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〖课程介绍〗
% k( T0 m/ S/ h3 q; G% u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 T* J: t( |; r2 J% i2 A' \4 L* _6 B( }0 c' v1 ^. ~
〖课程目录〗% t+ P7 M$ R* @
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0 u' e L* T, L# B5 ?' \0 S! `
1-1 课程导学 (19:43)试看3 ]5 [# X4 ^% R% C* q9 D
1-2 内容快速概览 (21:48)试看- z/ D0 {! |# U5 n& ^/ h4 K2 c
1-3 人工智能介绍 (19:33)
/ M J, r) W1 w& ]4 [* e1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
S7 b N7 G( ?8 W# ^, @1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看) a8 f S5 |1 x- b' J" n! N T6 S
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
! }: ?) t: t) n5 G, r1 y# Z$ h" m0 e7 A
第2章 机器学习之线性回归1 e% p# s/ w" n( d' d: y4 L
2-1 机器学习介绍 (17:42)
! }7 `. U3 D7 g3 v0 x5 q2-2 线性回归 (25:47)6 |5 q2 Y8 T4 A) ~5 `
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
( Q3 I( v+ S. X% M6 H8 u/ }2-4 单因子线性回归实战 (17:18)- x5 Y1 m5 m% x. [8 \( {. K4 w) d
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
. @! @1 \$ N! A1 Y& h" d2-6 作业节
: W& S; n* N y6 Y
$ r" T$ t3 j! C1 O- k第3章 机器学习之逻辑回归4 g# L: B6 ^0 u
3-1 分类问题介绍 (16:40)( k `/ s( k a: Q0 ^) Y* u
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
; {0 F+ U* Y {2 E$ Q. F9 {; f3-3 逻辑回归（2） (14:30)
( s' J# Z( z/ \6 o3-4 实战准备 (13:31)8 f% Y. v2 q, C6 \' {( _* q
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
5 V5 e0 x S2 J2 u3-6 考试通过实战（二） (16:01)8 M5 j l* J/ d9 D6 a( c' }5 }
3-7 芯片检测实战 (16:30). R, `' Z- e' M9 t8 d T
3-8 作业节
( ?6 J1 H7 H! [/ p$ j8 n3-9 作业节
& o% j; ^' y- X0 g1 j) o! h6 }% j. t; C: N4 j& D) @
第4章 机器学习之聚类
4 C) v& Q5 C, A% Q& o4-1 无监督学习 (18:37)& p1 Y$ D4 C- i3 A* G5 b: o# v6 C
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
$ A; n. D& ?* {+ o4-3 实战准备 (09:19)# p7 q; `3 k# Q: ~8 v& `+ W
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)9 t" U) h3 t+ @, u2 E8 T0 P
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
) y6 J8 b9 C) M& d" A$ j4-6 KNN-Meanshift (16:51)5 o5 J: S8 @7 _% y" b9 ?
4-7 作业节
" S6 f7 _$ C O' v; A4-8 作业节
$ b( ]2 I" Z8 t
, b7 r9 F& \1 a, D/ u! _第5章 机器学习其他常用技术
, w. S |) J. L4 X5-1 决策树（1） (13:22)3 l g& [9 ~9 C7 b
5-2 决策树（2） (14:48)
7 q3 T0 k3 L* L: s0 q/ ~8 x1 i5-3 异常检测 (15:36)
& X# g/ \3 E' w3 Y! |7 [5-4 主成分分析 (17:18)
- X% n( y2 M* {! a$ M) z5-5 实战准备 (22:19)6 g; z7 A- @6 R5 y) j5 v
5-6 实战（1） (17:06)
) G, V+ |% w a6 I" Y5-7 实战（2） (14:49)- S' g+ O) _+ P4 X$ j
5-8 实战（3） (23:32)/ W8 |% K8 Q5 S, f# D# y3 ^
5-9 作业节! r' j- l6 t7 }
5-10 作业节( }! l" D/ {7 P
# [1 X g+ N2 L$ e% Y% I
第6章 模型评价与优化
# \9 J# ]5 y( @8 u6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)9 G$ A$ }, B3 K8 c
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)% h8 g$ x+ g8 n) [& t1 y
