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〖课程介绍〗! k9 g. m! J. Q/ g% q8 G
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。
0 \- g4 X8 F4 a: G: a. ~3 ^; K* L! Z0 r% ]7 b# x& p J' L
〖课程目录〗
8 H: N5 R+ R* G- n9 ?8 A' A9 N2 [ P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+ t6 ` M6 o+ S4 o: U. @
1-1 课程导学 (19:43)试看
! {) t% }$ m; M1-2 内容快速概览 (21:48)试看2 X5 d Q E5 h5 D9 ], Q# O
1-3 人工智能介绍 (19:33)# z2 N4 L7 }8 [1 C
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
4 ?( `6 c8 F p$ g0 i& N j1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
3 |% j9 J y0 W9 Z5 k% A" C1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
' w$ E7 q& d" Z$ W7 l9 o
& s1 y R" X/ C2 K0 m2 |1 K+ Q( X) X第2章 机器学习之线性回归 x3 a/ Q1 q) _2 e6 t" e
2-1 机器学习介绍 (17:42)
% }+ Q( v4 E( q: _- g: `( |6 F, W+ H2-2 线性回归 (25:47)
7 q5 ?1 J4 n$ B9 M! Q$ n2-3 线性回归实战准备 (13:34)) S# n5 B. I/ X
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)8 c) s7 V! u2 P
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
) m' x' j% K; X- M' r: i2-6 作业节
" y" l$ a1 D1 I$ }
1 x$ t& b) s, K. r第3章 机器学习之逻辑回归
" I2 U! G& f5 S* I% g3-1 分类问题介绍 (16:40): V7 U3 M5 i5 l; E4 q# s
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
2 d" I: K7 c( {8 i c. K4 N' V3-3 逻辑回归（2） (14:30)" `- k( {# N# ~
3-4 实战准备 (13:31)* b* H# `( |- j9 D! S. I G
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
4 m" S0 e a& S7 J1 c3-6 考试通过实战（二） (16:01)' ]% Z3 l+ }& g* V% o. i! O
3-7 芯片检测实战 (16:30)! N# i+ U" _& g4 t
3-8 作业节) y+ _4 M6 `0 G" \- M
3-9 作业节
7 h' [0 t/ F, M' ?$ _ Y' P$ Z) V3 x
第4章 机器学习之聚类1 G5 {9 z( j% L0 C" _( R$ T, R1 z
4-1 无监督学习 (18:37)
R, I$ W5 n& }4 K7 w4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)7 s% Z) R6 c: a8 c+ j$ ]
4-3 实战准备 (09:19)
. j" Q2 U5 f u# R4-4 Kmeans实战（1） (12:34)" Q- z( W/ V3 z1 s0 h: H3 L
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)4 x/ P, C: d& X& _* k3 }1 C1 z
4-6 KNN-Meanshift (16:51)' y( C# Q) A) z, a3 ]
4-7 作业节
5 r! ?2 H7 T$ X$ a4-8 作业节9 ^% m2 u) j- l( M' g: V( J& @/ t% C
% P. ?3 H# a8 ~% r
第5章 机器学习其他常用技术5 }) o5 e2 v, O, j
5-1 决策树（1） (13:22)6 s2 i) J6 G" ~3 T& C0 v3 |
5-2 决策树（2） (14:48)
, s# q, L6 l7 y: e7 F A5-3 异常检测 (15:36)
6 }. e4 ^4 G% h5 ?5 E/ D4 H0 p5-4 主成分分析 (17:18)
- t1 u e2 _$ y/ j. \5-5 实战准备 (22:19) k( }$ S! `# @/ z
5-6 实战（1） (17:06), D2 d. A: |8 R& b
5-7 实战（2） (14:49)& b9 M( I( U' D. Q/ r- ]% w
5-8 实战（3） (23:32)
! U3 g( M; U( m) I" M% M5-9 作业节
8 P( `$ k D: ^/ K5-10 作业节& t/ t. v0 k4 [: I: C* R
' M5 K J0 i9 \% t第6章 模型评价与优化
0 a" {- M4 |, N' E6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
" z4 C# v4 D- I0 U, l* p6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
4 Z" D2 d0 {, P, ^* F6-3 模型优化 (21:09)
# I2 m% P% |& Z; g7 X- ]# y6-4 实战准备 (13:43)0 `( e0 f0 n( k+ P! }( W
6-5 实战（一） (24:53)
. X+ S0 K' M( b7 z) \# q6-6 实战（二） (15:05)7 r$ B' q% ~/ A- w5 `3 F# u
6-7 实战（三） (24:20)
e; r# s* H0 T: a6-8 作业节8 A( g0 w- C+ K5 E4 O; M
; {3 V+ z) M6 a# N第7章 深度学习之多层感知器% t3 C4 _6 I" [0 R8 ?
