1 J' I) c8 A9 k' \6 f" o ^0 U" A' N, I# Q1 }& L' I& f' Y7 A
〖课程介绍〗
; J4 r2 N0 {4 F+ G$ Z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。" T2 h7 h! K% F1 r
0 w& N: k4 f U6 k$ n# I
〖课程目录〗
/ X `4 R& u- E: t# x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
+ ]3 j0 t" v/ O6 z# z& a7 Q1 j1-1 课程导学 (19:43)试看
$ o! O# V1 M" _3 e$ t7 C/ {5 Q1-2 内容快速概览 (21:48)试看3 {* a9 H2 S5 z( k+ s/ @
1-3 人工智能介绍 (19:33)
) ]; u8 b! v& r8 h- n2 W$ H1-4 环境及工具包介绍 (17:38)$ C/ {# J" b( g* X0 v
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看. Y7 ?% }1 i% ?1 I3 o0 L
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
( R4 y# I# {1 V8 B) T
, O- t2 c* e2 y* u- o: Y第2章 机器学习之线性回归; |" q% d! w% k' r- r
2-1 机器学习介绍 (17:42)' f1 [( o1 c u5 q5 q& i
2-2 线性回归 (25:47)3 [! A) f7 H) C0 @" t: b
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
0 S& {2 Z. B! x" g. K2-4 单因子线性回归实战 (17:18)3 L" i7 \) `* S' r
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)% F: t4 D4 `' H* w3 ]
2-6 作业节
{8 r# W) k. O* r/ r2 W8 j5 y- s6 T
第3章 机器学习之逻辑回归3 {4 ~. N! I* X3 d: p, ?" `/ M
3-1 分类问题介绍 (16:40)+ G0 S' [% F# D' I+ k
3-2 逻辑回归（1） (14:54)- k4 Z8 R" _- h& k/ A2 r9 n; L
3-3 逻辑回归（2） (14:30)) M3 e6 d9 s3 X9 {
3-4 实战准备 (13:31)
% u9 J, T: i1 p8 q1 B& j! V6 P3-5 考试通过实战（一） (19:49). ?0 m, I. ?0 m1 ~
3-6 考试通过实战（二） (16:01)- r2 D5 h! V/ J( P l1 d5 N O
3-7 芯片检测实战 (16:30)
* _0 s. Q L& L1 v8 M3-8 作业节
2 u* `0 P2 J e: I. O9 E3-9 作业节
9 a( a$ o- q3 R, P8 w1 c8 t
?: E: R& G; A! b8 {% f! G第4章 机器学习之聚类
$ H6 ~$ }; a0 ~6 J4-1 无监督学习 (18:37)
7 Z: R: t) G0 Z& W- O5 E9 [) {, Y4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
8 k2 F# h, c# B+ _# A- V& f4-3 实战准备 (09:19)
( {/ h8 a8 B% M2 Q- z* ]8 y4-4 Kmeans实战（1） (12:34)8 x% m9 q1 Y, \% p0 ^9 @
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
+ _. n! W& {2 z* U0 Q4-6 KNN-Meanshift (16:51); P( s0 p- \7 c4 a
4-7 作业节
" B' e# @8 e/ S/ d1 ^; g0 a4-8 作业节0 v0 E. |, Z; V) u6 F* ?
