8 r+ c' |. v. \. {, N6 O
2 z, }/ l( n; o
〖课程介绍〗& e. R+ h* v, h- t
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。
$ x" t1 m: v. z* I
: l4 i5 P3 y3 B- ^( \2 k" l〖课程目录〗/ C7 e5 R H# 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/ y l5 B$ I; |+ u9 e( {. F
1-1 课程导学 (19:43)试看8 k& y- h- b2 ~5 L. a' `6 w$ A
1-2 内容快速概览 (21:48)试看8 ~% k1 j" z4 ]& n: C3 X
1-3 人工智能介绍 (19:33)( X- J0 e' `+ f7 X6 Q0 H
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
! b; W0 k: Q& m. s) X2 L0 K1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看' `6 C: B/ o) m, H) h
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)8 w4 I$ N, @+ L" y' y* S
7 d2 ^" K' |! R f2 R( B3 U1 G
第2章 机器学习之线性回归& }8 N& t6 I. C1 z V& e) D
2-1 机器学习介绍 (17:42)
+ x" z) ]) ]7 r9 @0 b2-2 线性回归 (25:47)' T5 B3 a7 y- W: B s. _% M6 C; k
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
5 u4 F; K1 a, _- O, f2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
% ]9 ]7 V! ]4 {. v2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
4 s; F: O! i$ M* A N9 n2-6 作业节3 G1 z& y1 T( n, E. y
% p( [/ {" u4 ^) ?第3章 机器学习之逻辑回归5 x/ m4 I- Y& C. j% l
3-1 分类问题介绍 (16:40)0 `* b; L6 }2 K
3-2 逻辑回归（1） (14:54)$ _8 d+ O* D) ~7 V3 S6 a- D* ~: `3 h0 O
3-3 逻辑回归（2） (14:30)8 X* Q1 G7 k( M0 x4 z& I+ @( ]
3-4 实战准备 (13:31)
% b/ o( R, `! l$ d: x3-5 考试通过实战（一） (19:49)
, c6 G& D ~* H* `0 L3-6 考试通过实战（二） (16:01)) \& x3 i# r! o; w7 z
3-7 芯片检测实战 (16:30)" [8 J8 F) _; i+ z/ o
3-8 作业节
1 ^- Z- j: Z$ `: J) S+ p% A3-9 作业节. ]/ d! `0 z+ w/ M9 J, ?
8 ]% M3 K/ m$ ~: u }4 w9 g
第4章 机器学习之聚类
; X8 v6 l6 [1 c8 v: P4-1 无监督学习 (18:37)
! w0 y7 e% w: g5 w3 f/ ^. h$ Y4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
0 i4 ]3 l- L3 ]! S& V& W: p: T4-3 实战准备 (09:19)+ i& Y, B3 I4 a& u" r7 K+ c4 \6 O
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)* d' L- l0 S7 r. D. U! k
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
( d* C1 E# D& }4-6 KNN-Meanshift (16:51) K9 C/ e1 I4 E1 j
4-7 作业节
7 z1 |% k1 C- ~- b4-8 作业节3 y' C, {1 x' K% h+ Y5 b/ F
4 s3 d) O+ j% t
第5章 机器学习其他常用技术: A& L# M0 }# U0 g, }( s' [) p
5-1 决策树（1） (13:22): O* x4 A2 H$ y
5-2 决策树（2） (14:48) y, s6 A1 d! f+ f' H$ Y1 b, L
5-3 异常检测 (15:36)
6 h5 B5 Z; H, t9 Z" c+ v; j5-4 主成分分析 (17:18)
! {) O& m7 `, `2 r- U& c5-5 实战准备 (22:19)) t% x. H7 r* [$ U1 R( U( j* `
5-6 实战（1） (17:06)
" u, {& Z7 \. s3 v4 Z* ~$ H" G5-7 实战（2） (14:49)
' _: U8 }. h. }! W, _1 L) q5-8 实战（3） (23:32)* b8 ^8 N/ Z$ S
5-9 作业节
% y+ m5 @. r& Z3 B! G( o5-10 作业节( P0 c% ~7 s( \0 c! _
; H5 Y* w& p5 @% J' f
第6章 模型评价与优化' i" E" ~/ L3 c& g/ J: a
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
& l$ E4 h0 }+ @2 k A5 }6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
8 M$ S! R5 l( q: K0 F( D) H6-3 模型优化 (21:09). N( @8 M8 f# O. K; S
