% |& K* n+ Q& N
" g/ b) {* M# Z〖课程介绍〗' |( P2 w- C* w 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。
/ d" I0 f+ ?, {) v
+ T9 a5 M* ~: Q. E; d〖课程目录〗
- D+ N" @( r% S2 b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5 v* p5 B" c4 m1 B: i
1-1 课程导学 (19:43)试看7 O: x$ g% K, Z
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
3 o9 x/ `- l) f$ m1-3 人工智能介绍 (19:33)* r( t" s( \% B4 |# {( J: V2 Z& i
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
" x1 b0 m. ], z& G4 }1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看4 U" c7 ^* G' F: T. Z
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)( B, M; @$ k8 X9 A8 P0 w6 R# d- x
8 F% E V( t- }) y+ Z' E' G第2章 机器学习之线性回归
, Q) R* G9 ~# T3 [2-1 机器学习介绍 (17:42)4 X6 W3 {. ~" H! t U: y1 c
2-2 线性回归 (25:47)
# Y# N* I. W) k# ?2-3 线性回归实战准备 (13:34)
. X% I3 G9 s4 {4 h2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
; y1 e7 u; w; P) V: v( {* w1 I1 x2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
) k7 z$ A8 g2 K. w! D2-6 作业节# ^" p1 z' d* J K
. d% ^( R+ i( o3 J6 N9 r第3章 机器学习之逻辑回归
0 t( u" y) Z) |2 K3-1 分类问题介绍 (16:40)4 V! G5 x# @' k9 \0 Z- |
3-2 逻辑回归（1） (14:54)2 W/ C, n; c! D" ]& L
3-3 逻辑回归（2） (14:30)$ n7 d# m: q0 Y9 C) |- B! ^
3-4 实战准备 (13:31)
& ~: w5 |/ G9 P( } M3 Y' M- k3-5 考试通过实战（一） (19:49)
# k8 M4 H" b K" U$ a3-6 考试通过实战（二） (16:01)- B0 g5 H. Q" V
3-7 芯片检测实战 (16:30)
, d0 e3 O1 K! A4 w3-8 作业节7 W4 @) |7 U8 }
3-9 作业节
( B! X0 @, G4 M! o. Z7 F& b$ G0 e- Z& d
第4章 机器学习之聚类
. l: p2 g& H9 G: ?4-1 无监督学习 (18:37)7 `. u- c* |% Q- S$ @" v/ u7 C
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)" E5 b) \/ u! D6 G* [& `
4-3 实战准备 (09:19)6 Q+ c' J6 W( T9 u' u3 L& h
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
$ r9 \0 ? Q, E' R) W# T4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
7 z7 Y/ e* @1 u; A" V! I# Z4-6 KNN-Meanshift (16:51)6 K, U9 U' f5 w2 ^, T! ^9 D4 Z
4-7 作业节
5 R8 n0 y& K) y4-8 作业节
$ y9 A5 B( f1 G$ X" |1 w8 P
. T- T* Q. _4 z* B+ b第5章 机器学习其他常用技术( K: P% J# Q- k: K# e
5-1 决策树（1） (13:22)
( i. h2 w1 U+ R5-2 决策树（2） (14:48)
, ~1 h5 k- R" a$ e/ L5-3 异常检测 (15:36)6 x7 ?! Q0 P+ V) |7 {- s
5-4 主成分分析 (17:18)
0 w( |/ k) ^4 L; @1 l' O, y5-5 实战准备 (22:19)
! `: m7 Q; k4 n5-6 实战（1） (17:06)
" f0 y {2 q. F$ b% O5-7 实战（2） (14:49)
, w# W0 f0 U; |5-8 实战（3） (23:32)% a/ K+ `- N: u4 W' ?2 l) D
5-9 作业节
( V( J5 \5 s8 L; h1 {2 a5-10 作业节. I4 j; T! {4 `2 e9 ^; k
+ j+ Q5 w5 w) `5 e h第6章 模型评价与优化7 N' l g) C6 w
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)7 {* a& c( T8 {4 Y' x+ B
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)- h5 M* a. p" i/ i w( N+ ]: l
6-3 模型优化 (21:09)
8 O: N+ S% {( `4 Q0 P, D6-4 实战准备 (13:43) Y X5 v( L+ b
6-5 实战（一） (24:53), a+ ]2 E3 Z' J8 l. P
6-6 实战（二） (15:05)2 Q* k. C% p8 g
6-7 实战（三） (24:20)8 m. z+ v! q4 p
6-8 作业节
