& t. ]: ^8 _) K8 N9 A4 ]
1 E3 h d+ v( Z3 ?2 ^. X〖课程介绍〗+ [- {2 C7 |' E) C/ K" k" H ~
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。$ b2 y' r2 ^$ y% U" p
3 f9 U' f! }7 w! E$ A$ j〖课程目录〗/ p$ f3 _0 V2 Q P, 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
* L( e3 k8 q9 j$ g! J5 @1-1 课程导学 (19:43)试看
$ }: ?- ?3 X2 D S% K7 H1-2 内容快速概览 (21:48)试看
' R. p; m W7 q$ Q1 {1-3 人工智能介绍 (19:33)
y" R* Z+ S* H5 m/ T2 y1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
, `+ F' S3 q# W1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看7 `! |' _& o, M+ I7 b
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
# Q: Z. H" f* l! I7 o0 W2 o! a. j( k, M5 }. c" ]' o
第2章 机器学习之线性回归
, u4 W' q+ V' P0 \* k2-1 机器学习介绍 (17:42)
0 z# g* B0 h) s2-2 线性回归 (25:47)8 R: i# I* |9 C& o
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
/ ]' a9 i8 P; O' \+ `2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
) F, r: r: O$ F; h2 u: }$ v2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
/ P9 q3 `0 {7 J# t' V9 x' e2-6 作业节
4 C9 W: f3 X- _+ J( |
8 E1 o: v$ w6 j) M: Z2 C4 Y第3章 机器学习之逻辑回归
. F2 l. W6 C: ] f% S. U3-1 分类问题介绍 (16:40)# ?6 U3 w% r# {& x) B, A/ q& F
3-2 逻辑回归（1） (14:54)0 c& e0 L) O- k$ k1 A. Y7 O- O
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
: Q! A) U" b. E; Y: j! e1 @3 z6 O3-4 实战准备 (13:31)8 V- i# r0 d# v8 J
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
) B8 u P) } h- C$ U* p" O, s' X3-6 考试通过实战（二） (16:01)
8 J; C7 G! E/ y1 Q8 p3-7 芯片检测实战 (16:30)# c' l. \+ e+ n2 Q6 E
3-8 作业节$ s3 }/ \" ?9 `$ _2 T* r! d
3-9 作业节
) o* r7 ~& d! y
# c9 d$ y# Q5 m( N' ?% s4 n第4章 机器学习之聚类9 m+ m: I% A( J9 u1 u+ ?2 l
4-1 无监督学习 (18:37)
1 H. z6 }( \ W1 X" P( f& E+ |$ N4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)4 i& L" G, V3 x# U3 d) S
4-3 实战准备 (09:19)9 {$ |; x# I, G" V7 F
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)) m& D+ }6 e8 F% ~
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)- A/ m; d' M6 i2 Z# u& c
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
0 p8 \3 [; E; T) @- I4-7 作业节
J% `, b; B: Z7 o3 }4-8 作业节
; B" i% l6 o+ d' w0 A; s
! x7 e7 a; H% J' [1 b I K! o第5章 机器学习其他常用技术
( O4 i0 b/ |' V5 X5-1 决策树（1） (13:22)
4 j3 l+ ^7 \3 v5-2 决策树（2） (14:48)
$ Z/ W+ s3 `' o `3 d5-3 异常检测 (15:36)' I0 o1 B. Z2 k5 w1 `0 z* u* j( Q
5-4 主成分分析 (17:18)
7 g2 |: g p$ m( r+ Z5-5 实战准备 (22:19)& I) g: K# s6 w1 u5 Z% o# x3 ~
5-6 实战（1） (17:06)4 h2 U3 o+ f& u& Z9 M6 a1 y1 e
5-7 实战（2） (14:49)
: U: i k/ h9 y3 m5-8 实战（3） (23:32): q, U" O) g: H2 A! v5 j% m+ d( m
5-9 作业节
, [6 f- N$ s, m9 J5-10 作业节
r) ~3 ^! F, r& C8 ]2 o
- w; ?' f7 F5 r+ d' z! O第6章 模型评价与优化
5 K; L9 h/ F2 s( ~+ F- o6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
* g7 l. P3 @! H/ B/ d% |! D5 G& |$ t6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
; \) ~& C, }. a5 A6-3 模型优化 (21:09)6 Q" F$ A: d" I# O8 U( j
6-4 实战准备 (13:43)4 h* I$ ?1 U: c% B) ^( H
6-5 实战（一） (24:53)/ p( B' F4 e5 n7 Q
6-6 实战（二） (15:05)3 @3 _+ r) M" M
6-7 实战（三） (24:20)" |8 E6 N( X; ~
6-8 作业节: o# M4 I8 J$ ?' _) ^7 U
4 S% _% k# f3 A4 d+ `8 q+ f第7章 深度学习之多层感知器% _7 Q' i8 \' ^* w
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)' Y2 @ F9 u. b' g! S9 m% O
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
. n1 V' e2 ` A, h7-3 实战准备 (18:57)( T& D T \# f! \. p
7-4 实战（一） (23:24)' T, d- n' s* o+ \& X% |+ e* j, c6 L$ X
7-5 实战（二） (18:46)/ s6 v7 x2 ~: g1 u; p7 k
7-6 作业节4 J0 H, {' b* T7 c5 B0 ?
