6 d/ W% z5 x; D7 V% }+ N
, g- W/ o) ?. T/ j/ } {& Z. X; ^+ _
〖课程介绍〗5 r/ `9 X7 _: p5 n. T! y" B
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。+ s+ F6 H# ^! \, s8 A# Y
1 m: n* F, T) j+ J
〖课程目录〗! Y' i) L2 m f- i
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
. i; Y" ], N+ s- ~2 x; g1-1 课程导学 (19:43)试看
2 {/ N1 Z" Q, M; D* \1-2 内容快速概览 (21:48)试看
9 M1 u5 U2 ?/ Q' W+ F7 j5 z+ \1-3 人工智能介绍 (19:33)3 b' a9 H3 X; K: a' W
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
% w! T, f5 n% w" y1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
- R0 G0 r) }. v8 n7 R1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)! H8 i8 n( t# t* H5 H
; h/ M1 Z) k0 b9 O# k4 L
第2章 机器学习之线性回归
$ Z% r- s6 n0 W3 `! K9 }" \2-1 机器学习介绍 (17:42)' f7 F2 X( y. R% u( u
2-2 线性回归 (25:47)% l4 K* L c4 u
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
* @3 E1 _5 h7 I7 \$ V7 o2 r4 s! I2-4 单因子线性回归实战 (17:18)+ X$ o' q( G V; z0 D% Z- \/ u+ J
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
/ c; o% N. _$ P$ w% j- f2-6 作业节* b y$ A, u0 |7 i
& Q, {6 f, [5 z% [
第3章 机器学习之逻辑回归
8 v6 k9 a: p5 c9 v3-1 分类问题介绍 (16:40)
. g: j; w6 P0 O" X6 N3-2 逻辑回归（1） (14:54)
" b# M U% I% v2 _% f: V; r3-3 逻辑回归（2） (14:30)
- A* L& Y5 _1 H1 g: h( y+ G$ p3-4 实战准备 (13:31)4 ]( c: B2 {' ]' B/ G: j: X
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
* P& l/ Z3 U* F/ j) ?3-6 考试通过实战（二） (16:01)
1 A: H0 U2 n( w ^; V/ z3-7 芯片检测实战 (16:30)
% j* D* G4 n/ y; z D8 \3-8 作业节
3 G7 f0 }8 z+ ]$ L& E8 I3-9 作业节5 u2 C1 g- K8 S5 K
( o. ~9 i& I6 o7 t
第4章 机器学习之聚类
( r# }9 q: g% |" Y( }4-1 无监督学习 (18:37)
- P7 a4 f% h- e% ^4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)1 q( ?. {' Y/ {. r: L. n
4-3 实战准备 (09:19)
6 ]3 K& B. x6 C; h9 L5 z4-4 Kmeans实战（1） (12:34)0 r1 J2 ]1 P7 ]* P0 m
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
) I! L6 V6 K& o! I5 ~4-6 KNN-Meanshift (16:51)! V7 H" u" p2 {9 U$ N6 A& S/ D g
4-7 作业节
1 o% f0 e2 A, q& o8 |: K' U. P2 d9 B" C4-8 作业节1 v/ q' n% h- Q
- M9 U, ~; R5 S3 R1 @第5章 机器学习其他常用技术' N' _ _& j) B" Q* u G+ g6 c
5-1 决策树（1） (13:22)# E- O, w# {9 i( w! b+ l; W
5-2 决策树（2） (14:48)" I5 M0 c$ N3 A' e& L
5-3 异常检测 (15:36)
4 m5 b! x' e$ Q8 ^( `6 d$ o& F- |5-4 主成分分析 (17:18)8 @- V2 |( l; l7 b+ D) q# W0 G
5-5 实战准备 (22:19)- q$ O4 n9 j$ \3 c
5-6 实战（1） (17:06)! m, f% [ x$ Z+ D6 a
5-7 实战（2） (14:49)$ M; o C9 P) ?2 e
5-8 实战（3） (23:32)
1 L c9 Z) s0 e. a+ {1 ]5-9 作业节! b( y* K' m; {( L
5-10 作业节
8 j9 x: O1 ?% H3 V; t7 w* [9 k7 n7 }
/ {& ^( B# M- f! ?9 c: N0 b- n第6章 模型评价与优化
. n% [% f) k2 d2 ~6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)8 O2 c7 ^9 A% I! a: m$ y" g+ W7 X
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)0 @" {2 H# \7 k& f
6-3 模型优化 (21:09)
- g% T) B# W; _- @1 t+ ~$ _6-4 实战准备 (13:43)
