2 `9 C' R: i. k' c3 G9 x
& g7 v- l5 t6 I0 @) M* @〖课程介绍〗; l. h( h K! h S0 l
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。
1 E/ h4 z) A l/ E. O& [7 Q6 w7 ? v/ U) w( I7 R
〖课程目录〗$ a: z3 I% N a
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
) o8 N. h4 T+ q y, U; H1-1 课程导学 (19:43)试看+ C Q* {+ w5 V2 L7 a
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
' [! a1 V2 M& ^0 V. j. p* L# o1-3 人工智能介绍 (19:33)
7 j- p0 M3 u0 n1-4 环境及工具包介绍 (17:38) {/ U# k* x) b$ w
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
; m0 n7 S7 {; n4 H1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21); F( j! A6 _3 J. @9 k. O6 i
/ B6 C2 q* \) h2 r第2章 机器学习之线性回归) n5 z- I' P' r6 S7 \: O; S# E
2-1 机器学习介绍 (17:42)
- w! z6 E1 ?4 r0 S2-2 线性回归 (25:47)
5 R! ~" a) i3 Y) e3 O1 o1 y, C/ G2-3 线性回归实战准备 (13:34)4 y/ o' F9 j! \1 \( q( a% S, ]
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
) p9 I* j! c* z/ }2-5 多因子线性回归实战 (25:29)8 H3 {$ D1 \+ x3 }% F
2-6 作业节
' P2 t0 ^* W2 ?3 [. ~/ S& r3 u9 s- x% o6 g# P
第3章 机器学习之逻辑回归
1 H9 r' t: @# E2 O3-1 分类问题介绍 (16:40)! o1 C# L; D, ?" f: }9 u
3-2 逻辑回归（1） (14:54)% k8 q' J, l, M2 z0 L* J; s6 S
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
% ~2 M2 q5 O1 U; Y. J, T3-4 实战准备 (13:31) k" s% w1 V9 M$ a
3-5 考试通过实战（一） (19:49)7 S2 i! Y/ A/ P* Y; g
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
2 U4 D8 ^! [( X/ F0 O6 |! q3-7 芯片检测实战 (16:30)$ b7 V/ C& m0 I* W+ Q
3-8 作业节( Y# f3 v% x& l4 m0 r8 v
3-9 作业节) a$ R) y* i" m5 J# y2 b! c
3 U, J2 U6 L3 \第4章 机器学习之聚类
V: \; t3 c+ W: |4-1 无监督学习 (18:37)
) r: r& c! ^+ C" Q/ \4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
- S2 V6 A/ E* ]: @1 M: t* t4-3 实战准备 (09:19)) f. `7 B3 K; e3 n% y P( B
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)3 r3 s4 E: H5 E; M1 y
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)6 C' }! E- X; D' N
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
/ Z* B7 J6 L9 @9 i, D4-7 作业节
( f1 \$ u/ ^6 V a4-8 作业节
2 U; g j- O! t: ? S' G4 a7 J6 L5 K' r. c
第5章 机器学习其他常用技术6 }1 t: C+ \- c; K! [" r( J9 c+ ]
5-1 决策树（1） (13:22)* F' }$ @$ u* q: o# q0 E
5-2 决策树（2） (14:48)
4 @8 f8 M0 i7 n( k# ?* b0 O5-3 异常检测 (15:36)
|0 d6 O5 f+ |' S' b8 t& ^9 Q4 ?5-4 主成分分析 (17:18)
9 P. T& k8 f4 T2 I; ?5-5 实战准备 (22:19)
/ s \1 f3 K$ W& s) {3 z5-6 实战（1） (17:06). {# J3 _0 [ |8 p+ W. |7 z
5-7 实战（2） (14:49)
: c& o) x# I& _0 d5-8 实战（3） (23:32), |- j# W6 K$ }9 k( Z8 u: I" z
5-9 作业节
2 v8 R. k$ X# d2 M m k( C2 i5-10 作业节: d+ g" a U1 X2 m# J
+ r! R5 ]4 ^) o& g8 q# A- N
第6章 模型评价与优化
6 q8 w6 ?6 }5 \1 ]6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
4 Q' m& O+ }$ g) k( O6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)5 M6 h3 J p1 ]/ \) {( P9 G
