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5 u+ B2 R$ f! g- x0 U/ p) j: |〖课程介绍〗0 |/ t9 K3 N! n$ f, ~1 ^7 j8 I4 E0 U! Q# T
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。
5 t3 N4 c& [: q8 _& P+ K7 a, _+ `, E! ?$ w
( u, M9 L r0 S0 i5 j9 @: V〖课程目录〗
7 r) A3 g: v# [7 j }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
7 z, g' Q% r. t7 K% z1-1 课程导学 (19:43)试看- B' k$ A5 D( d. [; h8 e7 q K* Y" p9 z
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
5 K! A" c& |# U1-3 人工智能介绍 (19:33)1 r+ P A4 N5 @( F6 ~& z. k
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
& k' R4 x4 L0 F0 d& z7 K6 e; j1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
+ d+ `! i6 r$ Y P8 S1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
( q# t4 L4 q5 r7 l8 i+ d; d1 J% ?4 L& L1 R! ?" V; L
第2章 机器学习之线性回归
k3 e* ` t1 W* x Q! J2-1 机器学习介绍 (17:42)7 X! K2 `5 v k" u* H
2-2 线性回归 (25:47)6 s6 f) ^# z& A
2-3 线性回归实战准备 (13:34)) O& ?/ n3 }& Z* z% N; M
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
! Z k! v9 E4 f2-5 多因子线性回归实战 (25:29)* ~. C1 L5 X1 h* G: F% X; \
2-6 作业节
) q5 |1 b* [" a% ~- H' l7 e& S7 v/ k6 m. f3 s6 M5 }2 J3 p7 n
第3章 机器学习之逻辑回归
' l8 X x4 @" k! _: z" s) U- P3-1 分类问题介绍 (16:40)
. c7 V. W5 e1 j* d7 U1 { t7 ~3-2 逻辑回归（1） (14:54)1 [/ z# ] q. P) Q# X7 N3 Q
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
- _9 n8 z7 s' C- {3-4 实战准备 (13:31)
" B/ j0 y# k0 ~0 {& N* T: o3-5 考试通过实战（一） (19:49)
- N M8 f# p+ F3-6 考试通过实战（二） (16:01)
6 r% {9 i+ G }+ p2 n1 o9 O X1 \( p! @3-7 芯片检测实战 (16:30)& }6 R3 A+ o7 l4 z% |8 w4 b: m
3-8 作业节
+ C# {: ^' o9 ^/ q* ^0 Q1 g o3-9 作业节7 ~4 j' T! F+ r: D
" i! B; H6 p) i5 s" d第4章 机器学习之聚类
# v% W' t6 b% q- [! ^4-1 无监督学习 (18:37)
; F, ?& r5 ~( Z2 D* r4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
& C8 c# o- R) `' E* a* _1 |% d2 u4-3 实战准备 (09:19)
7 X6 S% K3 _3 Q- F6 `% x2 |1 h4-4 Kmeans实战（1） (12:34)+ J B1 p: _3 p* q( X
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
5 R( q. J$ g1 d3 V4-6 KNN-Meanshift (16:51)& x- o+ n9 N! y/ ~* n
4-7 作业节0 X; r# m- A% D9 d! S
4-8 作业节3 f. \" z% W6 f- Q& U3 x
3 V+ U( g' f: v6 S7 L8 n第5章 机器学习其他常用技术, o& B& o; b4 E0 T0 O
5-1 决策树（1） (13:22)
8 c) H. c2 n( y* L X1 z5-2 决策树（2） (14:48)
/ D8 G- }+ K& ]) G) @5 |3 k5-3 异常检测 (15:36)6 o& g8 b. V5 ^8 d5 \. e3 B$ w
5-4 主成分分析 (17:18)
2 x& ~1 s$ M: i' z. t2 @6 Y5-5 实战准备 (22:19)1 P; \( U: E) M$ ^. Y3 ^- U8 ^
5-6 实战（1） (17:06)$ Q# D3 v$ m; B& d
5-7 实战（2） (14:49)3 |/ U' \/ \$ m
5-8 实战（3） (23:32)
5 {$ ]8 e" P3 R( n5-9 作业节
1 c! t; L9 D& _+ C, i; W5-10 作业节
+ T8 j/ \ a- D% a& I+ I) x/ t3 M V( d% ~
第6章 模型评价与优化1 x* Y: B+ N) k) ?1 d
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
/ ^4 w: L W, U& l3 f6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
$ \, a9 q# F" p) N; M6-3 模型优化 (21:09)
