. v9 h. N3 p7 U/ [2 G- F
7 ?0 W/ t" ?1 O! e5 U〖课程介绍〗
" @& _1 Q$ S/ A7 N" x2 {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。
4 |& b5 x- }& [+ [- l+ m+ T5 S: P2 `" `+ X$ `: q
〖课程目录〗
) t- E# H+ K; m# _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
# ?/ z% K9 ?7 i0 |1-1 课程导学 (19:43)试看! ^: `3 J: |: C& Y9 }# D, J) {
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
% T) O5 c7 r( s, O6 \7 L: I1-3 人工智能介绍 (19:33), h9 O/ I* k. f1 y8 M
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
6 j4 D8 b) |2 Q) O; i4 F1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看. x5 e3 ^ j/ K# D9 w6 [
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
9 D r5 Q; N0 F! R) a6 H# x
$ V1 u# Q6 u; |5 o5 ~6 n第2章 机器学习之线性回归; U$ Q- X+ l7 D5 `, ^; N& z
2-1 机器学习介绍 (17:42)
, ?- _/ s; \1 ]7 j2 O8 ~2-2 线性回归 (25:47)9 j5 h( a2 W) P9 R+ y
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
0 ?8 ?8 W/ B/ s. y$ L" L6 |2-4 单因子线性回归实战 (17:18)7 Y* v& t+ l( w* F/ ^2 `
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
& H! @7 q2 ]9 [/ v6 ?( C2-6 作业节+ a, n2 X8 r! k$ k0 {: z% r
) [) b% F3 h) y A
第3章 机器学习之逻辑回归2 p" M: N: }3 `
3-1 分类问题介绍 (16:40)
, J3 i2 r; C. X5 P |, L* a% Q! ~3-2 逻辑回归（1） (14:54); I* M0 e+ C5 j+ E" d' h# b4 {/ _3 E
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
/ C9 F& a9 K( L5 F7 n+ [' O3-4 实战准备 (13:31)! h7 }4 P' k5 V
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
3 g, S) S. _5 M# V* Z% T; ~: M$ d3-6 考试通过实战（二） (16:01)) j& l. ~8 Z5 ~" b T+ A
3-7 芯片检测实战 (16:30)
1 O2 q) l% @2 T3-8 作业节
6 P8 H h, Z7 @! h3-9 作业节
4 _' e9 n8 c1 R& W3 K
; h1 T4 l) V) s. ^( y第4章 机器学习之聚类
0 H: g$ u" Z+ s7 J5 Z. e4-1 无监督学习 (18:37)$ B% u! l6 S* r0 q/ } n3 s
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)* E+ p! j$ a1 `# J8 w
4-3 实战准备 (09:19)
5 C2 {; a0 c7 w4-4 Kmeans实战（1） (12:34)/ ?4 @. R% M( V9 \! B ]2 K( Z
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)! d$ ?8 M( e& s# Z- V) I
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
! @0 A; H% n5 `4-7 作业节
. p9 F! E0 O& A# x1 @6 j4-8 作业节
9 X }3 W" A0 _6 W8 P) A, j s
, l- a6 m# D" }6 |8 M+ X第5章 机器学习其他常用技术, u1 F6 q0 r% w! {( @4 J
5-1 决策树（1） (13:22)7 K3 {' l1 r& P" C1 E% b
5-2 决策树（2） (14:48)
* G2 H& d S& u/ |7 N5-3 异常检测 (15:36)) F0 @. |8 l* W
5-4 主成分分析 (17:18)3 s! J0 I* n- g% H- p2 y
5-5 实战准备 (22:19)2 x7 K2 Z8 O/ S0 a2 ?$ ]
5-6 实战（1） (17:06)
& \( L1 w+ V; T) x& O; e5-7 实战（2） (14:49)% `2 v/ S" Y+ V2 ~" p0 R
5-8 实战（3） (23:32)4 T: ~3 Z3 p( c2 M g
5-9 作业节% E; V1 m2 l: Z1 w7 h
5-10 作业节# e& M$ ?0 P6 _
8 r: ?! u( y7 C% Y
第6章 模型评价与优化9 H2 a1 m# r" @9 Y. D
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)5 R/ P i0 x2 O' l" f9 [9 k
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
