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1 c5 @8 `. J; q. B3 W# o0 X0 y
〖课程介绍〗
$ x4 F [' r5 ?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。. V9 }+ T" S5 g3 `+ L [
( n8 u8 t0 Y9 C( R q〖课程目录〗# c# v/ m. _: k* L' K
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( T V. Q; X/ L$ a- ~
1-1 课程导学 (19:43)试看4 f! D5 k: N4 ^
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
% D: r) E# `% ^/ I/ `, m1-3 人工智能介绍 (19:33)1 B, l2 N" I* {5 q6 b9 I: g
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)5 ^1 H5 [# L- j2 [7 J0 u
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
% g2 k0 j1 q1 M$ U Z1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)! d5 x7 U1 i' e! N6 ^
- X- F6 m: M9 \7 [第2章 机器学习之线性回归, n* l( g; ?3 D# o
2-1 机器学习介绍 (17:42), `: v4 `8 o6 j) m, u4 D, Y# o
2-2 线性回归 (25:47)# U/ \ o7 C: x6 }* k5 d5 w
2-3 线性回归实战准备 (13:34)& P! N1 H4 T1 n2 S! B
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)- I5 `2 g* R/ U6 _" j
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)1 x* I L( E8 d6 |; a% B) m6 r% f- u
2-6 作业节
1 t" P0 e. [0 R, G
/ _. H% _5 ?3 L5 m( O第3章 机器学习之逻辑回归0 {7 o0 c' Q2 h+ R: V0 f7 f# ]
3-1 分类问题介绍 (16:40)
; b2 o9 d g) c3-2 逻辑回归（1） (14:54)1 \# ~3 N# y% a" Q3 W; W3 M" S3 B
3-3 逻辑回归（2） (14:30)5 T2 l7 r: c: K
3-4 实战准备 (13:31)) t4 W' I( v- ~" p
3-5 考试通过实战（一） (19:49)/ ]2 u: A2 V( @- C) w4 K
3-6 考试通过实战（二） (16:01)0 j: T3 @: {2 H9 U3 |
3-7 芯片检测实战 (16:30)
3 B1 o6 X9 V8 V8 d) M3 A5 F3-8 作业节
* A& P1 c( O+ O6 v' G+ `3-9 作业节9 i4 N8 U" R( v
# {+ P: Z- Q+ }8 ~( P" x第4章 机器学习之聚类
/ B( o5 ~ A' h7 J- s' u4 @4-1 无监督学习 (18:37)
6 W) Q6 t$ Z& e7 [- v! v4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
8 B) j' q" F2 C% E1 k/ u3 W* e4-3 实战准备 (09:19)
6 X* R" n0 s ^8 ?# y% Y% O+ z4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
- L/ ?8 \6 X, G. a$ p6 T4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
; o% H$ c' p7 Q8 V4-6 KNN-Meanshift (16:51)
( w% f6 ]/ }3 l4-7 作业节
& n4 {- `0 j( e' h4-8 作业节( I* n9 _" B9 f- R: p B
9 K% |) [" e4 ~8 I
第5章 机器学习其他常用技术
# C0 @" i( T3 x' L0 _3 M5-1 决策树（1） (13:22)" a! C( s* z, Q# c9 P
5-2 决策树（2） (14:48)
2 w$ t8 u) n1 ^ ]* n7 R! p, F; p5-3 异常检测 (15:36)
8 P! N, C0 v/ L1 D" D8 i5-4 主成分分析 (17:18)
7 s: T* k3 V8 h3 R2 T- k, D. J5-5 实战准备 (22:19)
( P" k9 ^% y& X5 b$ C' f5-6 实战（1） (17:06)# @. b: L$ |4 ]: e' j% q
5-7 实战（2） (14:49)
3 d! R$ o) J* P6 i1 _- G5-8 实战（3） (23:32)8 r( p' ?% c) {. A5 m
5-9 作业节
: N: G" T. p3 {) a% g" ?/ Z. t5-10 作业节+ H# @ A# S% C2 ^; f0 O& U
9 ]" U o; P! v第6章 模型评价与优化
# f E2 E% V2 l7 r6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
9 D( O0 @- b! Q+ U6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
