; c8 G( H7 {; H5 N- G$ ]6 u1 I D
5 Z6 P7 L5 x/ [# o. w〖课程介绍〗
. q% A! }, u5 y, S4 I0 ]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。
$ K* f6 K0 f- O3 W" t6 r# G( O& H! Q0 @
〖课程目录〗
; {$ b3 l: r7 E0 g5 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
- X: f! ?$ a! N4 Q$ }( v2 p1-1 课程导学 (19:43)试看7 [) Z% d! N- h# t+ k8 Q# y
1-2 内容快速概览 (21:48)试看. G# a. H% t! X# | I. g7 S4 j3 x
1-3 人工智能介绍 (19:33)
% T: C5 K" V% B9 x- H U1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
, t8 }7 X6 w" [% Q4 E1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看+ u; h, d1 W8 |" b6 o4 r' }2 e
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
" M7 C5 Z$ A' Y$ V1 E4 I8 u6 D: k) G; i& K- j
第2章 机器学习之线性回归0 c6 F9 z0 W% f0 T- S* p
2-1 机器学习介绍 (17:42)" K5 F8 ?7 X5 O1 Y! D- b
2-2 线性回归 (25:47): p. u! J7 G4 p9 t; Y) q
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
! o ~ p7 x% \2-4 单因子线性回归实战 (17:18)) s7 U7 l( p" z8 [0 `. C
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
; i" }- O* ?$ B4 ?+ b. g* N2 u2-6 作业节# l- m* [* Y: H* r
; x+ J8 ?8 S) V; }4 ]' p: d第3章 机器学习之逻辑回归
- l( p! I0 i v; c& c6 `3-1 分类问题介绍 (16:40)
; G+ i; u2 q, d6 V3-2 逻辑回归（1） (14:54)
% S) K. r% H& l4 _% y7 x F3-3 逻辑回归（2） (14:30) X2 H, p/ m1 f0 P- }
3-4 实战准备 (13:31)
5 U7 T4 |# O8 s1 V" X6 b3-5 考试通过实战（一） (19:49)
: s& q, E* \, }- e3-6 考试通过实战（二） (16:01)
& }; g% x4 K$ e$ l7 g/ J3 ~6 {3-7 芯片检测实战 (16:30)/ k0 d# u, S5 @. f9 A# M! E) Y( f
3-8 作业节+ A! t# \$ z0 |3 D; x! }
3-9 作业节
" P) ~0 `" z u; Z, R8 I% `( u s" ]9 }0 G
第4章 机器学习之聚类) V1 P$ g/ v) A2 r
4-1 无监督学习 (18:37)
( v* ^* }5 W+ v$ }- E5 q4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
" m m4 D4 q( T; I4-3 实战准备 (09:19)5 |; T$ z, a( G0 Y9 d) P# `
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)3 L2 `9 Y1 a9 E2 m2 l
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)9 ]+ u" h3 i: E" p# o, J6 x$ J
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
( v1 C9 b( h2 c" n+ ?' H; D4-7 作业节8 @7 v& m, E# v0 I! D( P6 W a5 o
4-8 作业节/ |; z6 \' |# a; d! q
( g& _" s! @4 o7 k9 p
第5章 机器学习其他常用技术
/ U0 ^# r; W R0 m1 K" S: Z5-1 决策树（1） (13:22)
( \( y* q2 p6 f$ X( ?5-2 决策树（2） (14:48)* R+ E; y( Y7 L. T/ L& f: a
5-3 异常检测 (15:36)2 [3 C& g+ ^4 ?! I4 J0 E
5-4 主成分分析 (17:18)
( U; E1 X8 X# {4 q1 @/ l, A5-5 实战准备 (22:19)' F9 q& N4 w5 W1 L( ~- d
5-6 实战（1） (17:06)% D) ^( [/ e) O* J
5-7 实战（2） (14:49). s+ K& {' [: Y- Q4 p4 ^# W
5-8 实战（3） (23:32) \) U9 [' U2 w1 s9 x0 @
5-9 作业节
: p. U4 e2 c n( a) [1 p5-10 作业节
3 ~$ G1 \2 I! b% }9 j$ v( w% P: Q$ t7 A; I7 U! x0 {
第6章 模型评价与优化( d/ q( I, o9 ^
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37) l8 y6 T! G& F( f
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)+ l+ p$ T# X0 r
6-3 模型优化 (21:09)$ P% D: _% q, I. ]2 y! W; X: `
6-4 实战准备 (13:43)+ b1 m( @( S0 n
6-5 实战（一） (24:53)! m! Q0 h% e9 ]0 l