. D5 h+ g; v/ U5 G- b- Y6-3 模型优化 (21:09): y: I4 z8 p4 {4 q
6-4 实战准备 (13:43)8 d9 e1 s% c' @7 J
6-5 实战（一） (24:53)6 F! h9 I" _$ e0 s4 m
6-6 实战（二） (15:05)7 }) y; G# i, D
6-7 实战（三） (24:20)3 A5 X& Q* y' t% w2 Z; a9 I
6-8 作业节& w, o8 P- q6 O5 z9 _$ \" D! b0 ^
+ b/ Y9 ~0 p2 |4 e/ P
第7章 深度学习之多层感知器; r9 |$ [6 ]) X8 S! ~% F
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
8 f+ b# L% p& Z' w8 n7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)3 l5 D8 Z) F. L% a% r/ J
7-3 实战准备 (18:57)
+ [2 @9 X- U5 P: U: J7-4 实战（一） (23:24)- d/ c& {3 B( S* P( K
7-5 实战（二） (18:46)
0 w J" s) u9 A7-6 作业节* ~4 o# \7 L# n r
7-7 作业节* V. u: S& a7 ~) |) c
4 `8 C/ p2 C$ K' `
第8章 深度学习之卷积神经网络
% K6 O q `. s8-1 卷积神经网络（一） (30:03)* i: s4 M, ^, ], {8 _- ?) L
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)6 t, v6 b( v$ ]& O& I4 ?! N5 O
8-3 实战准备 (15:18)0 ]$ N6 L+ v, n9 Y
8-4 实战（一） (24:17)$ v- R& K' j' R1 y( ~- E7 U
8-5 实战（二） (26:20)- t/ N- Q4 _& Y2 n/ n
8-6 作业节
/ v. H% V2 f0 V( H+ B7 c, l3 f& F7 o8 i6 C' R9 c6 C; s
第9章 深度学习之循环神经网络
! }- B i7 a ~& G& a2 L# U9-1 序列数据案例 (11:41)' ~6 l5 w, G' N- C. I6 R6 q8 Y8 l
9-2 循环神经网络RNN (16:06)( j' A" @( _0 k9 ?5 [6 ?2 T. S
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)0 d, O( Y1 Z4 Z1 l( f. B; d/ U
9-4 实战准备 (15:25); D- h# o8 r" X; B/ ?# O8 M
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49): E' u0 a& ?! a( c4 ^4 e1 T
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)0 G1 t$ U7 _. U* H. W- K5 F
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
2 C1 Y+ W1 ?2 \" p. C* D& r9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
j" d1 X T/ Q$ ?: T9-9 作业节
- l4 a5 c$ T$ n' }. g' E9-10 作业节7 d, @5 [9 d9 J8 u" p
" j. e# m* U7 i. o第10章 迁移混合模型" x; l* E- P3 X: Q
10-1 迁移学习（一） (12:59)% B9 L3 q5 A5 v7 X a" G% m* ^
10-2 迁移学习（二） (08:48)
" G6 P+ I) r5 l% y& ]( a10-3 在线学习 (07:41)
8 f; Q+ G* S+ ?6 u7 Q10-4 混合模型1 (15:09)
+ h6 _, ~" C3 S( P3 U10-5 混合模型2 (13:25)
/ W6 i/ T/ r6 E3 H+ F3 [+ t. Z3 }; Y10-6 实战准备（一） (14:36)% j0 y3 h0 e4 c# q% ~. c' h
10-7 实战准备（二） (14:05)
3 _- N7 H9 E. x4 i' X10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05): |0 C/ _7 W# ]0 e+ h
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)% i8 B/ i' G$ p
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23). v! \2 s) f7 d/ }
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
2 \1 y. p5 }. E10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
4 Z5 y# V O6 P* F4 g* @
: k: ?* J: B% W' T第11章 课程总结
- i! z. t, p! D7 T+ {4 Q5 c/ P11-1 课程总结（一） (19:52)
/ ]: K8 K7 b9 N11-2 课程总结（二） (15:41)
& Y5 C* F3 d9 [5 @1 J7 y# x5 g11-3 课程总结（三） (23:16)( ~6 }% y. c( l& A. T) V% M, T
C" w: ?( |# ?. L
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