0 K# L. p7 X6 E4 c" J! K
6 y* r+ O) T1 `3 _- v〖课程介绍〗4 ^0 O; A/ L1 r w
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。
/ P+ a1 G: m& B0 a0 U8 \, l
: s' h5 T1 s) Q& O7 _/ ~, `2 k〖课程目录〗 @" e( W# |% {. _
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
" E: e. W; g' A ^# U. S# B1-1 课程导学 (19:43)试看6 F2 L+ u# b1 g& F" q& ^
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
" n# z$ Q! G2 C; |# i5 M1-3 人工智能介绍 (19:33)$ e. Q& B8 u3 t' D* a6 P3 p4 [
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
4 Z3 o6 u9 N$ U1 n; y+ n/ z7 F* b1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
4 ]4 q0 O) G2 q! }3 S1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
) H! t4 d+ s% ]5 }: \) Q- [1 h
& H9 D+ _( [# {0 a第2章 机器学习之线性回归- `0 w7 L2 ] g" r3 E' M3 h
2-1 机器学习介绍 (17:42)# i5 `* R9 \" t; M0 F- y2 i
2-2 线性回归 (25:47)- F" u- E0 c8 A0 U& ~
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
6 ^+ B- T ~7 O1 i2-4 单因子线性回归实战 (17:18), c! Y$ [ P# R
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)$ G8 n- G6 A, \' J+ I# R
2-6 作业节! D g0 n+ Q$ ~% [6 r: R2 g
+ ^. L1 r) I& _; e G( K第3章 机器学习之逻辑回归7 `' k7 \, E% v+ D& ?* Q2 T% O
3-1 分类问题介绍 (16:40); c! i: p7 I/ v7 y9 f6 N. c
3-2 逻辑回归（1） (14:54)' K1 G, D/ @* t; d5 q1 O- e" y
3-3 逻辑回归（2） (14:30)/ `5 x, C, u' ?2 j# x
3-4 实战准备 (13:31)
4 D5 [" }! c3 y/ h3-5 考试通过实战（一） (19:49)
1 B, m3 q) G9 m% L: c3-6 考试通过实战（二） (16:01)- ]2 ` v1 J( s9 `
3-7 芯片检测实战 (16:30), s7 o f- a/ L J3 j/ f/ f h! p
3-8 作业节2 }" S* Z; z3 j& S
3-9 作业节0 w$ `" y& ]; p! y; K
: e+ [7 O2 a7 ~: ?% m6 @
第4章 机器学习之聚类7 M9 D" f4 v! V* M& ]- x: `; K
4-1 无监督学习 (18:37)0 g; w5 C- t0 a" R( _8 a2 i& n
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
, x* y# u' T: K4-3 实战准备 (09:19)
2 Q6 j$ s( u" t: o$ v7 q4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
- {2 S P. T/ C$ e4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
, i6 w" ]& U6 w+ P/ ^4-6 KNN-Meanshift (16:51)
+ ~7 s1 U, R; n2 s3 d4 s, Z4 m, F6 B4-7 作业节5 K1 e0 \# ?- A
4-8 作业节
# Q' H, X0 x O; J: p8 n. t( V8 y7 i
第5章 机器学习其他常用技术9 _/ _: h" i8 E% w/ E. O, L
5-1 决策树（1） (13:22)) f( q; V9 S2 @9 J8 a$ d# {+ i
5-2 决策树（2） (14:48)" H* ^$ e! R2 J- d! @) D) O+ W
5-3 异常检测 (15:36)
/ p; b- M6 ^! n5-4 主成分分析 (17:18)
4 |3 d* l' _( R5 h5-5 实战准备 (22:19)
1 e- a: N7 t- R% v! s# ~. S* m( l5-6 实战（1） (17:06)/ [+ i; u1 j: Z5 H1 C2 E
5-7 实战（2） (14:49)5 Y0 H# o, s0 C5 v" Z
5-8 实战（3） (23:32)
7 `' }% O9 A' P7 K# P5-9 作业节# z7 L8 o# Y6 A0 w
5-10 作业节
$ `8 A5 g( a( }" k: X6 G2 _% |- H8 q3 y- p. `
第6章 模型评价与优化
/ x( [: w- A% I5 ^8 j# ?& q6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)2 R ?# I. v1 u. u/ L1 C
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
+ u6 L, p( d) J6 [/ d6-3 模型优化 (21:09)! C+ {9 z! M- q* s
6-4 实战准备 (13:43)
% q0 E. W6 j# T. o; b9 p6 q6-5 实战（一） (24:53)+ n P5 {+ t2 f9 C6 I
6-6 实战（二） (15:05)
/ [& M" F$ Q6 b( A6-7 实战（三） (24:20). S5 r% D* ^- c% \. |- v
6-8 作业节; K# z6 E5 r! z$ ^
# s/ M+ t1 ~& B2 L
第7章 深度学习之多层感知器
) f. V& q7 S2 Q$ f! B2 |, o: q% E7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
- V- E: W; ?0 m' |7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)4 Y& m( q# t! N4 ?