/ {0 x0 I+ x* `0 v6-3 模型优化 (21:09): g! `1 x9 t( l- i
6-4 实战准备 (13:43)
+ I1 F; m5 l0 q6-5 实战（一） (24:53)0 [) Z' E8 } I* h" d- m
6-6 实战（二） (15:05)& ^! z& I! D# Q8 t& O: f
6-7 实战（三） (24:20); {. b) k+ h" Q
6-8 作业节# J/ |( k2 l% P1 }% B% z
7 g q7 A9 I$ C1 J1 b# J第7章 深度学习之多层感知器
2 m2 ?7 Z: F" B- n7-1 多层感知器(MLP) (18:18). ]+ t X- L& v* p# ^" X
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)' j" k& k0 K* y5 h1 k
7-3 实战准备 (18:57)
- ^" {/ j" ~7 d- E5 K7-4 实战（一） (23:24), i3 m7 D2 s( v1 Q5 v
7-5 实战（二） (18:46)
6 w. f2 a% M) Z D# j* ?: V7-6 作业节) D0 ]4 a) G. n5 G. C; t
7-7 作业节
9 U; \; u* r T: t& `9 K$ M- o
, n( ^% i1 y/ z第8章 深度学习之卷积神经网络* k; {, t! e. ]
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
6 }5 O3 b% l% U8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
+ _% V g: g; o9 f8-3 实战准备 (15:18)
$ o3 d$ D. u* ]3 s- F* c$ L8-4 实战（一） (24:17)9 b I' c8 l! _) N
8-5 实战（二） (26:20)$ p1 {8 B' `; m# w+ Z: b
8-6 作业节
4 K8 ^5 z; G6 v* |, [: G% U* m( f# m
第9章 深度学习之循环神经网络
& C [5 A! Q* c9-1 序列数据案例 (11:41)
+ I* W7 Y5 {% s0 D! P9-2 循环神经网络RNN (16:06)
% h1 f8 I3 P% m* n0 x& ]5 u9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)! S- {4 R! n, a3 g4 B, b% a* x
9-4 实战准备 (15:25)! D5 Q+ c4 U9 N, w! k0 A+ s7 L7 U
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
1 K- E1 F" V% W5 H& K& E1 {# f4 d9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
" ]$ ^& y$ s! ]" U M# q2 t4 q9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)! D& b2 F: `- K% w0 S2 ^' r
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)0 M& _( o1 O( b/ r- e* G* k
9-9 作业节
. J0 L3 k5 i7 A& S9-10 作业节2 ?+ B4 y8 ? o$ i
2 {- D) T; m. ^" J3 @
第10章 迁移混合模型
% ]+ d, _: H/ D4 [- V10-1 迁移学习（一） (12:59)6 T7 {* y1 P7 N8 R2 A! W1 ^& W
10-2 迁移学习（二） (08:48)
3 C; m; l1 l0 Y, N' }2 `7 \4 U10-3 在线学习 (07:41)/ b# ?8 s) g6 X$ a) F0 ?% w2 P
10-4 混合模型1 (15:09)
4 d) [2 h: @5 P# R h$ q: T10-5 混合模型2 (13:25), q2 y* O6 f% o; }
10-6 实战准备（一） (14:36)
; \5 o" e; D$ k10-7 实战准备（二） (14:05)
! s, H9 N/ r, e; B2 d10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
5 O+ f. }. `- c( [( q; U; d10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10) L" a. ?. [6 r z
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
' y h) Q0 u( w4 x5 |0 L9 U10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
( [5 Y4 I! t* Y1 i- O' t10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)' u! O! H! W6 I8 u
' c% O2 z8 [# b+ p, W
第11章 课程总结+ w7 L8 o: I' |1 `7 }4 ~* d3 Y
11-1 课程总结（一） (19:52)+ e' }. v' `* M) ~
11-2 课程总结（二） (15:41)
! X- ` U/ T- \9 j2 U: \11-3 课程总结（三） (23:16)6 _' N6 E- O; p. m! v5 ^; p
! |+ | @2 ^1 w4 u# r7 L6 j" S
" I" {1 ~ O1 D* d9 ^0 K6 d2 ^
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