1 P- k1 U: \& @2 b' n0 w) N
3 J& N7 w. o, l
〖课程介绍〗
1 G7 P$ t: a. `* \: m, w" c( v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。3 \4 V* T+ i/ v" q8 Q% n7 E: W" c
5 E. r# w/ e' K5 F6 }! t* o
〖课程目录〗
" [5 [: C& {- H# K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' _2 d3 r4 l8 X, ]0 }' o( Y
1-1 课程导学 (19:43)试看$ w! v& G" e# A0 J0 S( _
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
% [. C. g1 ~- {. @% Y- r1-3 人工智能介绍 (19:33): ]9 N9 w; L" ?. f
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)8 D! `, u8 v0 F& B# K" e
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
) Z' q9 O; ~& j: I3 S4 s* W1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
- q# q, H3 E' l# T$ c. T! K
r. u) @( {6 [第2章 机器学习之线性回归
' {9 n/ m9 T9 _" K' a7 s2-1 机器学习介绍 (17:42)
! D( W7 D* S; c4 Q# e2-2 线性回归 (25:47) ~9 u8 d. h5 Q1 z M; T: \' {# y
2-3 线性回归实战准备 (13:34)3 ^, ~* y4 Q% f
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
7 g7 x! S2 U" c/ W# r) T2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
' \ l/ i3 J( L( B! e2-6 作业节
5 n5 M' Y0 ^+ _0 E9 }
& [5 y% ^! v `5 A! [4 Y/ b( d第3章 机器学习之逻辑回归' ]% H- J$ H9 [! q: E; I8 g
3-1 分类问题介绍 (16:40), ^$ ]: J- F) G6 F: _& Q% A* t
3-2 逻辑回归（1） (14:54); E ^9 L) ]# t3 w, [3 v5 e5 A$ [ j
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
4 A* J& O4 e! d3-4 实战准备 (13:31)
* e( o' N$ }+ h# g- h3-5 考试通过实战（一） (19:49)
) \* ~9 ^2 h" [( y7 W3-6 考试通过实战（二） (16:01)
b* N5 H# e' I% S3-7 芯片检测实战 (16:30)7 h8 {- I5 R) h/ d8 G7 h3 o5 y
3-8 作业节& p T; v! S( \+ a$ P, L2 Z0 |7 u
3-9 作业节
% Z k/ m; U }: G- N4 I5 G2 Z+ r( S- Z: }& t$ F
第4章 机器学习之聚类
. p& e3 v; u' G; d2 Z" \4-1 无监督学习 (18:37)+ f3 H* O% P. M
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
% B! \0 y: g) B' W4-3 实战准备 (09:19)* x8 {/ Z- n2 A, y
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)4 }. H9 S, U2 @$ `! E9 |
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
8 ]2 m$ i- v9 f4 _" d0 f z4-6 KNN-Meanshift (16:51)
% Q V. y: X! E2 m4-7 作业节
% ]4 ~$ A' G# y3 H4-8 作业节; f$ P; X- g4 I2 v6 ~7 N e
' R: [4 r8 g% H9 N* Q" s第5章 机器学习其他常用技术, a' p, R: t2 J. s, p$ @& C
5-1 决策树（1） (13:22)
+ w+ _) N" j4 W$ V5-2 决策树（2） (14:48)
( J( K+ f1 y+ ]$ S$ b4 z y5-3 异常检测 (15:36), g2 S7 E6 I+ H8 D- x3 s$ N
5-4 主成分分析 (17:18); H) K! j) D6 l# T' J. g# a' I9 d. d
5-5 实战准备 (22:19)
( _3 |3 C: T0 e$ G5-6 实战（1） (17:06)& U! ~* k& I! U F; ]* O8 j5 K
5-7 实战（2） (14:49)
! l0 |6 X( e- K$ \5-8 实战（3） (23:32)
s; U9 v8 }) Y l. l: a5-9 作业节# D0 g) G2 |% ^
5-10 作业节
& E4 B; S6 Y6 a/ k0 g9 C
$ O+ T! s- k# ^8 q! y. O2 z第6章 模型评价与优化
, u: v% C* W3 d$ H2 T- v& D. x9 L, f' B6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)5 V: C+ c9 y }. [, e
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)( c% h J* M& [3 F6 P
