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9 E/ C+ q" Y4 B〖课程介绍〗/ a- n4 g. D" v- k9 j
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。
( \' g, s {% K* V! H" t5 r9 V( R' q' y# Y+ p* q- Y( |) e- k
〖课程目录〗, v1 v" r3 Q- f [/ [
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0 M4 h3 F6 t' c5 w) B( H
1-1 课程导学 (19:43)试看9 u: g2 j. c/ w* D$ F: `2 W' o
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
* d @2 m0 H: D. w( o: r C3 f: Z& L1-3 人工智能介绍 (19:33)( v0 m$ Q1 b8 h0 F' U' _( p5 A
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
& I x, ^& |0 o- Q$ A4 \. @0 `2 }1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
3 m! i5 W$ a, M6 q6 G: |& S1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
! c! _, @/ y _" p6 M
H/ F; n8 [3 p9 j, [. A) T第2章 机器学习之线性回归
, _- a% e. |& o! U2-1 机器学习介绍 (17:42)
v8 }$ p5 E. C! P, Q! h2-2 线性回归 (25:47)
8 f9 b; Z, j9 g$ y2-3 线性回归实战准备 (13:34)% y! S9 \6 E! ?& l ~7 R/ V
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
2 D# L2 r: f/ N4 c' D, p2-5 多因子线性回归实战 (25:29)3 y( J5 A6 X2 a
2-6 作业节+ Y& f- w/ C& ]! b3 I
7 k( d+ c: g+ }" w/ P
第3章 机器学习之逻辑回归
! D& k- G" i4 G3-1 分类问题介绍 (16:40)4 a, O- a( ?9 M0 A8 \
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
. N0 @2 Q4 @$ Z3 l/ S* Y6 Y$ \1 e3-3 逻辑回归（2） (14:30)
* M% K; L' R1 d7 A8 @* Z* h' h3-4 实战准备 (13:31)1 M M5 R1 W% T# ]- z
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
7 H# C' F0 W" w; q2 J* b; a3-6 考试通过实战（二） (16:01)
; n8 H; j0 [# @' K4 R" s3-7 芯片检测实战 (16:30)4 E v2 R% _5 P3 \' b
3-8 作业节8 ^$ v& d3 c% n5 _2 v/ p, \
3-9 作业节
( D( G9 c7 W; W" C' d7 L) W. ~; b0 X7 @6 I
第4章 机器学习之聚类% x( s- o# p" r# Z& l2 p* U1 I; Q
4-1 无监督学习 (18:37)( h, t7 g& c* K& R' C$ w
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
: T( x& L3 F' V) |% G4-3 实战准备 (09:19)
. _$ N v" \& L& k4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
( ^" S G: y( o y h4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
/ W& V$ @, m/ T8 Y( N6 h5 b& o4-6 KNN-Meanshift (16:51)3 F3 {4 s5 |4 D6 x9 Y
4-7 作业节
" ^" I$ o W5 {4-8 作业节
3 c8 H2 K7 Y& l# T5 M" F3 G: {9 S& v; U7 s, S" q0 t9 \
第5章 机器学习其他常用技术
. t- M* b2 I6 X* y2 N7 _- L5-1 决策树（1） (13:22)0 i' E0 L9 k% k$ s# K+ F
5-2 决策树（2） (14:48)" p6 {. N/ M% [+ w1 |
5-3 异常检测 (15:36)
7 i* G. ]- n0 R" H5-4 主成分分析 (17:18)# O* X5 ?5 X& s2 e
5-5 实战准备 (22:19)
" o8 l2 C" q0 A5-6 实战（1） (17:06)( d6 m) A% v3 M; t* K( n, ^
5-7 实战（2） (14:49)4 r: Q/ t2 J/ `1 V ]* E U0 g3 z/ u
5-8 实战（3） (23:32)
8 `. }) j7 @& u6 Y, a9 x0 m5-9 作业节+ w! Q8 I! s1 E' x! v7 ^+ A
5-10 作业节
' [" f- S3 q! X, c' G9 Z% v2 A; l8 k1 X) a( @
第6章 模型评价与优化* R8 k ^: o) ]! E
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)% I1 X# u* {8 c
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)! u2 U) ?4 g4 R: O, x, w F
6-3 模型优化 (21:09)
8 `$ }% Y( K4 R) E- r7 E- x6-4 实战准备 (13:43)
4 V* r6 w( {- V7 q0 O1 B6-5 实战（一） (24:53)
4 k8 P; Z! J" S8 Y8 K& Y6-6 实战（二） (15:05)
' P3 ?8 H% |0 N2 n! _6-7 实战（三） (24:20)% d) J! ~" `% x8 n C8 h8 u* ^3 ]
6-8 作业节7 H( H' Z( Z% j h. X
# j, w% w1 K3 h" }
第7章 深度学习之多层感知器/ ?9 x& v% r& ?8 A. A( D
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)3 G4 W, W+ P ~& C
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
5 p" M: f/ I, H7 n, B" Y9 e7-3 实战准备 (18:57)2 S9 s8 r8 y% O V0 D7 ?0 B6 c N* T
7-4 实战（一） (23:24)6 S1 S2 E y: D% ?
