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6 Y! G6 m" g) D$ P2 @〖课程介绍〗8 n; ~0 X E" C1 ]2 Z" \2 Z' @
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。
- b8 t6 F4 H* V( E2 ?) x. q5 D9 v+ U1 J$ R/ U- |9 {
〖课程目录〗) h$ T( M* F, \: y
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9 }; \1 K* e. F2 v# v* D
1-1 课程导学 (19:43)试看# s$ v, V+ l2 x9 k" @9 V
1-2 内容快速概览 (21:48)试看8 m# k1 x/ @! ~% U! h
1-3 人工智能介绍 (19:33)
6 T, M; m) t) A; f& P4 u1-4 环境及工具包介绍 (17:38)& x: r/ l! j+ |: X% E/ f( g
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
* z7 D9 M1 j( p; ?2 l7 _5 J1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21) I9 ]1 ~2 n8 C7 C+ {
& i7 Y5 c2 B. x2 I8 C) E第2章 机器学习之线性回归
4 @8 _2 a+ w7 P) h; J/ j2-1 机器学习介绍 (17:42)
/ {* f0 _! X3 W" f# i" `! ?2-2 线性回归 (25:47)
5 O* y' t. v. x2-3 线性回归实战准备 (13:34)
1 o1 Y7 ^8 B4 o( k7 i2-4 单因子线性回归实战 (17:18)2 ^( ~3 B9 K( _. G5 b
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)' M: V8 ^4 K+ {2 M% P* v3 Y
2-6 作业节
" x6 x, D9 v$ G8 l O9 s7 P3 q# H/ y. U; N- x
第3章 机器学习之逻辑回归
5 l# A$ J ]' k3-1 分类问题介绍 (16:40)* |( n& E- x& F
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
( }& a e8 x% S) p' T! D0 z3-3 逻辑回归（2） (14:30)' {/ z5 i2 o% h6 O8 V4 [$ O& ]
3-4 实战准备 (13:31)) b+ J1 }8 j; `! Q( S5 O1 a' B# n
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
( b F6 Z) D5 K9 }3-6 考试通过实战（二） (16:01)
: W& S2 N1 Y+ \3 e0 a. m3-7 芯片检测实战 (16:30)
+ a4 U3 k z( V- R& A* o3-8 作业节4 d, B% D/ B0 N- T! r1 p, A+ O8 B# L
3-9 作业节 b d8 K) k- g7 X
# k) K' l& R% f' q& T7 D
第4章 机器学习之聚类0 p5 v+ t8 F& B$ b8 T6 R
4-1 无监督学习 (18:37)
- ]; U; x w5 W# _4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)+ e. {2 m% m8 P+ x( u
4-3 实战准备 (09:19)% v: ^9 F- I1 ]9 `
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)! Z* t3 u: f3 k* _; z7 q6 k
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
# c9 T/ u/ q8 t) R0 x! C/ _. I# L4-6 KNN-Meanshift (16:51)3 ~1 M( v9 |0 u( w# w
4-7 作业节
% @; s" l7 L( u! p. n& [0 H4-8 作业节& J( f5 y4 C- _3 `( K
D( z7 i; G! J) u+ _( ~* S
第5章 机器学习其他常用技术% u" _9 ?8 M _' M) t+ @: o/ O
5-1 决策树（1） (13:22)& Q6 f4 d3 U4 c2 D" p6 k: D' B
5-2 决策树（2） (14:48)
% ]' Y a( i/ N S8 U5-3 异常检测 (15:36)
2 x, A$ G8 e7 o5-4 主成分分析 (17:18)1 R, v" P, S: ]' V
5-5 实战准备 (22:19)
2 A3 |* j( V, E, q5-6 实战（1） (17:06)
c# N3 m% {9 h" `/ S3 Q5-7 实战（2） (14:49)
5 Q6 \. i5 D7 N5 q3 W/ V5-8 实战（3） (23:32)
, b* C- g: [7 V" U6 P5 r, u/ B5-9 作业节
/ ]- F& g7 B% G+ P5-10 作业节
; ]: Z' X% w6 u5 D8 V' H- f
7 } w6 w6 ^* t4 e第6章 模型评价与优化+ {6 T- y$ w# [9 Z( @
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
2 N7 O0 L P& l" t7 [/ O6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
