* e8 d. b4 ]- E
, C+ M/ G, ], H6 _: { |1 T
〖课程介绍〗
& H2 q2 @' R5 _' I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。6 @3 P' s( x% n5 A
! u( }5 ^% }" T
〖课程目录〗
1 p ]1 {# _, q$ t" @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
1 r1 L/ b0 D# w! G1-1 课程导学 (19:43)试看
5 W; l% d/ V X1-2 内容快速概览 (21:48)试看
* q/ W% D$ E4 d# [0 w: Q+ |$ v( f$ G1-3 人工智能介绍 (19:33)
: C6 B8 R* _' r, M; f7 h9 {7 ]1-4 环境及工具包介绍 (17:38)- j8 b7 S) Z. c
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
3 c% a" Q1 u5 i2 {/ \1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
# t: m* Z; M8 T8 |% | y2 t4 s3 j6 T9 q x2 B8 E+ L
第2章 机器学习之线性回归
& n6 C ~& r( f+ f7 L4 A/ @- l2-1 机器学习介绍 (17:42)
5 k7 f. V- B3 a6 v- O1 C1 o- e2-2 线性回归 (25:47)
: T" W. f: U+ g7 `2-3 线性回归实战准备 (13:34)
8 {" X* @, m2 T( w' D2-4 单因子线性回归实战 (17:18)9 h/ Z2 r7 o- c+ l: |
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)8 r3 E' s# v9 R Q) z
2-6 作业节
, L' T; K3 Z. ?, c2 ]9 Y
# k" i# p% U4 D5 m& b, D第3章 机器学习之逻辑回归
1 }5 W- E* Y0 ~6 B3 B4 |3-1 分类问题介绍 (16:40)( j) O: L8 S1 K: |
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
; T4 x Z, g' n* E# R5 e" l3-3 逻辑回归（2） (14:30), `0 F/ w% b% o" I, F3 T; O
3-4 实战准备 (13:31)
2 i1 {+ e4 p( w) S: G. t5 `3-5 考试通过实战（一） (19:49). q* ]. p: U) k
3-6 考试通过实战（二） (16:01)8 o+ _, C% v1 t9 v" [$ M! n
3-7 芯片检测实战 (16:30); v8 `; [* h- g8 }: Q* {. x5 _" U3 ?
3-8 作业节
$ z' d+ R0 l3 a. N3-9 作业节
5 d" ?, O' |3 o+ I. ~- A; i$ v+ P3 w, _" Y+ `, |
第4章 机器学习之聚类
1 S. `. c+ Q5 M4-1 无监督学习 (18:37)
) O, v: _6 q% [. w; e# k4 b0 x) f4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
& T& ]# y" v( B' y# a/ q5 h% @4-3 实战准备 (09:19)' V9 N. y* P) M8 `6 P5 O# Z# a1 V
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
2 o4 V8 M* J1 d+ o6 K1 @5 R7 Z4-5 Kmeans实战（2） (11:31): a2 O6 \$ z# B; B9 E m
4-6 KNN-Meanshift (16:51)8 U4 Y+ y/ s% O5 y0 ^
4-7 作业节
/ o. O4 A$ l+ N( n& \4-8 作业节
' ?( Z* `; D0 U1 j0 d" N( ^. m" J$ x/ f2 n/ i5 y
第5章 机器学习其他常用技术
9 l4 D5 `5 W# m# f; @" r5-1 决策树（1） (13:22)
0 j( |( |+ q& f! p1 f& z P* M5-2 决策树（2） (14:48)
% h6 p; p% O% ^% N8 |5-3 异常检测 (15:36)
$ G! k* ^% j- K) Q4 _5-4 主成分分析 (17:18)
* u$ o* x$ B9 k5-5 实战准备 (22:19)
/ _3 ~5 Q& c4 s) p5-6 实战（1） (17:06)
1 Q, s' M# b) C8 E2 W% a1 i5-7 实战（2） (14:49)
' G' i* ?. J( x9 D7 e5-8 实战（3） (23:32)0 e5 J9 H; C. h3 k- W7 H* E* c. E
5-9 作业节
3 F+ I+ Y; t* \" i. L3 p2 t5-10 作业节
! V9 {+ @" a1 M0 B S( G) L+ ?5 Y# ~
第6章 模型评价与优化: V8 S! [6 v- m T/ t. R
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37) o! Z! b. U; k4 R
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
: g- f, B' {3 f; g8 [6-3 模型优化 (21:09)
; x, @0 I. `& X7 m R6-4 实战准备 (13:43)
3 r/ v" N5 U; }0 O3 c2 Y6-5 实战（一） (24:53)
