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〖课程介绍〗& f' j7 `4 F9 ^ b
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。
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〖课程目录〗. o+ F! q* d% x) v
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
# k4 Q3 A$ U1 m* G* o1-1 课程导学 (19:43)试看4 |+ _) u9 J& d" A6 B# ^
1-2 内容快速概览 (21:48)试看9 }6 H) S. b4 P! q
1-3 人工智能介绍 (19:33)
% x- b+ q# Q8 @ U1 [! m1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
$ u; L. r& P3 a1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
! [" W( y, V/ |* v1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)( i* S4 z) l* b; I
. V- A$ w$ U2 T* [# R* R第2章 机器学习之线性回归& V/ U( v: W5 J5 D
2-1 机器学习介绍 (17:42)
$ H4 e6 Z h( H7 }0 `6 B2-2 线性回归 (25:47)
% M) f+ z+ |4 C8 p2-3 线性回归实战准备 (13:34)4 L% }" Z5 I0 P) O. v6 H" ]* G
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)% Q( w, X5 `& {, a' I3 `* h. e
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)$ i; P s3 I6 ~/ G3 Q$ C
2-6 作业节/ Y k! B7 \( X3 ~
$ x& [& {! x* `) h
第3章 机器学习之逻辑回归. I6 A+ N% y. @, x
3-1 分类问题介绍 (16:40)) x/ z" h7 [( U8 T& w0 d7 \- ^: S
3-2 逻辑回归（1） (14:54)$ x5 I4 s- v# P, X# P7 ~: Y% U
3-3 逻辑回归（2） (14:30); c0 v$ {5 z# E# n! O' ?1 `4 y7 E
3-4 实战准备 (13:31)
' E6 t8 ]5 [3 u2 [$ m$ p* `+ Y3-5 考试通过实战（一） (19:49)
+ P4 a( a( V3 ~3 a6 w$ _- i m9 l( l3-6 考试通过实战（二） (16:01)
( @! s' p7 O( q5 ?. J3 ?3-7 芯片检测实战 (16:30)
% V( G3 R2 c. T) Z% k3-8 作业节
+ m$ u& e1 X+ N6 j$ U s/ I e3-9 作业节( j+ a; F) e) h+ B, d
; ]& F6 b$ Q/ ~0 R% d! Y
第4章 机器学习之聚类- @1 V% V; c5 e' V$ W
4-1 无监督学习 (18:37)4 O; K0 U; R2 R3 r2 h7 T/ `* L: {% A
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)9 `6 L' p4 B0 F$ B& y" ~+ b# V
4-3 实战准备 (09:19)8 ^9 i$ C. S5 S* q% X% M3 H, H
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
1 V( ~# s( T* p2 W4-5 Kmeans实战（2） (11:31)+ j9 h0 ?% n6 g. [+ d) d/ V
4-6 KNN-Meanshift (16:51)# S0 |9 H7 w: A1 W
4-7 作业节* b6 a" n" I! G4 Z; r
4-8 作业节
L# c4 Z8 R0 ?% V
" @% t' ^! X( b, r第5章 机器学习其他常用技术
1 X& {6 u' T; u/ r6 k' \0 H5-1 决策树（1） (13:22). m" l+ ^3 l8 ^
5-2 决策树（2） (14:48)" A1 l1 h% ?" N8 h
5-3 异常检测 (15:36)$ @, k( U1 i$ [, {1 R
5-4 主成分分析 (17:18)" n! |3 D8 x q
5-5 实战准备 (22:19)
1 y0 }5 @5 M# d1 k* Q; R5-6 实战（1） (17:06)7 y( ]8 z$ y% y7 B3 a3 v
5-7 实战（2） (14:49)! ]$ k/ E" K1 ~; O3 ]
5-8 实战（3） (23:32)
- I9 B. E. r* B# {1 }3 A5 @" O5-9 作业节8 l" }# p* m. |5 r& ^$ x
5-10 作业节, h8 a1 M- W+ ~( r: V" n4 ]
8 O8 f# } x, R* s: N
第6章 模型评价与优化2 E7 a* F, M8 Z" H! G2 ^9 F
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
0 f8 q( @: I* S, y2 {6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)5 k; p i2 V/ t; D7 Y
6-3 模型优化 (21:09)
4 y' {4 E+ ^+ Q& @6-4 实战准备 (13:43)