7-7 作业节
) D# ?5 a! d. ~" h5 ?1 W) Q
; w8 i6 @, S `1 o第8章 深度学习之卷积神经网络4 m) Y% U" ?& L* B* Q
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)$ P I' F [& U! ]: D/ W. c
8-2 卷积神经网络（二） (26:16): [; h$ K$ w3 Z! |6 D
8-3 实战准备 (15:18)1 i! i& k4 |& X$ o x
8-4 实战（一） (24:17)/ w4 f7 [# K% a6 ~7 G6 t" M
8-5 实战（二） (26:20)& h6 E9 ` |. `
8-6 作业节
; d4 `5 I# i" i8 Z7 L5 v9 h) n: }: a% h) a- V# l! E8 |) {! G
第9章 深度学习之循环神经网络% N! e" i6 W3 ]- H+ d$ \
9-1 序列数据案例 (11:41)
9 R$ K: o w- L' \# E% \: w9-2 循环神经网络RNN (16:06)
% a/ s, n! V2 a& V6 z. p5 O: {9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
% M% t4 Z; _! j, ]1 |- c5 u9-4 实战准备 (15:25)1 g0 d% \; f7 Y1 K' n8 n" U' K
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
! C6 K7 W5 p3 y6 V: C5 `+ }6 Y9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)$ A4 c0 ~' W1 @ j3 S5 v8 [9 F
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
$ K5 \2 q& a" L" T1 w. r( V# I9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
5 Z$ S4 A' E' R- H9-9 作业节, s3 }1 n% E1 G- n, o9 ^
9-10 作业节
, b3 J; J6 J6 U& q' B1 g# x4 ]7 `2 A0 v
第10章 迁移混合模型1 j$ v8 S3 A) m
10-1 迁移学习（一） (12:59)
2 o0 t4 u! _7 a! X10-2 迁移学习（二） (08:48)) ~2 P& L6 P; H# ^5 S8 p
10-3 在线学习 (07:41)
4 |( _% d8 Q0 B7 @9 C: a- u, x" T: [10-4 混合模型1 (15:09)
0 d7 W$ F, d6 Z9 g7 P10-5 混合模型2 (13:25)
9 I2 c- _" L' }9 y10-6 实战准备（一） (14:36)* A( R. d4 E1 Q. D& c% u" {
10-7 实战准备（二） (14:05)2 e" d: m/ ]' K) W: z; h9 I6 j
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
& R$ S1 W6 G8 J1 |: T10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
) O) K" K7 r& W- U4 x% T9 T10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)3 Q+ d; w1 a6 k
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)1 K+ |0 {6 J- f/ y' k0 h/ f; O! ]
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
( e+ }$ g, F$ A2 h% q3 s
0 S9 C) r. _/ x; N- H第11章 课程总结
9 X3 [: K( I1 x5 Q0 q11-1 课程总结（一） (19:52)9 q2 C( S& K! ^+ T3 |
11-2 课程总结（二） (15:41)
) b# ?: `& P! c6 q x11-3 课程总结（三） (23:16)
. u: f C( f6 w) ^( N8 y6 y% B, u1 k; D* K& w( a8 W- ]
1 P2 `% L3 m" q& J1 h$ w2 |
〖下载地址〗7 @1 a3 e0 d- x$ ^7 A/ ^; {
) A3 R( z- F) N. M
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗( d# {) ?1 C4 A9 q: U( Y+ E! V% M
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
7 P. Y6 {( C# q- D' x; y$ i
7 H1 i" l, F1 L& W
|
|
[复制链接]