, G9 x3 B# k( d# j* c6 A& ~; G! a& }. s6-5 实战（一） (24:53)
4 B; R0 J( ?, m- p) R! |& a6-6 实战（二） (15:05)
) I) P1 A/ T) a: Q- Q: y% N7 c6-7 实战（三） (24:20)
/ Z: h/ q2 Z+ ^ M6 g8 D6-8 作业节
' K( y( T" N2 H7 g- i# ?9 ^; Z- i) P% u9 ]# M5 x
第7章 深度学习之多层感知器
9 x, ?9 B) `1 {1 a7 J7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
9 J7 m4 h. H: [3 ~! G6 W9 B7 x7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)0 u. a: M( J! h2 X/ x
7-3 实战准备 (18:57)
. H$ N$ |4 a/ _+ c1 g7-4 实战（一） (23:24)
- ?; J' P! m! @7-5 实战（二） (18:46)
_- ?; I( y+ E& a% V- _% [7-6 作业节. S: R. w Z. e" B
7-7 作业节
( d6 ` C( ^1 n# \9 ?7 k; W2 v2 ^+ [ @: q+ a8 }% N+ j
第8章 深度学习之卷积神经网络9 ]9 G. f6 k: A" K
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)* p: d; c/ p" J2 S9 T4 p
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)" z" _9 k( t; h9 C! S3 m# s
8-3 实战准备 (15:18)
, R3 I* t3 B; @1 n# G' P! v( L$ q0 q8-4 实战（一） (24:17)! M4 `9 K! s- D( k: m
8-5 实战（二） (26:20)
+ u$ L* g% I: \& Y9 d* A4 ^8-6 作业节
' y& V( a1 S" y8 u- l# b& U+ w, u0 B# F7 P) R
第9章 深度学习之循环神经网络" D/ v/ v# c# x% e
9-1 序列数据案例 (11:41)' T- j/ b. W3 B! W. ~ B# j+ N
9-2 循环神经网络RNN (16:06): P h& c' e- O7 Q/ L
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
3 t4 B; J! @& z3 ?! b4 `9-4 实战准备 (15:25)6 l6 P: L, s. \* F, w: L8 I) h
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
1 @* l% Z* N7 B7 m9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40) s: `/ q, W: Q: f
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)" O& P0 q5 J* d1 Z5 x+ |
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)1 b, S; k# ]1 \* D) b) f% z
9-9 作业节5 [, K" J; }/ {( O5 E
9-10 作业节: Y+ A) F2 Z0 h4 ^
$ _. E Z# K3 f$ L) J8 y2 v" U第10章 迁移混合模型2 B, p6 l2 u4 H. ]; K7 L3 {3 u
10-1 迁移学习（一） (12:59)- \2 j5 r: S3 L- x4 Q! F
10-2 迁移学习（二） (08:48)8 d4 H* k7 n$ d! ?* ~9 R3 T3 c! d" r
10-3 在线学习 (07:41)/ y9 l/ k% [+ Z
10-4 混合模型1 (15:09) Y4 ?) g& n9 l4 w" {0 x& S* {
10-5 混合模型2 (13:25)
2 D4 z) O% D& R5 r( b: X10-6 实战准备（一） (14:36)
8 P( G8 w# e) j$ c10-7 实战准备（二） (14:05)
# ^; u s; T( d! g( I! o10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)/ C- u* {& K9 _5 x6 ^
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)2 t% m8 L0 }) r- E
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
9 ^) h; H8 s6 Z. |. W- c/ p10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
& V$ T8 {: j ` w10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
1 g) s3 w- Y4 k. |+ O1 k5 f* i& q6 m2 P8 E
第11章 课程总结" |, e. |- P2 o( x4 y# C
11-1 课程总结（一） (19:52)1 m$ C5 O# J% _7 g: q7 v
11-2 课程总结（二） (15:41)) H: ^' b; X4 C7 _
11-3 课程总结（三） (23:16)6 c5 k" X7 |2 v: G+ X
( q9 [+ r0 [+ E" o
. v5 e; E7 m7 i$ i( i' J1 @〖下载地址〗
$ p. K; Q L+ X6 s; I- x
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