0 b8 D+ P# [( _# d% ]' i: q6-3 模型优化 (21:09)4 |& ~( t' N6 Q+ u
6-4 实战准备 (13:43)
" c0 J0 J: S i6-5 实战（一） (24:53)
C/ }8 a% I* ?2 [9 g4 m4 i" [6-6 实战（二） (15:05) J- S4 e; P3 X( `5 v. e$ D
6-7 实战（三） (24:20): a6 o4 \8 T7 D! |( b6 b; l
6-8 作业节* h4 u9 I+ n) a; U
* f# ]* P A- ^4 m
第7章 深度学习之多层感知器
8 K% Z: b7 s% X/ D# p; L7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
, D6 F- s9 p; _; w- y$ o0 b7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
1 \6 P% ~9 i, C$ I7-3 实战准备 (18:57)
' r* h* `3 m" b8 l7 @7-4 实战（一） (23:24)
9 N1 x1 j; O, g0 a2 j: O# |$ j" _7-5 实战（二） (18:46). g1 \- o6 x: f( f' o/ \
7-6 作业节8 x# n* Y6 ^; }- @+ ^+ m
7-7 作业节$ H1 B5 _* h( z7 A- o
4 w: v! l% e% C8 t0 d2 ?
第8章 深度学习之卷积神经网络
* Y! }! z3 r a: R: l8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
' x% U4 G: \" q6 R* u1 `8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
1 l4 E7 K9 B6 G4 d" n' H" _# j3 I8-3 实战准备 (15:18)% ^, Q6 X6 }5 x, F
8-4 实战（一） (24:17)
/ ~9 S2 \: `1 G# k9 s8-5 实战（二） (26:20)! T. h" @% l3 T8 W
8-6 作业节" j9 @, p4 c. R' o. M* i& g2 P
8 ~# J* N6 i) Q) P第9章 深度学习之循环神经网络4 H% r3 c% y' U1 k5 g7 W4 S
9-1 序列数据案例 (11:41)
6 i/ a- u) Q, O9-2 循环神经网络RNN (16:06)
2 q! X/ g8 B& Z9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
9 `. Z* e. A# `9-4 实战准备 (15:25)
2 a) ^7 {/ l: @0 k* J1 E9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)/ P& v. U( A* \7 k. `# S4 F# [
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
5 @& k: ?/ [' u$ J7 t9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
% a6 ]* r! J8 b, N0 D+ f, [9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
7 J6 T6 H8 j2 R. t, j9-9 作业节
/ G* Y1 b2 s5 {, c; w* R9-10 作业节
: }. U! g, O# S- d! b2 Y4 Y( ]1 K4 j
第10章 迁移混合模型* r, s" Z) r% p( l9 f
10-1 迁移学习（一） (12:59)8 ~5 r7 u5 u' c" h
10-2 迁移学习（二） (08:48)
" f. t7 q4 m) x/ z3 S, ^10-3 在线学习 (07:41)
5 v0 _( a, }: A$ q10-4 混合模型1 (15:09)
# Y+ s4 X! ^7 y10-5 混合模型2 (13:25)& M; L$ e6 p0 X0 M) H5 C' v$ J
10-6 实战准备（一） (14:36)5 C; G4 z( |8 B I
10-7 实战准备（二） (14:05)8 \7 | K4 n* o) f4 c: {
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
8 ~; Q) h h/ b: X2 O10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)1 \* B. u, S4 x6 E3 \
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
$ U0 l' L! }' _, w10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)5 Z. v7 L5 ~9 k; ?, q
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
) V& Q, y6 z, u) x( U. ]4 R: V4 i2 b( ?
第11章 课程总结
/ e& [3 F+ v K2 X4 r, l11-1 课程总结（一） (19:52)
& T1 s% G! X7 [" e11-2 课程总结（二） (15:41)# b4 _5 I( M$ ?, }. ]9 _
11-3 课程总结（三） (23:16)
- H# i, [2 J6 u
* ~) K: @* |: {' `& h1 |8 v7 M! o: J4 {7 B! P
〖下载地址〗
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