( A+ J+ |4 z" e: i
; x, d+ d5 N* y1 g% H3 y. G7 W7 |第7章 深度学习之多层感知器
! u. j& W% ~4 G2 d7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
, m! e0 G% K* A, Q2 }1 e- [7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)/ p; P5 K3 }7 h7 g( |% [
7-3 实战准备 (18:57)! v5 L0 _* e( z
7-4 实战（一） (23:24)
. Q6 _5 {$ d" f: T2 t4 \7 a7 \4 }7-5 实战（二） (18:46)
8 e) _1 @1 X; q" D, Z: g' y# W) e7-6 作业节( T4 f! r- z7 w+ n6 N3 k0 O/ _
7-7 作业节! I; { m# g9 T) G1 l
- @6 x( e5 d- y% C+ c
第8章 深度学习之卷积神经网络
2 y, i: q0 U g8-1 卷积神经网络（一） (30:03)+ E& a) `" D$ r/ T
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
9 I$ g8 ~5 E! M, U1 b, N2 F' n7 r8-3 实战准备 (15:18)* e9 U+ g+ d! a2 t9 y9 n
8-4 实战（一） (24:17)! L8 {" s3 h0 ?5 P8 h/ ~+ ^
8-5 实战（二） (26:20)# H& [1 ?4 R J6 P$ l2 w
8-6 作业节! d) Y! o2 ?+ d5 ^1 {
6 z* J8 ^% x& e) {7 A' Q第9章 深度学习之循环神经网络 e* Z! n) ^7 U- p& q% y1 C( Q
9-1 序列数据案例 (11:41)) X6 H! j% B+ {# M+ ^
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
& _- O# _3 q( B' Y6 a- I4 w; L! ^9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)! n0 f; b% y l3 f
9-4 实战准备 (15:25)
2 ~# B2 D$ H @3 J( C9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
, z# M9 h: y& ]6 I; Y9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
& i! N( r, W% }# U/ k# m9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
9 y! T P' \+ C5 u9 `9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)5 l2 e. y% Z. Q& `7 M' C% I6 J
9-9 作业节$ ~. }9 h' } P, g" i5 x
9-10 作业节
; w. p5 t7 w( ?# l
+ `- e- f% @$ \( ]! n% {第10章 迁移混合模型
$ i, R+ A( H S* ]+ |10-1 迁移学习（一） (12:59)! M* I+ s" x" I
10-2 迁移学习（二） (08:48)
6 l4 Y% p- C/ w. }$ X" C; N- [10-3 在线学习 (07:41)$ Z! i( [2 l& m6 L6 Q# w `- v1 J7 j' J
10-4 混合模型1 (15:09)! A1 l$ v5 f, h* |. [7 q3 b5 g0 o
10-5 混合模型2 (13:25)
8 K5 r. G: k7 O- ^/ D! R* [10-6 实战准备（一） (14:36)
7 Q5 s9 r9 l! o/ E10-7 实战准备（二） (14:05)( ?/ d; V) G& f4 s3 F& `" T
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)1 `) \, ]5 C6 {3 F* p" ?
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)% Q1 N9 K+ J- j7 ?
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
) z) b' h8 x" P6 [10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
3 d2 K0 n# C# v: p6 C10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)3 P2 Z4 g# k% B% R$ O, u' r
2 t; T1 q$ H( E! O' F第11章 课程总结* G$ n8 F1 j0 g: M$ V+ S5 g
11-1 课程总结（一） (19:52)
2 g7 o7 {+ O6 X* o B( Y. i7 c) w11-2 课程总结（二） (15:41)
. Y# F% @" ]+ O7 w' |0 _11-3 课程总结（三） (23:16)
0 o/ v% ]' V1 ~2 b# [
: w+ V9 n" P" z4 E4 S g1 y9 e2 F* y( w, p! K) C# x5 \5 h, X
〖下载地址〗
* Y% O" Y) l: J! i
9 A0 e$ [" J3 g0 B( v: E" d0 O〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
5 ? I, ?0 k m: v% a; y# @" a全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
: j# ~# ]0 u3 H: @! o
. N! |, V8 Q" z9 x+ W- q; P( l
|
|
[复制链接]
