3 c9 B: ~: x8 b# J5 R) T1 Y/ Q# B! o0 @
〖课程介绍〗, w' H5 ~+ V3 F- D* C
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。
. e @/ v1 i$ o k" P ^7 H2 E S$ t! Z+ P: w
〖课程目录〗
; w2 j. j4 C7 q" f, i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% v l* d; a+ n, M3 I
1-1 课程导学 (19:43)试看
8 _) G3 u7 @2 l- [1-2 内容快速概览 (21:48)试看
. ~3 f/ ]" c" z1-3 人工智能介绍 (19:33)3 X& p9 x% a: _! w' y4 e
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
3 U" b/ I$ x3 J, m/ i# U, G' k$ _0 Y# i1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
! p0 ]" G! C7 G8 @2 G" _ C$ m1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
/ j* O1 U& _& B& G. F9 c
3 X3 }/ ~( B% s第2章 机器学习之线性回归/ x8 }/ m1 q5 V4 F7 b2 ~
2-1 机器学习介绍 (17:42)
' i$ V- [ |: m( ]0 y1 X, O2-2 线性回归 (25:47)# w" _$ a [* I) j
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
# l8 X. G5 r0 V2-4 单因子线性回归实战 (17:18), C, R, I& S3 X3 g5 ~
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)5 i; ^% \0 O! ~9 V9 H/ Z
2-6 作业节
- f2 q! j; x2 ^3 z7 w
3 X9 d) C6 {1 [6 P: {0 C第3章 机器学习之逻辑回归- L) V2 s5 B3 P7 Z2 ?7 o
3-1 分类问题介绍 (16:40)
$ c$ a4 p( M# I8 @2 M: f0 o3-2 逻辑回归（1） (14:54)" ?2 M5 ~, P8 D c' _" Q v" j
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
S9 L" |; o+ r& I3-4 实战准备 (13:31), z/ s1 Y0 `& u7 q! H3 N
3-5 考试通过实战（一） (19:49)& n+ {8 W/ G+ _; f# `
3-6 考试通过实战（二） (16:01)! v; ]9 j: W6 D/ ~5 k3 d2 p/ Y
3-7 芯片检测实战 (16:30)$ |- I0 w! E1 c+ o8 F6 C& d1 k
3-8 作业节
/ @; [% F8 e1 }: N3-9 作业节
0 e- } t2 u4 ^" h
/ z/ v! I0 ]% n3 o6 u: M& v第4章 机器学习之聚类
7 c6 _4 ~+ ~. O' P- B- Y- Z4-1 无监督学习 (18:37)1 w1 o4 o8 x" ?9 n9 l
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)6 @9 d( e5 U4 k- T7 e3 e. x4 V
4-3 实战准备 (09:19)
# P j3 [/ \- {, `# Q1 L7 h; s- K& d4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
. M- C7 h( a. g2 C& K4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
! B1 }- U: e; K$ l; ]4-6 KNN-Meanshift (16:51)
0 L. B6 j/ P' g4-7 作业节
# Q z4 `# v4 |% O* T4-8 作业节
6 v5 q0 Q. Y9 ^' [5 T& k) ?8 u2 w
" ]4 J5 L5 z% B第5章 机器学习其他常用技术+ l# P) Y- C6 q* P
5-1 决策树（1） (13:22)
1 N. C$ N: w, w8 k5-2 决策树（2） (14:48)+ N& ?: q' g+ G" j9 ]0 x- p3 B5 s
5-3 异常检测 (15:36)2 o+ Y* o! n( c% ]" j( p& z% E
5-4 主成分分析 (17:18). }0 |/ J# B( n- e5 y
5-5 实战准备 (22:19)
: t" E1 U, [; ]* _9 D' l" `9 _& K5-6 实战（1） (17:06)
3 V# f! m8 O& z' A& `5-7 实战（2） (14:49)# w3 k4 _+ z* D/ _/ q, t
5-8 实战（3） (23:32)
3 Y2 | n" [ P3 P7 ?2 u. ~5-9 作业节5 r! K4 s; }+ {) n/ q
5-10 作业节1 H0 t& u& |- k6 o3 _
7 J, ~' W- U' Z5 S9 o
第6章 模型评价与优化
1 I8 W; n- g; M. A( [ X$ p+ c6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)* L4 I' M( Q! O2 V' O
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37), w" F( a7 i% s# j! G
6-3 模型优化 (21:09)