6-3 模型优化 (21:09)" |4 t4 t N2 [ w7 Z9 ^
6-4 实战准备 (13:43)# p/ b' ~7 z& h9 L6 X Z, p& v
6-5 实战（一） (24:53)
$ x: @ ^% v2 e, z4 u3 g6 Z6-6 实战（二） (15:05)
+ c/ E9 e" q& F% l* O6-7 实战（三） (24:20), M6 }, h& T q; H5 i
6-8 作业节
# i3 V8 m4 n- [9 b" g5 H; E" q+ L, R( v
第7章 深度学习之多层感知器 X) X6 `$ S$ D2 N* C$ Q
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)% c8 J0 a- E3 x' N; ?3 h8 r$ g
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
+ z8 ^( x7 H7 I$ j; _: `7-3 实战准备 (18:57)! b/ a7 B7 s# k, \8 F7 u
7-4 实战（一） (23:24)* X+ [) ~- `. y7 ]# @! r; x" G0 [
7-5 实战（二） (18:46)
; o0 W9 E0 s( i/ `7-6 作业节
- u5 Z- [/ P8 r/ _$ N7-7 作业节& j3 F( ]9 F- w0 b" M4 ^$ O
3 n. _: j* v( o. Q: Z
第8章 深度学习之卷积神经网络) g- N: `( q5 ^) m1 X9 c
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
* D; ~, B2 s/ o; m. d; f8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
/ X6 d' K! J1 ^! }* A8-3 实战准备 (15:18)
6 \" V8 d/ \6 N7 D$ [! a8-4 实战（一） (24:17)
& k) s% t3 |' e7 \, V8-5 实战（二） (26:20); x: y+ d" o7 s' n
8-6 作业节5 G& ?. M' S; Y8 S
& F- n: [$ D/ w) `. k5 I0 m( I
第9章 深度学习之循环神经网络( S9 R- H9 ]2 O& e
9-1 序列数据案例 (11:41)
B0 U+ ]1 [ b9-2 循环神经网络RNN (16:06)1 _1 s! D) Q6 {) l) a4 m/ {9 P3 c- K
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)' ^) @. V4 K) d+ X
9-4 实战准备 (15:25)5 \% }+ _3 [* X" k# e) f6 c1 d4 B
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
2 Z+ P& s( Z. Q3 n9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
% N$ p. A2 C1 D' r9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)- ?7 z' r4 [8 Z* \/ c8 `
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
9 o! F( J( A5 f( Z: T9-9 作业节* A: T" E" ?3 f- L* d8 {
9-10 作业节
' V |" e2 Y, ^/ m' d5 P
0 s. T6 z% O/ o, v$ [第10章 迁移混合模型. u3 b, s1 h" S% @7 N/ Q
10-1 迁移学习（一） (12:59)8 I, |* C/ x5 i0 G1 e
10-2 迁移学习（二） (08:48)
& ?0 I7 b4 u/ ^6 W1 u10-3 在线学习 (07:41)6 G2 G* J5 u* x: R; t8 M9 [4 a
10-4 混合模型1 (15:09); e* V- J2 Y5 H7 q% s6 \
10-5 混合模型2 (13:25)
_% O( ~, z \1 W/ H4 K10-6 实战准备（一） (14:36)
! \; C# y3 k+ ]$ B1 d10-7 实战准备（二） (14:05)
& e5 \+ K4 o4 X k10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
) ?; {. \9 U/ x10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
3 p& W, N# ~/ X4 H0 |% H6 d10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)( l5 e* j( ~5 ~+ ]
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
/ n# \! o6 u2 o, n6 u4 o10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
# Y6 m# H0 J. z2 f2 Z/ W6 }& P8 P) i; D# x& N' u# ~) v# X
第11章 课程总结
& U; Z2 ~, B1 s- Z! y11-1 课程总结（一） (19:52)* M- ]& p% _4 K) c" Z& Q
11-2 课程总结（二） (15:41)! P$ W: q' V; A9 i
11-3 课程总结（三） (23:16)" D+ a! p) J3 C% n+ S
$ v3 u8 g7 {: {, w1 ^
* z" i' D9 L6 p0 ~7 c
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