Python3入门人工智能 掌握机器学习

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16810226246257.jpg - q  ?; \( l- z0 |  F5 {1 j9 Z

2 z$ H) B2 U/ Q1 l) P8 b* b〖课程介绍〗
2 \9 n% B- W# G2 t( E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。3 Y0 R$ B$ X: [  Z. f1 W: e, }
" ^( E  s2 J7 R
〖课程目录〗
  d: g! d$ g4 i4 `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
! h9 ?8 N! i% N, y: Y9 z0 h4 U1-1 课程导学 (19:43)试看
% B' V/ j5 E* V# l7 L5 Q1-2 内容快速概览 (21:48)试看! g& ?# g) G. \' k4 q8 B
1-3 人工智能介绍 (19:33)
2 |7 D9 J! s9 W1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
+ d( l# }) r/ `  E2 Z7 K" G1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
* z& o' l, ], ]& x; t# K1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)* r# x4 J: M! S' y+ h" [1 O
+ P* H7 e) ]. J; `0 D  {# g& r
第2章 机器学习之线性回归% m% P3 `1 M4 o% S& e* _/ j
2-1 机器学习介绍 (17:42)( X7 }; X( K0 K
2-2 线性回归 (25:47)
6 N0 c/ I5 Z  o) }2-3 线性回归实战准备 (13:34)! i1 r% b" p  c5 t  m
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)0 k2 M5 w, l* w
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
! p  a8 W' K' w3 S' k  I2-6 作业节
7 a1 }5 C( g/ M
& W+ d+ }4 E; S* \4 d第3章 机器学习之逻辑回归
! c8 R; x9 Q2 L4 ~- B: R3-1 分类问题介绍 (16:40)
8 v/ p9 Y( x( \& p3-2 逻辑回归(1) (14:54)3 Y/ i& ^. D. o2 R8 q
3-3 逻辑回归(2) (14:30)9 ~/ c& V9 l1 w' G  g
3-4 实战准备 (13:31)
- k& Y* v  q+ z6 P: u3-5 考试通过实战(一) (19:49), l  j' ]! B4 V3 |( F5 r2 O
3-6 考试通过实战(二) (16:01)
; n9 R  M) c+ V# F( \3-7 芯片检测实战 (16:30). M3 q5 {0 x, m6 W" H7 h) R7 G
3-8 作业节5 C- b% X( w& Y+ a+ ^$ ?
3-9 作业节- C6 t" F4 [2 O* y4 s% T2 {& |) M
# f# R/ {2 T1 d( q+ h% `2 r" C
第4章 机器学习之聚类$ Q  p2 R+ _' B' F
4-1 无监督学习 (18:37): ~" N- a. D  h) [" m% o% X
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
2 o( |' z4 u4 ?) |4-3 实战准备 (09:19). Z+ x; T" h, J! w9 t; B
4-4 Kmeans实战(1) (12:34)3 x2 ~5 w" P% z9 X
4-5 Kmeans实战(2) (11:31)
% i, z( a' A. ^! [4-6 KNN-Meanshift (16:51)6 `; Q; y) s1 [: T1 r
4-7 作业节
8 ]( d6 |3 {+ _+ M" K. f# E9 r$ F4-8 作业节
$ [  Z. Y& ?0 e7 l; X8 y5 c) K- r7 E
" M8 X% p$ t0 y$ Q+ r: x' @6 O" u5 _第5章 机器学习其他常用技术
) [: X3 u% {4 P& m5-1 决策树(1) (13:22)( N* U: B* ~+ f: b/ I5 v
5-2 决策树(2) (14:48)4 Y- E6 u- w. }
5-3 异常检测 (15:36)
1 B; Q, Y+ D( b4 u5-4 主成分分析 (17:18)* m# ?5 l4 S  D1 [" n7 T/ y! b
5-5 实战准备 (22:19)( i& J) v* k0 Q5 ^/ Z: p/ `( O) j( }
5-6 实战(1) (17:06)( L4 g) [" r0 H6 }  y) }
5-7 实战(2) (14:49)
2 |0 O% E0 z! j) a( U+ r) z5-8 实战(3) (23:32)7 [2 @+ n) V. [- N
5-9 作业节
* }- s) s( Z7 z* u$ p5-10 作业节9 P% ?. J4 Y9 l& ]- G% k

/ i6 {5 b5 ^) q3 W第6章 模型评价与优化
  ^3 Y- o4 a4 p6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)5 w% R" c% _0 D4 J
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)0 r+ B$ D+ W' |0 i  D
6-3 模型优化 (21:09)
& c2 i3 J6 j: N' y2 q' s( m6-4 实战准备 (13:43)
3 K+ H8 i. z0 g2 p$ o6-5 实战(一) (24:53). i6 `/ N5 a; R, s# y
6-6 实战(二) (15:05)7 A- X* G  M7 @; j4 I- v" w! i
6-7 实战(三) (24:20)% _. g& |' l. |$ z/ z
6-8 作业节6 ?- M% h2 e* |2 h* t