7-1 多层感知器(MLP) (18:18); \% y$ B) Y, F! Y0 [; }
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45) E! {. f! {! T* F' L+ U
7-3 实战准备 (18:57)$ d/ e W/ N, F9 ^9 w
7-4 实战（一） (23:24)
& D! K1 e4 G% f# O% T# B% C U7-5 实战（二） (18:46)& x9 T! h% w3 x( V( D8 C) _6 y
7-6 作业节* Y8 k# K9 C3 v3 y% U4 g: Q
7-7 作业节
: H: `1 z+ V9 n: B, @1 l: ]
6 k% Q3 J' u- O( W" W第8章 深度学习之卷积神经网络
% f/ B3 k7 Y6 d4 w" d8-1 卷积神经网络（一） (30:03): X0 Y' W, G+ x3 N/ Q
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
) {( j7 Z$ U8 X- x0 C& y8-3 实战准备 (15:18)
1 U! z$ W6 y9 f- N3 ]( u+ s' ]8-4 实战（一） (24:17)4 t9 N4 r; L/ f! \( t$ p
8-5 实战（二） (26:20)7 f4 o% o" Q0 ^8 H u
8-6 作业节3 z' ^1 }7 u% K
6 Z; c" e" B5 E
第9章 深度学习之循环神经网络. T" X. S3 m. ^% D1 l8 X, E
9-1 序列数据案例 (11:41)
' C, y3 h% y( D! H) W9-2 循环神经网络RNN (16:06)
* s8 f% `3 L0 Y" m2 Q9 ~3 U' E* R9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
( o8 c# ? K8 S+ n! ?" o' \6 C* w9-4 实战准备 (15:25)
5 B* ~. P! M/ \/ x+ v. z9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)+ ^( W& ^2 [! x( E E) L6 S; Z
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40) |/ Y* i* u( e0 s% P
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)3 i- i8 T, M4 a! v$ q
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)9 }3 U# L4 H3 ~0 o6 B" z
9-9 作业节* w3 g9 V& ]( N: S4 z; C8 X+ n
9-10 作业节5 F# o, v" B" W+ a1 \
. t0 W# e# U2 T# F7 Y5 s5 U9 M9 M" O7 X第10章 迁移混合模型
8 E0 L8 H+ q' U& K10-1 迁移学习（一） (12:59)/ c6 U7 a; i0 \3 P6 w }: _4 c0 u
10-2 迁移学习（二） (08:48)
% ~+ V/ `: D& d2 z10-3 在线学习 (07:41)* W9 w3 }7 ~$ y3 i" b& ^
10-4 混合模型1 (15:09) V- o% m+ O$ |
10-5 混合模型2 (13:25)7 j% B1 ]' y6 [4 T! ^
10-6 实战准备（一） (14:36)& a! K4 t3 a. e1 m: d' X
10-7 实战准备（二） (14:05)4 ~ ]* ~' C& C0 g { r
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)4 c6 [1 P( `# q5 Q- \
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
+ f) V' i% u& Z8 j6 Z9 I/ l9 N, v10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
, p* t6 Z: |% Q! N4 K% D10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)# g/ M" L) W5 ]. y" p
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
0 K; T, g8 k. z8 f5 p* ?/ Q
: _. u& T, K8 Z2 A7 C: C/ w第11章 课程总结% \3 l, F4 [8 [9 D
11-1 课程总结（一） (19:52)
, M" B5 V$ m2 y) ~1 K% U# r# N11-2 课程总结（二） (15:41)
* ~6 j( ~9 }8 N& m" h11-3 课程总结（三） (23:16)0 p" Y0 ^+ G& m, z1 m
' L4 D; w4 V+ d& w/ L
0 ]3 ~- O8 a5 g* K: W# H: \〖下载地址〗) `8 R8 B+ T; ?! f+ N
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