7-5 实战（二） (18:46)
! s6 r/ s! P* x3 t/ ^7-6 作业节
7 @( Z4 N9 f0 |9 C7 i8 J( b7-7 作业节' O( @% N; [6 \7 f
7 U9 w/ r# p2 ]; w$ V$ i第8章 深度学习之卷积神经网络* p2 Q8 r" Q7 H: K Y
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
; y! F) z) A0 K0 j8 T8-2 卷积神经网络（二） (26:16)- Z/ w0 E; C% c
8-3 实战准备 (15:18)& Y, H; N, O) K
8-4 实战（一） (24:17)
- s& `) j$ M- A' @! i8-5 实战（二） (26:20)
7 G" k6 p% ^" A5 ^8 H8-6 作业节
3 T- ]$ b+ R. F8 C o
( b5 ^' h/ Y( A, `+ i% x第9章 深度学习之循环神经网络, P% {6 `: S6 \ X/ G B
9-1 序列数据案例 (11:41)' R9 _1 Y: W& z5 g Y: e" v* R
9-2 循环神经网络RNN (16:06)$ y# n5 I1 q5 _2 B
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
7 y. ^+ M& r5 S0 S" M# O0 L9 Y9-4 实战准备 (15:25)
( j/ r6 ~$ K% {5 J$ ]8 k9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
. ]; |+ l! L: ?* ~6 |! u9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)& c) ?* O6 u9 K0 W+ a0 d7 N
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
) l! c1 r* c' q6 [% D$ `$ Q9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
8 {; f* L! \+ |* [9-9 作业节
7 L5 Y3 ^9 J2 t0 d0 v9-10 作业节
( A9 z6 x& I1 {! H! N" y# e: ~
/ C1 ~3 y; I0 h* `6 S6 k; @第10章 迁移混合模型# }9 l* l$ d. A d& x+ ~
10-1 迁移学习（一） (12:59), t2 ?; h& V% p! U- e( _
10-2 迁移学习（二） (08:48)
" ]2 N+ w. Z. j3 L( |10-3 在线学习 (07:41)
8 C+ i5 Q9 @" X8 M: k) X6 T10-4 混合模型1 (15:09)
4 U4 E0 V( ~4 A10-5 混合模型2 (13:25)
: S: F- o \5 P, x$ L/ h/ Y10-6 实战准备（一） (14:36)* ?6 R& N6 m, t+ A; f
10-7 实战准备（二） (14:05)
% r: ~# i& _) q/ w10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
" Y8 o0 n. C/ y10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
9 q3 e; K. Y' P; F" B% ?10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
: X/ C2 w+ N6 g8 s9 n0 C10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)9 H! P8 v* _# Y$ J
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23), ^: |% n& L" \' T; ?) ~ x7 o
' \1 L; `5 q& B$ {1 S( _
第11章 课程总结
, @5 ?# L/ y4 Y" ?11-1 课程总结（一） (19:52)7 X! W7 W# w" ^; [6 ]5 W- ?1 i
11-2 课程总结（二） (15:41) R1 Z8 ~# }* M1 ^! _
11-3 课程总结（三） (23:16)+ x/ ]/ d5 t! V! N! X
$ |# d! M) E0 y
8 _: x/ V$ k) j' B/ A, E+ o〖下载地址〗4 b5 o% g' C& t
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