! K% R+ t! o$ f8 O8 k6-6 实战（二） (15:05)
0 S$ \+ [( c& z7 c9 n6-7 实战（三） (24:20)1 x# C# c' K" m2 l4 u
6-8 作业节4 [9 v) V6 b( [( B, Q! ~
3 L: a( U: a% j5 c7 z+ K第7章 深度学习之多层感知器
# D* O& r. V* E0 ^1 o% P7-1 多层感知器(MLP) (18:18) |: L- `$ e" P* R: r6 N6 b. v
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
+ M' ~' V" h0 t' y, z7-3 实战准备 (18:57)
) E" Z% ~3 d/ u3 k7-4 实战（一） (23:24)7 _+ K; t5 v5 p. I- z
7-5 实战（二） (18:46)3 Y4 ?* h9 O/ u" T$ a5 v B; O' y4 d
7-6 作业节6 _0 I- H7 R% m
7-7 作业节6 y, K$ R% v( S2 s+ G
$ L, ?: U; M, ]/ m0 u% A& D) J第8章 深度学习之卷积神经网络2 O: \* }* l5 A- I5 k, G7 y. n
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)' @! F* X1 A1 w$ b' I/ x
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)0 a- r- g3 D* A) ]% f
8-3 实战准备 (15:18)4 m) J7 @# Y; E7 r4 ?' m; ^) H3 ]
8-4 实战（一） (24:17)
% _. D2 D ~6 S8 C) E# m8-5 实战（二） (26:20)
" D9 ?# W `3 V' I& r! X8-6 作业节
9 \: {" O1 ]5 Y& t* n) x0 F+ s2 c: Y- K N$ c! X' m1 ]
第9章 深度学习之循环神经网络
# u( w2 i6 y. |- @% F9-1 序列数据案例 (11:41)' E8 p% F3 e0 u* f& ~
9-2 循环神经网络RNN (16:06)/ {2 w9 B9 x, T- H1 J! n0 r
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
' K( U. A( } x3 G) I9-4 实战准备 (15:25)
* t$ l5 X2 t5 Z: K) m7 @9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)! U( F0 p6 i' q# s! d
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)2 k: A8 v: Y; A6 P& ]: J1 k8 n
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08), _3 u; l# S& d* q
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
- p/ H/ P% F" J. ]2 m3 m9-9 作业节
3 l: G$ |" t X$ }" T9-10 作业节
, u# r+ c' E* j9 h* H& P8 a4 f5 S( [# Y! R: _8 L8 @" x
第10章 迁移混合模型/ l7 |& c8 _) [; ^; E
10-1 迁移学习（一） (12:59)0 @# T- ^6 p9 c) \$ g2 \( W4 q7 H
10-2 迁移学习（二） (08:48)
2 n2 N0 |3 X9 K6 e. ]( s5 D; ~! v10-3 在线学习 (07:41)
& R% p L: @: a" W/ J7 Y+ ] d10-4 混合模型1 (15:09)
2 l/ Y' @2 p* C" C' z9 l10-5 混合模型2 (13:25)
' H" o: x! L3 J/ X$ Q- `; V10-6 实战准备（一） (14:36)4 y! n- u; j' J' s" F1 Y3 f3 U) Z/ P
10-7 实战准备（二） (14:05)
! _/ g; L* F2 w6 Q10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)9 G- ]; K8 ]0 G- l
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
+ R2 P0 R# n* x2 l0 u7 { k10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23) U' E5 ]" c7 L
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)2 R' Y5 J/ o1 G* d7 l0 d" @5 p
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
4 a$ U: |3 t, {1 y) w5 h& i4 d+ Y, W- [# M# ?
第11章 课程总结
: W8 u4 O& W$ s9 p5 J& G( E j11-1 课程总结（一） (19:52)
! ^6 z$ u- f7 m5 S/ h O. T/ }11-2 课程总结（二） (15:41)! E. s7 c( h/ c$ a
11-3 课程总结（三） (23:16)
1 v; T6 l8 ^% n, k3 ]- o* @- _! S ^$ `
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〖下载地址〗
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