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( e8 @$ @2 O, q& L〖课程介绍〗
" Z7 C; a C+ \8 E. D+ M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。
* ?, Z7 n1 A+ k6 n
( y( R' {3 n; U g0 v1 t/ M4 ?3 m〖课程目录〗' [8 `) U+ ~9 h% Y" A+ _% p1 `3 a
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
6 U0 T s& i' |) y# c1-1 课程导学 (19:43)试看) d% l# K) m1 Y8 G* u4 p
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
$ Y) I4 h7 @6 O0 e# P* \5 {1-3 人工智能介绍 (19:33)- N! B. C; p2 d( h# B6 {: }! k
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)2 q6 B4 t% M2 |+ L1 Q' Y
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
! r. R# _8 r) t% |; ?+ Y. L1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
; z& i3 e" }5 S# I; R" L# {+ i' h
* Y/ L, @ v" K% g% }第2章 机器学习之线性回归+ |: F8 j7 N* W9 K; g8 ~
2-1 机器学习介绍 (17:42)
. k+ n8 @5 ^. b. @# [2-2 线性回归 (25:47)& ^1 z6 }+ ]' ]% C9 `
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
) \$ W+ S. a" N4 Z2 {3 T+ h2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
. B+ a" o0 N" q* f) |2-5 多因子线性回归实战 (25:29)7 |; I2 ]1 B! r+ e7 ~5 Z
2-6 作业节
7 ^" }7 i9 @3 i( m, ~8 o2 \6 M$ n1 r+ [' h. z2 F' ~
第3章 机器学习之逻辑回归7 ^* D" s( A9 y$ W9 W# }
3-1 分类问题介绍 (16:40)
! v/ N, J, ]+ l: l1 Q3-2 逻辑回归（1） (14:54)
# d5 W, ]5 W! v, ~# _, g6 w3-3 逻辑回归（2） (14:30)5 J; w/ K) j0 a- ^$ k
3-4 实战准备 (13:31)
# A. g/ Q1 N( U! ~, s3-5 考试通过实战（一） (19:49)& s' @: e# _6 w+ _& U
3-6 考试通过实战（二） (16:01); O1 g Z+ k9 g- b. c0 M
3-7 芯片检测实战 (16:30)
. j% D# P' i6 O, K% d3-8 作业节
0 k7 T4 @, s% q" ~& b/ C2 C; D9 L3-9 作业节$ w; m5 |; y+ g% }0 |6 v+ J8 R
+ @- @8 }$ E# B6 l9 g; A" h+ h9 ~
第4章 机器学习之聚类4 \* \1 w* m, w0 S
4-1 无监督学习 (18:37)
, y6 I% h& }9 S& T4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
9 D" w! U% \+ s! A' ]4-3 实战准备 (09:19)! Z5 b5 H, d# v3 Q3 S# @" F1 [
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
; z$ t- a+ R8 r: Y4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
# F: w8 `' ?& S0 f3 B) [ O4-6 KNN-Meanshift (16:51)1 [ b. m: \' F9 d
4-7 作业节6 f% s5 A' p9 `* O5 @: X! L$ a# P
4-8 作业节0 F/ d8 ^% F* |% f/ |6 E8 G) Z1 C
% @* V) m7 I; ?( U- |
第5章 机器学习其他常用技术
3 Q8 U6 y4 U# C8 G2 k5-1 决策树（1） (13:22): ~! ^% X4 h N0 c& v) N
5-2 决策树（2） (14:48)
$ q' i9 A( ~1 G6 X& _ p% k( W2 _5-3 异常检测 (15:36)2 ~- \7 o5 { X6 r$ K3 X
5-4 主成分分析 (17:18)
2 @* o/ }- {3 J. V4 b. A5-5 实战准备 (22:19)/ R' R3 ?$ q2 E6 @
5-6 实战（1） (17:06)3 e7 s' O- y9 w$ W+ a
5-7 实战（2） (14:49)9 m4 e# s% i8 u8 I: Q c" N. {
5-8 实战（3） (23:32)% f& I. z& q- o" U5 y0 Z
5-9 作业节
: c7 s- x" l& u+ Z5-10 作业节
! T/ ?% s2 k1 K( k. }$ u L' x0 c
第6章 模型评价与优化% E$ H; I1 D* Y( s# H, \; x
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
: O& [, U( I3 l C6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)( y# E h7 `$ g0 r9 K5 L