8 M0 u( ?* g- R1 h0 _+ c6-4 实战准备 (13:43)
, D) t8 z) Z6 S- G* {6-5 实战（一） (24:53)
1 H% ?' [& G: V! v0 f- P6-6 实战（二） (15:05)2 h5 T+ k% z; M/ @4 j5 }. E
6-7 实战（三） (24:20)9 ^$ K, s3 F# K+ l6 \
6-8 作业节8 P7 S3 e0 D5 a- {6 j
8 g( M4 g2 W9 l0 X第7章 深度学习之多层感知器
7 M& ?3 L3 d; W7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
! ~3 s0 }. b( O, X- m* m7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
. H' I# T( t4 R% T" N3 |7-3 实战准备 (18:57)9 ]; S6 H9 m4 H! U: O5 U
7-4 实战（一） (23:24)
* |/ I7 C2 Z2 f& y' m$ o- k- u7-5 实战（二） (18:46)
& q; F' B9 m" w' {; Z+ q, w- s) T7-6 作业节
/ {6 P% I% P) A) c% F' F+ I7-7 作业节
6 H: ]9 S& P0 Z7 T8 Z3 E$ F5 v
" f, a) A$ D% l第8章 深度学习之卷积神经网络
, O# ^; n- G6 B) D8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
6 T7 m! P/ g4 _( T8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
* {* T6 A- t6 s, G( {2 i8-3 实战准备 (15:18)& z9 i4 J, s9 `% h- k+ }. _3 |
8-4 实战（一） (24:17)4 A8 s5 F$ x' v* I a3 f; u
8-5 实战（二） (26:20)
! m* Z* e( v2 U: h ^9 k. G/ s8-6 作业节
: S6 o2 L" @$ Y U/ [! G" \5 U% L. L d5 P1 j w7 h" t7 ]/ ]
第9章 深度学习之循环神经网络
6 ~# C+ T3 t# V5 \9-1 序列数据案例 (11:41): U9 o+ V. w' u- m
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
. j- g3 i4 L& g5 f2 r! B9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
+ g4 E/ a% N m3 y7 ]9-4 实战准备 (15:25)
8 y0 d- Z2 p; h% O& R9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
h/ j. X# t/ P9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)4 \8 V+ o8 R/ M, G& `' v$ Q) Z
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)1 ? A5 l5 t5 C
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)6 s1 f# ]- B, ]
9-9 作业节
y8 K6 t, p! X, K9-10 作业节
0 W; d; f& q/ j& k) f# E6 w- V- `
3 P5 B3 T' C# J6 s第10章 迁移混合模型
2 J. P$ K$ j" v7 {+ f3 X9 @10-1 迁移学习（一） (12:59)
& x, W2 G. Q1 s0 H) U10-2 迁移学习（二） (08:48)
/ Y1 H9 M r( l5 e1 s" X10-3 在线学习 (07:41)
6 q& l9 r& v7 _, `; w9 T; I M10-4 混合模型1 (15:09)$ W. x2 G. f4 s9 f3 y* `; ]* u
10-5 混合模型2 (13:25)+ s9 j8 n; f4 g1 m. p2 O* T
10-6 实战准备（一） (14:36)
( E7 K1 a5 G7 q- ]' g* V10-7 实战准备（二） (14:05)
+ M5 L9 O7 S. L: R. a10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)/ g- O5 }3 S6 z
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
) w9 F# b- E* I& }. L10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
6 R8 W2 D) X8 K* J10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
% ~( k/ b0 ?5 V/ V10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
0 |* @( S q) H8 w- W5 r4 M& s) ]8 e$ x
第11章 课程总结
# Z( j& s% R# i/ T11-1 课程总结（一） (19:52)
# w+ d% n7 v) \11-2 课程总结（二） (15:41)
. Q0 U1 g; o3 `& b11-3 课程总结（三） (23:16)
1 b; e! s( w9 v$ [" F6 |% L, s% r7 k* O3 [& q
6 A4 m/ E6 b9 M- ` n/ L
〖下载地址〗
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