! D3 e: \3 Y" F# K' P6-5 实战（一） (24:53). R& Q$ N. l6 S7 y3 H0 w: Z
6-6 实战（二） (15:05)& ?+ m1 D: w, {% W/ K7 W7 Q5 b
6-7 实战（三） (24:20), n" _3 T+ ?, R5 S
6-8 作业节
& Z5 e% F) P3 S K: e1 ~
2 K: G* n. f" Z' M N6 j& O' n4 G+ F第7章 深度学习之多层感知器
& p7 l- E" n5 X- U" A8 R7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
/ x* E8 t' R0 b& T7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
3 d' w( C/ u' P m- S# C7 L7-3 实战准备 (18:57)& q2 }- u1 f; [) Q& |9 E
7-4 实战（一） (23:24). o; m5 O( J' P" G
7-5 实战（二） (18:46)$ Y3 N- Q! r) x. Z. Q% @
7-6 作业节
/ h }6 L x" ]& U: v6 j/ V7-7 作业节
: h8 q0 G0 ?( U4 t' G+ X( Y: R! u" F; ? M9 H/ H& U( a3 r# c7 ^4 s% t
第8章 深度学习之卷积神经网络' i" k5 I0 p3 k" R* i& J+ V
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
6 Z8 k+ {4 v8 m! V+ p8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
& B0 w& P$ m/ k( V8-3 实战准备 (15:18), A6 f( R Z& I
8-4 实战（一） (24:17)
9 E7 S+ ~8 J" w- O4 E, E. `8-5 实战（二） (26:20)
- S+ l. w. A# z7 P- b" ]+ J8-6 作业节. E* {0 r1 ^! L- A. o0 I
K4 ~2 I! i. d$ }. m6 c第9章 深度学习之循环神经网络1 `; V" K4 N1 r2 O9 N/ a0 \
9-1 序列数据案例 (11:41)
# ?# ]( j/ p! V% U. A9-2 循环神经网络RNN (16:06), ]: Y4 c! {- {2 a0 k
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
& n- |" R* K% W4 j+ p1 n5 r) p9-4 实战准备 (15:25)
4 X& G. p6 z& p( H: V$ B& F9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
9 G' G5 A6 N% P1 W1 X3 U9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)4 g" F) p2 O: v) x/ ]. q9 m* M
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)7 M' U1 h! |$ p& N& D
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)$ q' B# {& }; Y" b) c9 d7 ^- S
9-9 作业节
+ c7 H) b+ Z6 J3 t9-10 作业节( U, l, k# q( [& n) `" f, g) {
$ o% V1 `8 l ~. `* r) V第10章 迁移混合模型
% _% O& R; B9 m- P10-1 迁移学习（一） (12:59)
6 a- S( p5 {& U0 K% I3 I6 x10-2 迁移学习（二） (08:48)
+ a1 t6 t# D0 E& p10-3 在线学习 (07:41)$ c0 r( \' r G) V9 ^
10-4 混合模型1 (15:09)0 Z7 M! J+ ]5 U
10-5 混合模型2 (13:25)
. k; O! a/ k( r5 ~7 R. \4 r10-6 实战准备（一） (14:36)
" M% d9 q/ T4 B4 p. q10-7 实战准备（二） (14:05)5 O' C! g$ C U8 c
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)3 `7 ~ f, Z* E8 e1 T
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)" B+ d+ m$ D( Z
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)9 D) I; p: @; j0 X# q
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)4 v. z6 V) d, y
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)4 r, x O) J% I4 Q7 j V
: o0 Z8 F/ @% e1 k0 g第11章 课程总结
0 E# R2 \6 R/ Q, {( T11-1 课程总结（一） (19:52)! q$ A7 ]4 Q I
11-2 课程总结（二） (15:41)
& y% F p; K& k- }: p. r/ Y; y6 ?11-3 课程总结（三） (23:16)9 r o, Z) d' N4 ?
) s. S/ ^- l* w5 |2 y& J
/ d3 m& \8 q6 ^* i! g〖下载地址〗9 |9 m6 `& r0 Q$ }$ C$ w* g
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