6-6 实战（二） (15:05)
/ T" e; h1 ]1 z6 D; N8 ^* K6-7 实战（三） (24:20)" s' R# ?7 l2 |- U$ r
6-8 作业节5 W2 u7 X7 ~% f( E& o
' [- I" y! l" x1 R" T, s/ P1 Z& U第7章 深度学习之多层感知器
0 M! i* s' H, H4 O( Q7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
7 M+ Z1 n6 W: J& C7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
6 M" j3 a" v F! B7-3 实战准备 (18:57)+ [/ R- H4 \$ l% U
7-4 实战（一） (23:24)
# K+ ~) |. q4 b! x! g( D7-5 实战（二） (18:46) a5 R# g0 b5 L3 m2 E
7-6 作业节) K# k( S4 \" t) d, {) N) G0 U* Z
7-7 作业节$ R% Z/ x& \# v2 s, x
* p+ h! W3 p' \9 M第8章 深度学习之卷积神经网络+ ~2 g6 c |# L8 |5 l0 M
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
0 G" h4 {; t& w: n8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
7 N+ U: `! G J! S: D8-3 实战准备 (15:18)1 D$ |* H- r* r; W! J
8-4 实战（一） (24:17)" e3 Y; R4 Z y, M9 @+ D5 s8 B
8-5 实战（二） (26:20)# e. {) v! l. X% u* N0 C
8-6 作业节3 V( k" X2 {* X
9 w# k3 o. L! o! t' a第9章 深度学习之循环神经网络
; K$ @ H! i/ R7 |9-1 序列数据案例 (11:41) w" H- Z( ^' K! q' p
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
' o( u) B# g( s+ K# t' V9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
( R3 @1 k( z2 ~5 v9-4 实战准备 (15:25)
9 _/ u- s1 A2 v, Y t9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49). D, ^/ d7 B0 H1 G0 {4 y5 v
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
% p/ G* i9 g1 c7 Y! H2 J9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)( [7 ^3 f {! W# o! a+ Y& ~% P2 X
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
' S9 G8 \( A5 ]2 v$ Q9-9 作业节
( U9 p" |! W' Q7 ], @ g. H% V& F/ A2 r9-10 作业节
) @3 a! | ^; B" t5 d- ^/ a Q2 E( A; W% @# a& w- y
第10章 迁移混合模型! ]; }9 v$ `& W" _- C) ]
10-1 迁移学习（一） (12:59)# p& f, P- E9 Y0 B, R5 z1 y
10-2 迁移学习（二） (08:48)0 z: v1 q q, s- `
10-3 在线学习 (07:41)
* H5 K* c' b0 ]- U) u8 {10-4 混合模型1 (15:09)) o: o( U, V' A `" y- G% e
10-5 混合模型2 (13:25)) Q7 x# k# r$ x6 {( v$ R5 L. p) {5 a
10-6 实战准备（一） (14:36)
. e5 Y: G! E' W10-7 实战准备（二） (14:05)! a) h8 P3 E" l: i, y) O
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
4 M3 l! N- X- l5 X10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
8 r/ S h D8 n! I% |' ?+ K3 B10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
5 K) H7 A3 s+ {10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
) j& D& ^- i$ w9 L5 x* {# ^10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
# ?! ?9 q. [, [# ]& T: K# J7 L8 t/ x1 Z" W- A
第11章 课程总结
! m/ r; @0 L7 C+ m7 ]3 n4 k11-1 课程总结（一） (19:52)+ O* ^% a: Y0 u$ Y! B3 u4 m# L: [
11-2 课程总结（二） (15:41)
: n# f; i' x* ~- R2 T9 j11-3 课程总结（三） (23:16)) p3 W8 c3 _) n! `; G
4 E3 }9 Z+ l' ~2 e; g& i$ M
5 R! N! l! a6 X4 n: R, ^+ u〖下载地址〗6 z. O$ w. n. Y' C4 b- x
4 n' W$ p. l, `) G) d: t〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗0 F$ }1 R/ w/ y. f0 [
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