6-3 模型优化 (21:09)8 \) G9 N) ^* [) o! t0 k# j
6-4 实战准备 (13:43)
! C _- f6 ^) I G6-5 实战（一） (24:53)
& {5 x* W* ~1 l9 T' T. j5 A6-6 实战（二） (15:05)1 t# e0 `6 w9 w4 t+ q
6-7 实战（三） (24:20)$ B5 \6 K6 k1 T @8 c, S v( F
6-8 作业节& k# n& h8 L% m" E& j! j
1 C" R. d' T) z, H% Y; Q第7章 深度学习之多层感知器
; C9 j; A4 E! }6 K- _7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
4 k4 v# }0 _' x$ P7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)* ]$ B; X3 t4 e r% i
7-3 实战准备 (18:57)
; M8 @. s* h3 S2 e9 n2 I# i; k7-4 实战（一） (23:24)
, \) ^' r$ I8 Y( k7-5 实战（二） (18:46)5 `: L! `4 j3 X& N9 U
7-6 作业节
/ R% s( j1 a f% b* \7-7 作业节5 V, k! K6 g# R S1 G: k
8 z9 C5 e x R& n) H# d2 z( r
第8章 深度学习之卷积神经网络7 p' }/ a& P$ U+ |5 U4 a
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)' ]- v- h9 S& Z
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)4 _0 R! t8 M! x8 r
8-3 实战准备 (15:18)
6 e, S! R, j0 m4 D- M8-4 实战（一） (24:17)
|2 o C d; r; K8-5 实战（二） (26:20)
6 Q' ?1 e1 i1 {1 U. z" B ^/ F8-6 作业节
! o1 z6 q7 i j* N' l6 C9 B$ [& n6 w! Y0 w+ G. A
第9章 深度学习之循环神经网络
0 q% ]8 H0 T9 E0 N9-1 序列数据案例 (11:41)
) h3 C1 D# Q5 \& X9-2 循环神经网络RNN (16:06)( g. h7 q0 } Y$ v! S2 B4 B8 i
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
% Y: {9 Q3 C: U/ V* w& u7 j, C9-4 实战准备 (15:25)
, O \! \; m4 C7 z9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)! J! x+ M' Y% I$ ^9 N" H
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
1 W" @0 v; _3 q: a# j- N3 q9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
6 Q/ |9 Z: v; S. n9 o5 `- h- j. T3 o9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)- T% r. i" O. E; o4 L7 v0 x) ]
9-9 作业节/ g) }9 ~0 e" D9 x$ k
9-10 作业节
2 B; o* l* T. R4 q1 E3 d
S! D4 r: d4 e! ?第10章 迁移混合模型* y, N: {; L$ r- K
10-1 迁移学习（一） (12:59)( ~% f) i! G5 N" j6 Y+ U2 j
10-2 迁移学习（二） (08:48)
( i1 V) |+ N$ W: B" u10-3 在线学习 (07:41)- m8 p. Q- n) t
10-4 混合模型1 (15:09)
8 w: X2 ~. K9 O10-5 混合模型2 (13:25)$ ^6 N$ K, M: }9 M; p
10-6 实战准备（一） (14:36): }/ ]9 y2 p( X. g6 P1 b& g$ _
10-7 实战准备（二） (14:05)
/ ]. `% A' [% x b3 t6 c- t( {9 [/ d10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)/ F" F8 f' O/ Q0 h* \3 \2 M& r- I
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)) W; M K& n( Q: N3 v
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
) p3 k* N, g3 Y" y7 H10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)1 v( |" K" U8 S' x) Q8 J
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)& v. B2 j: E/ L6 i1 U8 V
/ u5 S: x1 c8 R$ Y% U1 y" C- ^第11章 课程总结2 x& S/ i$ @9 B' ^
11-1 课程总结（一） (19:52), t/ u! {3 ]+ b' E9 H6 |/ V
11-2 课程总结（二） (15:41) [& m! k: r: Q& W9 f
11-3 课程总结（三） (23:16)
0 u7 E0 d6 n5 o" g& ~
- h/ O) H: G! q! l$ w
4 c) s" ^+ X, Y/ c〖下载地址〗
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