: F2 H: W& b" j! B% J, {. `
第5章 机器学习其他常用技术
0 G9 M+ A; `1 D4 K5-1 决策树（1） (13:22)9 G$ Y) I- C1 m
5-2 决策树（2） (14:48)
, I, p- [/ b& I8 ?5-3 异常检测 (15:36)
: O, Y {1 y. d* O: j5-4 主成分分析 (17:18)+ P `2 n6 w- Y( _- p1 m& z
5-5 实战准备 (22:19): p4 z& p6 L; x8 a
5-6 实战（1） (17:06)9 U+ m1 A0 q4 {" I
5-7 实战（2） (14:49)
1 k/ h1 L& a m, t5-8 实战（3） (23:32): p! n2 k" K1 `9 a
5-9 作业节
9 {" s% Q8 \4 x7 j$ K/ J2 ]0 p* I: v5-10 作业节# M& J ]# w" I- m
; J/ E0 c' ^6 ]7 ]1 `, m第6章 模型评价与优化1 M" T( _+ m3 T' U. a
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
" y h9 z4 Y& l% `. G6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)8 |" ~# x: E0 D* k3 a
6-3 模型优化 (21:09)4 f9 D8 A3 W8 K* ~# e
6-4 实战准备 (13:43)2 t5 V/ D5 z* I. w$ S i
6-5 实战（一） (24:53)3 r+ c& C6 m/ A. U1 y8 _
6-6 实战（二） (15:05)0 r; p. i5 M4 U+ l4 c
6-7 实战（三） (24:20), g2 q- P: O6 Q$ s" t; i, x
6-8 作业节
$ z3 s/ d+ U2 e: L, L/ c7 H+ z% `7 R" @/ P$ b' l
第7章 深度学习之多层感知器
# ?' r; x& g& c3 ]7-1 多层感知器(MLP) (18:18)$ v: ]/ f! Y7 i7 q' r
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)3 u# ^0 G1 D1 M1 e, |
7-3 实战准备 (18:57)
" [2 p4 x/ F/ y" K( e# X0 p7-4 实战（一） (23:24)9 ?' A8 v' q7 [' _/ w
7-5 实战（二） (18:46)9 A/ J0 D) {% G3 `1 K; c6 O
7-6 作业节
. k6 [( x$ e x+ a, {# V7-7 作业节3 e5 T7 _) F3 C3 P2 V! R- j! a
. J* I- f: l* F% s( k
第8章 深度学习之卷积神经网络
& k! q# ?3 Q- e: ~& {8-1 卷积神经网络（一） (30:03)6 C7 C) ?3 ]. Y) `4 D& E: J
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
0 O/ Z- Y5 a. u8 h( E- S+ J' u8-3 实战准备 (15:18)
a$ o. f- d z4 X8-4 实战（一） (24:17)% Z) I. d: {. \' c
8-5 实战（二） (26:20)" S/ A1 k( ~1 b8 m6 a- h5 T: T7 C
8-6 作业节8 q$ {2 d, u2 |7 Y6 b1 b0 r
* q q8 ^% H l. Z' n
第9章 深度学习之循环神经网络/ Q4 u2 R; M; A- u
9-1 序列数据案例 (11:41)( P8 Y& q( S+ k) O* F
9-2 循环神经网络RNN (16:06)) J8 b% M9 Z- p5 S$ y6 T8 Q4 d% I
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
' q+ L/ d0 O1 Y5 Y9-4 实战准备 (15:25)
7 {- p. v8 D6 o1 o& @; r9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)/ q- X& L+ v1 ` }! [" q( Y
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
# {% H! E( k# X! C! d9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)" ^& \- f. b. e+ e# [7 A& i8 b
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)! P9 h, s: j/ g& U8 W7 P
9-9 作业节; a! C/ L8 J4 l* S- \; o7 T8 ]
9-10 作业节
+ y O' g/ o3 ^* N+ j2 _$ ~: {& x
第10章 迁移混合模型5 l( O$ P% s2 N3 b
10-1 迁移学习（一） (12:59)
. A! f" z. ^; s4 x( a10-2 迁移学习（二） (08:48), H- q+ S3 T8 T; Z/ V: q7 K
10-3 在线学习 (07:41)
9 y% w+ a! i, A2 o( {3 m' m) p10-4 混合模型1 (15:09)) n! Z* Y4 n. Y& ^/ i# C$ Y, J
10-5 混合模型2 (13:25), w% l% f7 @7 ]& @6 d% o* \5 Z
10-6 实战准备（一） (14:36) V% T/ e0 r) _
10-7 实战准备（二） (14:05)9 N0 K+ z, _9 C$ S) @& ^
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
|9 q- Y9 n6 x7 F0 \& X: U; ?8 G10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)8 m" o- w! O, u6 F) E7 M1 N1 N
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)1 D6 E' z+ ~6 @- W, @5 [0 H
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)" u( w& n9 W4 T0 q' s
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
5 M# x7 T/ G" X; _9 L( L7 L1 D8 I% E3 R+ ^! u
第11章 课程总结" v% Q6 g8 l2 F# z2 `, Y2 L2 y$ S9 i
11-1 课程总结（一） (19:52)
0 V$ ?# s1 s+ n1 E0 M11-2 课程总结（二） (15:41)+ P7 f5 A4 ?8 y# P
11-3 课程总结（三） (23:16)
: s2 Q- v# ~* l
/ ?% l: G2 p$ e/ Y3 L' b$ H, ]
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$ G* z( z2 _7 l4 n, o
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