6-4 实战准备 (13:43)
# P$ G9 h# q$ N# P; b6 o6-5 实战（一） (24:53)
& h* M" V2 _1 S" a# U6-6 实战（二） (15:05)" \' U% g3 ?" H! S7 Z
6-7 实战（三） (24:20)
! M* M; p% E& v8 A2 U) V7 ?# p6-8 作业节6 C% C! {6 v7 M8 l. K
+ s4 C3 s! s2 g
第7章 深度学习之多层感知器
3 w; j* W8 B9 P$ F) h( o9 {7-1 多层感知器(MLP) (18:18)% Q; [, J" S. |. R0 w$ ^: E# ]
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
- p8 X# G: W e7-3 实战准备 (18:57). M% w# i4 h) _/ p
7-4 实战（一） (23:24)
4 s6 M& }( r! D7-5 实战（二） (18:46)
0 c: d8 _8 t, {7-6 作业节
$ h% _8 S8 b7 d7 ~, F3 n7 ~7-7 作业节
, d$ B# g1 u! k, [" z$ _! R
# F9 r' H( [, ^ D# v1 `第8章 深度学习之卷积神经网络8 O* ~5 A; P. E" x7 }) X
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)2 u/ W0 L: R4 t2 a7 G Z
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)6 R) ]% ]0 F' b3 { i+ I
8-3 实战准备 (15:18)
0 v+ g. X( h5 @4 u3 F [8-4 实战（一） (24:17)
' ^2 F* a8 R# g$ D" {/ P" ?6 i8-5 实战（二） (26:20)6 B: u. a/ e2 t8 \
8-6 作业节! {0 ~ D& P3 N9 u/ A: o
7 {( \' G8 }3 B
第9章 深度学习之循环神经网络
' x, R! I6 n, T2 D9-1 序列数据案例 (11:41)' E( U' o- D8 N4 z+ g' l: L$ b
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
* i% \3 b `, J5 `9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)" U0 `/ ]) b. Z% b6 J/ \$ @! [
9-4 实战准备 (15:25)
1 e- I2 A" f5 O2 A9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
( p( Y+ G7 j( G C5 [ P* }9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40); K+ p+ C7 f9 `0 e. C
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
; z; p- g: N9 X6 e% Z1 Z9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00) Z& u7 O1 X* s7 |# b
9-9 作业节
" X3 ^6 K0 A# Y9 e `9-10 作业节
8 K4 J5 V1 i2 }; `! P- u& J4 V) \3 r8 V4 H" E- Y
第10章 迁移混合模型
8 ~9 {6 E, z4 P5 S# g10-1 迁移学习（一） (12:59)
' @* A& [* S7 ?& m10-2 迁移学习（二） (08:48)& `. `! E+ P; R( P5 r
10-3 在线学习 (07:41)
' h" \6 |+ g `! F( S/ H10-4 混合模型1 (15:09)+ Y9 t; C5 q% Q# o
10-5 混合模型2 (13:25)
5 U" }: @8 t7 w10-6 实战准备（一） (14:36)
; X9 J% {+ T# O) m10-7 实战准备（二） (14:05). R% p4 C' n9 Z% o" D! p' K1 f) r0 l2 R
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
: O5 R$ L t, o% ?: O, A10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)3 b8 M* W) \% S$ Y! _, V# @! y. }
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)5 P1 @- `/ c- u1 `0 a
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
! T4 [/ V; X/ d10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
6 N- B3 ]" u4 {' C# [( R
4 v4 w$ k' V5 x% O1 B! ~, c: U第11章 课程总结+ |6 J* k; E* n- W9 B
11-1 课程总结（一） (19:52)
1 z& h/ X! B0 V/ Q- D& y11-2 课程总结（二） (15:41)
# X v8 M: }! y3 K* [! G11-3 课程总结（三） (23:16)' T( ]* Z- t/ a4 \1 q* i/ F
& x' y5 y9 K5 d {
, x3 q. F& N7 @# P7 I〖下载地址〗
9 L U3 {) b+ t5 Z8 r* m. j; z7 J; ?' M! Y1 {9 K& b' ]& `- N; V5 r
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