }' o% i: r+ X! ^( d' Q第11章 课程总结- m4 ^) _0 |: X. L' g$ l2 q
11-1 课程总结（一） (19:52), i+ }4 Y2 g7 `1 ?; X! |: t0 ~) q& c
11-2 课程总结（二） (15:41)# O+ v, V+ B4 R
11-3 课程总结（三） (23:16)
2 W% i1 ^; I. g9 d; B1 i# }# Q6 z
! Y6 O' a; U# D
〖下载地址〗
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