7-3 实战准备 (18:57)
# m3 N0 y! x% G# _' h- h5 x, n7-4 实战（一） (23:24)' u$ \7 Y- `) e! p9 T. \7 r; q- o5 J
7-5 实战（二） (18:46)- y: y5 m7 I, l; U+ Y$ q# K& S
7-6 作业节
' I | L/ R9 u x. `/ M9 b# K7-7 作业节2 G+ t4 P- S9 V1 k: j5 W
' D4 G# \; h; Y0 K
第8章 深度学习之卷积神经网络
/ a! k7 p% v8 ?- E- f8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
5 ~. q' Z6 \$ `. f. k1 v. b8-2 卷积神经网络（二） (26:16)! J& k3 d* |& Q! H K) V6 @; b& f/ t
8-3 实战准备 (15:18)
6 h* {0 l6 C! f, I8-4 实战（一） (24:17). J% i4 i! ^1 H7 T) l; u3 N
8-5 实战（二） (26:20)
$ P, W2 h% o F5 i" K- r8-6 作业节' O* L. k' i- N. n" X4 v
" g$ `/ A9 Z! H$ v" P" [
第9章 深度学习之循环神经网络
6 M% I& @" [2 D6 n) M9-1 序列数据案例 (11:41)7 B$ L6 W* @$ Q# N1 h/ h" Y: U
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
2 A$ z; G" ?2 E0 R+ D& `9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
; T. L. A& _4 s9 e. J/ M+ |9-4 实战准备 (15:25)
- I- T! t; _9 a; k7 m9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)7 S& ]5 M, T6 J& j+ L* B
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
+ }1 e# @! S5 ^' w4 `' R9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)7 H2 Z: T0 A5 Q) c0 z" S2 r# o
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00) p( [! f; g% f7 _- M+ e9 H8 z9 F
9-9 作业节
7 N2 c/ e K; W, p6 `4 z9-10 作业节6 B& h1 t3 M& w3 M+ I8 c% k
7 T. k* `4 ~, ]% R0 `
第10章 迁移混合模型& v' ^/ r( Z+ V: K% i, p
10-1 迁移学习（一） (12:59)
) X/ j, k9 Q8 O& F3 L% K& {10-2 迁移学习（二） (08:48)* U5 V4 Z) o; z3 G' Z. }9 Q' C
10-3 在线学习 (07:41)) M) `' p7 Q3 g: J
10-4 混合模型1 (15:09)
8 m1 R& f. P5 x- t) r% H- G10-5 混合模型2 (13:25)
. l7 [1 u. t6 U9 e10-6 实战准备（一） (14:36)" D0 R/ Q& S: h" O% g" E
10-7 实战准备（二） (14:05), M, e" P2 R0 ]# r5 {
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)& n ]) r P. G2 Z+ ~: c
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
! S: ~2 L' W0 I* a& h. ?2 M" Y# t& R10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23), s/ s: r" u" N( {( T. h" @* G( V: {$ @
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)4 B3 w4 _+ k4 t4 j
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
' f R* V/ \4 V5 v) J# C, q, q8 H: a; ?8 n9 p2 G
第11章 课程总结' Z y9 t2 C; }0 n' C4 H' S9 Z( R
11-1 课程总结（一） (19:52)( l2 A8 `/ c3 X6 x0 ?
11-2 课程总结（二） (15:41)
0 _0 \; v2 E0 H( r8 n7 Y11-3 课程总结（三） (23:16)
1 P& l& F0 b- D6 I% Z* a6 b
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〖下载地址〗5 N% f: Q- @# u, Q$ a1 K
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