6-3 模型优化 (21:09)
' c/ ^4 p$ l3 H# M( y$ q5 y6-4 实战准备 (13:43)
! K8 @* b$ p2 o3 ^% r& b6-5 实战（一） (24:53)6 O% B+ _$ j4 _* O: S' x
6-6 实战（二） (15:05)
, [; T9 m; J* h- [6-7 实战（三） (24:20)1 ^; H8 j+ G5 \$ B9 y8 X- q/ m
6-8 作业节
5 ]8 M3 I' Z8 \3 V
' P+ q- s! L/ Z6 n- b, x7 J+ D5 a第7章 深度学习之多层感知器
7 h% F8 [2 \4 \: k M" E* c1 X: K7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
0 y/ n6 p4 x; H- ]4 z7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)2 U' y8 q' U. T+ H
7-3 实战准备 (18:57)2 ?+ z4 p% I R' G
7-4 实战（一） (23:24)2 v: P0 [; i% R- o1 W9 O
7-5 实战（二） (18:46)
% i W0 ]' T% P: n7-6 作业节
5 U& h- _' c# v$ w4 W6 f) u7-7 作业节& v' m/ B" ~% i( n3 Z& ?
* n+ t" A( C5 d: ]第8章 深度学习之卷积神经网络 u) ]# j5 g# K; f0 Y
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
# H5 X) a; g. ^8 j; t' r' w' R8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
$ ~, p+ e- Z5 U8-3 实战准备 (15:18)
; h' h) D. ?/ L2 z9 |8-4 实战（一） (24:17), n. {$ m- k: u+ D0 M$ B
8-5 实战（二） (26:20)
1 U" n* d- G( k: k0 z J8-6 作业节
0 Z9 N* A% \2 n2 K& V4 {5 I
0 A$ c `8 L$ \8 z3 t第9章 深度学习之循环神经网络! T8 n, B( O, L3 g8 h5 E
9-1 序列数据案例 (11:41)) h2 S5 `0 v" ~! d9 W' [% v
9-2 循环神经网络RNN (16:06)- Y. K" S" C# \' ^% E
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
2 w: k5 P' l" l9 a' H8 j5 e) {9-4 实战准备 (15:25)' {4 a3 ]* c4 N' o
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
& _9 Z9 q# c: Q2 {9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)* t) p( P- Y' h5 f/ y3 F# Z
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)6 v, Q5 g, \$ e! t: i
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
4 F1 M" N0 I* |8 _9-9 作业节- Q) j7 d) j/ Y" N/ p( z
9-10 作业节4 {, ^2 l9 m: r" c* D; f& m; G8 ~( H
% L7 Y9 g+ ~+ H第10章 迁移混合模型
6 X* v6 v2 b' [" x [7 L9 G4 j10-1 迁移学习（一） (12:59)
% f; S: O+ j8 x/ X! E8 i; R10-2 迁移学习（二） (08:48)
$ T+ t, u4 p* W) S y10-3 在线学习 (07:41)
! ^8 }* {0 j% R# D2 G4 a10-4 混合模型1 (15:09)7 m3 ~7 n8 t) Y" h3 j) n
10-5 混合模型2 (13:25)' j; J" W9 x& @
10-6 实战准备（一） (14:36)' A" ?3 m: J$ C- q* V
10-7 实战准备（二） (14:05)- W0 ?% @/ `* b! N
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
8 G/ P) N; Z- x, i0 N1 t+ w10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
% B* u. B" o: J% |- d# \10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
, Z( G+ ?- d& x) Z4 K) C10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
( ^% E! z- q" `6 r/ [; q10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
# l" ?' h! b8 s/ _( n9 ?& e/ l# I( j$ ?7 A( K
第11章 课程总结
3 v o) H: z/ {11-1 课程总结（一） (19:52)
8 }3 s' F3 Y3 {- d0 m! a' }11-2 课程总结（二） (15:41)
# X3 h* H% T( D/ o11-3 课程总结（三） (23:16)1 v+ ^" i. L' z4 M( p( r2 ~
; i- s" i8 T& B
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