6-3 模型优化 (21:09)
( R% _- c- z6 M. G6-4 实战准备 (13:43)
6 a" J" D- W$ D i6-5 实战（一） (24:53)
4 {4 _4 o! O3 f+ W6-6 实战（二） (15:05)
! q# }5 t+ K: z" O7 t3 ~, L6-7 实战（三） (24:20)" k) Y) Y$ J* Z: s! N8 g. l
6-8 作业节
2 b$ D& B7 ]9 F' D+ L8 O2 z6 R) I9 X1 t5 B
第7章 深度学习之多层感知器" ]$ I0 {6 l A% v0 ]2 d
7-1 多层感知器(MLP) (18:18) c4 X+ B* t- o. [, d* S, k ^
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
+ O" U* D$ e9 F2 Y- c7-3 实战准备 (18:57)
: {' R! {$ J0 W$ m" Q m/ Z$ d7-4 实战（一） (23:24)& {1 x- Q0 u p& E; N1 ~) c
7-5 实战（二） (18:46)$ X! `& U' V& D, y, M x
7-6 作业节
! h% I3 U) ]; X6 f& f. G7-7 作业节
8 [4 A/ E+ J/ g
3 [! c$ ]0 f3 ~" e6 s A4 g第8章 深度学习之卷积神经网络
7 _; c( b# S6 P8-1 卷积神经网络（一） (30:03)2 U$ k- ?& \- q$ i2 p8 |
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
% Y! l$ Y! \+ {& G8-3 实战准备 (15:18)
* I( X6 d' {4 b$ H( o8-4 实战（一） (24:17)) u( A. w% I* S, J5 Z
8-5 实战（二） (26:20)1 L9 `1 E, T- x" a* ]+ C
8-6 作业节% b8 A% N; j) C6 X; t5 ~/ L8 ?
, R0 q- j j) X. a6 T# Z9 v
第9章 深度学习之循环神经网络/ n N: F# t/ R. R
9-1 序列数据案例 (11:41)# R) }- s- g _
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
; K% x! o4 u5 z$ A" `& u9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
1 I# X3 d+ K2 Z; q& i0 C9-4 实战准备 (15:25)
+ K) Z( \5 A# I8 [9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
! W7 F( z) i7 a8 A7 C: W i+ E9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)+ }8 k& G& Z9 }, `6 x8 l
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)( p- V! L% c3 S$ z
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)3 `% c4 Z6 J& X0 Z4 S
9-9 作业节; ?! x; b, w5 z
9-10 作业节/ a1 Y M. f$ E5 D
1 j% [8 s7 P- q7 U5 C- L( J
第10章 迁移混合模型9 |% L n8 z2 [8 J. ^6 z7 D5 P
10-1 迁移学习（一） (12:59)% T5 N' x4 F$ u2 s. u) B
10-2 迁移学习（二） (08:48)1 }" n0 K5 V B% F
10-3 在线学习 (07:41)
/ e1 L/ U- n# B10-4 混合模型1 (15:09)- v( I+ y, ]% U( |& e# ?
10-5 混合模型2 (13:25)
8 n; r: j; U, Q4 ~1 F9 B$ r4 E' L5 _+ X10-6 实战准备（一） (14:36)# B$ @' S) x8 @3 n4 y) r5 a: `
10-7 实战准备（二） (14:05)
; R/ [- n# O! M; I a10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
' w9 U/ W" G4 ]5 P/ j. R10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)/ M( y+ ~& ^$ J! {3 k5 J8 l! ?
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
; ] a+ F4 B6 p; h3 U" z8 l10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)( J3 k3 t5 t. o* F2 |9 p
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
( k' E, g, \ S2 u8 f- O
! d& Y0 l" H8 a第11章 课程总结
! r0 G2 Y( d: S% p5 t E1 S* e1 I11-1 课程总结（一） (19:52)
" S# V( }3 U3 H) U/ e0 z11-2 课程总结（二） (15:41)
7 H6 X8 B6 _$ _7 j0 @11-3 课程总结（三） (23:16)
1 m' \* b Q/ X% C5 M- P3 c" p7 m# [8 n- u+ e( n7 {& z
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