5 R" r! K) J3 Y. V1 G6-4 实战准备 (13:43)
6 P V$ q# ~# {1 H0 s' e, U6-5 实战（一） (24:53)
; o9 |( B5 @7 n+ e" \3 |6-6 实战（二） (15:05)/ e: O2 ], }* o6 d& }) H
6-7 实战（三） (24:20)
7 r1 v2 W6 o! L) P4 X* U6-8 作业节& x( o: R% n$ j
& h( g5 ^1 q" M# t/ F2 Y9 R) {
第7章 深度学习之多层感知器
8 n4 O: ]: }- b* B7-1 多层感知器(MLP) (18:18)1 Q; l7 U# z! t9 l/ m
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)( n- `$ Z# Z5 D
7-3 实战准备 (18:57)# V8 F6 C' D! Y& t" ~( ~: A: @
7-4 实战（一） (23:24), [9 Z: [+ w# I
7-5 实战（二） (18:46); _; ]! r1 b! d2 Y: j
7-6 作业节/ k" o- {7 S6 W1 |! \
7-7 作业节
0 o- g( ^3 G; u. Z, ~; a" l3 f( y! L! }# o+ f" X, m1 A! L
第8章 深度学习之卷积神经网络
, t% \/ a( @- c+ |* C8-1 卷积神经网络（一） (30:03)2 F- z/ Y9 T5 ]0 b2 P/ ]
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)4 ?6 g( u! k. f9 N0 h# V/ T9 r% t$ A
8-3 实战准备 (15:18)3 j7 f U8 n6 A$ E) O
8-4 实战（一） (24:17)
a0 E$ E/ N1 ?! ~0 {7 ?0 D* d" s, g8-5 实战（二） (26:20)
: p* [ O8 x. Z" U, a0 c9 O8-6 作业节
) w& L1 n* c T1 f2 \/ _. j" L" ?( E+ c; n' {1 k. j, `) ?2 X, \1 i& P
第9章 深度学习之循环神经网络& a: `/ U7 @. Q. @$ r
9-1 序列数据案例 (11:41)( r1 s/ y3 d. O% I
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
8 {2 {* {6 f/ ?" j3 w9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)2 Z( R; p; T8 K! }
9-4 实战准备 (15:25)( ^7 @9 }, C; L, m( J2 Q% c1 v' F
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)7 H" C, l8 u! F9 }0 r
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
: @7 C4 ~9 h# Z2 {1 s8 g6 r9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)2 D7 O$ X# ~: A7 U5 q
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
8 M$ c; U, t7 B+ I9-9 作业节
, [! N0 C8 S* d6 h2 c; Q4 [0 \9-10 作业节
0 @7 V# `0 I$ M( z W* [( e) ~' L) k9 ]% r
第10章 迁移混合模型
8 E) W3 c9 H7 K( {1 L4 _5 c$ x8 ]' y5 {' a10-1 迁移学习（一） (12:59)
0 Z9 K2 L0 |2 z* E10-2 迁移学习（二） (08:48)
6 m% m9 _( O/ X, `: F2 d: `2 ^10-3 在线学习 (07:41)
! s) K0 P3 g' }10-4 混合模型1 (15:09)5 z& G# G9 n. F* @$ m) S! o
10-5 混合模型2 (13:25)" Q1 q. G( n$ R6 ]0 v7 J
10-6 实战准备（一） (14:36)4 r! I5 \1 t3 r% \* p' x, L W. r
10-7 实战准备（二） (14:05)
8 H9 w5 N6 D2 u$ j& ^10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
2 W) ~3 ]% W3 k' D0 \. `& a6 U10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)% B/ ?( k c) f' ]7 l+ x4 X
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23): r# |+ b5 H0 e8 L
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10), ~, b! B0 R) K; x
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)% p2 Q8 v6 y, f2 M0 e
4 E# U* @+ b- ~7 @
第11章 课程总结
6 ^& j+ o+ C' J. p( }6 Q& \7 c11-1 课程总结（一） (19:52)" ?3 j/ N* I1 j) r3 f9 b4 ]5 @
11-2 课程总结（二） (15:41)
# m. [9 |. C5 ~ Q- n8 U11-3 课程总结（三） (23:16)# R4 h* @$ C) f
3 ~# w. X9 X3 j6 p- s g' l9 ?$ t
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