: l6 N. V* r5 }5 O# T! D. B第7章 深度学习之多层感知器. C7 \8 D7 B8 z) g  c
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
2 p7 g2 q+ g" e/ }1 B: _2 M7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)5 w# r3 S/ r! i  R
7-3 实战准备 (18:57)
% l% w0 r  ?, U, R' B0 H: s4 N9 m% ^7-4 实战(一) (23:24), {, h1 \! |  N7 S2 @+ B
7-5 实战(二) (18:46)
% A7 J. B$ E4 j7-6 作业节3 [% a8 P3 E; `1 |& y
7-7 作业节
0 o0 d$ X; J8 p  L' Q  _9 ]8 ?4 l2 B3 t4 Y& L( ?0 O; q
第8章 深度学习之卷积神经网络! R* S4 z# S# [+ L5 G" f) i
8-1 卷积神经网络(一) (30:03)' P5 F' z, l7 @
8-2 卷积神经网络(二) (26:16)9 l8 [* J# Q7 e
8-3 实战准备 (15:18)3 J; L* M# _4 k* G2 J, }
8-4 实战(一) (24:17)
  y' `# X& j' u8-5 实战(二) (26:20)
5 G2 w" A+ w2 N7 F+ p% h! N( ^6 M8-6 作业节
. \: H7 n# y  r, \/ j) `! g( r6 A. c0 F9 c5 [5 \# g6 }( p6 N0 |
第9章 深度学习之循环神经网络
% }2 ~/ {  h& \. m9-1 序列数据案例 (11:41)
: j/ {$ H' [- F- R+ i* ?, V9-2 循环神经网络RNN (16:06)
1 \: z/ B1 z. |( Y7 e9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)* U. d/ I6 r4 K, Y
9-4 实战准备 (15:25)
! Z6 Z- }+ |4 b# G) W1 o9-5 实战(一)RNN股价预测 (20:49)
) S5 Q( Q7 A3 o" b9 `4 j9-6 实战(二)RNN股价预测 (12:40)
  Z: z0 Z( K0 l  U, j9-7 实战(一)LSTM实现文本生成 (22:08)
. Y. D* X+ g3 w' L9-8 实战(二)LSTM实现文本生成 (09:00)
2 E# \$ ~9 Q' K9 {1 Y0 [$ E9-9 作业节
1 p; z+ `. b, `* o/ a$ K- E9-10 作业节
7 l8 D8 W6 ?4 B' [: D! H3 l9 y4 q7 S) l, n3 t) M
第10章 迁移混合模型
2 X7 u6 ^9 p9 d$ g$ [  ?10-1 迁移学习(一) (12:59)) g6 z8 r& q# A6 R% I6 ]
10-2 迁移学习(二) (08:48)
" Y' M, K$ J9 f10-3 在线学习 (07:41). S- m% H3 U( H: T. U- \
10-4 混合模型1 (15:09)/ b6 t8 o% q/ p$ f
10-5 混合模型2 (13:25)- L) z, L% J# B: e  _
10-6 实战准备(一) (14:36)
( W7 K( l! f# M10-7 实战准备(二) (14:05)
. O* `4 U! L( r5 t- R10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
1 ^2 N+ m2 @- ^$ e, c5 Z" i6 R: \10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类(一) (25:10)
4 w3 o. ~( ]& j6 j10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类(二) (16:23)3 z9 X0 K  @6 e
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类(三) (17:10)
! _/ S/ v, r! }* X( `$ p- B10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类(四) (13:23)
" `6 h) ]) W- D9 f+ F
/ N" s0 l# L1 u; _; Y  Y$ \- m第11章 课程总结
2 Y' Q# S$ M5 N; d+ N4 Y% [11-1 课程总结(一) (19:52)
# Z- r. W. d! d1 [' s11-2 课程总结(二) (15:41)
3 G+ B" O- e3 G; h) r4 W11-3 课程总结(三) (23:16)% w  |5 }% S' V6 x
1 W6 {' E1 H  J; ?% f) P5 Y9 E

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ustc1234 | 2021-4-24 09:47:26 | 显示全部楼层
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2583151529 | 2021-4-24 18:24:43 | 显示全部楼层
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qwety20185 | 2021-11-5 01:11:28 | 显示全部楼层
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xiaoyou | 2021-11-9 09:21:48 | 显示全部楼层
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modalogy | 2022-9-6 08:25:14 | 显示全部楼层
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ustc1234 | 2022-9-6 10:04:56 | 显示全部楼层
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春游的夏天 | 2024-1-23 00:48:29 | 显示全部楼层
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