Python3入门人工智能 掌握机器学习

  [复制链接]
查看1363 | 回复7 | 2021-11-3 00:09:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
16810226246257.jpg
0 d4 N: p1 Y) L# {' y
/ u0 v) D/ o+ O/ N9 H$ b〖课程介绍〗0 X; G% W! F* u- `& @  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。) A' l- ~: h8 `- o0 |+ \( ^: F
# ]' u* H) l0 u
〖课程目录〗3 N  ~: D9 y+ `& Q0 ~) x
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
" S" D3 Y: i! P8 x. C1-1 课程导学 (19:43)试看
, Z6 d* s8 H- l9 G) r& U1-2 内容快速概览 (21:48)试看
( ?( d9 b0 l' Q: z! ]) z1-3 人工智能介绍 (19:33)$ K: @) l2 L  p) Q
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)7 F$ R5 V8 l% u2 X
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
) r6 o& h6 \1 H: o1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
$ E8 X9 I( _; C2 U7 z1 G4 c4 X; N6 l7 d5 ~  Y/ V) t; T
第2章 机器学习之线性回归1 N, F5 z8 [  |. b
2-1 机器学习介绍 (17:42)
4 W- R5 z% G8 z. D/ N% n2-2 线性回归 (25:47)/ v' _2 u, a( n) O! u) S
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
/ C+ w! D1 w" t* }5 u2-4 单因子线性回归实战 (17:18)2 ^; z; ~+ ]4 e! L$ T8 C2 w
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)2 _: E# w6 V$ h
2-6 作业节' V, Z# p* n" e8 x0 `' H

6 |* z* g" l% p) p  o第3章 机器学习之逻辑回归) T5 F7 _6 ]/ W" y7 W
3-1 分类问题介绍 (16:40)8 _. ?" d. N& a; p5 e* f7 Q4 e
3-2 逻辑回归(1) (14:54)
$ {& O1 w3 x1 X! c% M3-3 逻辑回归(2) (14:30)9 A) `) i% j! Y' D! o! X" R
3-4 实战准备 (13:31). b' W6 W' G( {) @5 ~
3-5 考试通过实战(一) (19:49)
; J/ \, }" j! w) t9 x3-6 考试通过实战(二) (16:01)
& y& f1 h( _4 f$ D7 O3-7 芯片检测实战 (16:30)- o  Z' d; W7 z- q
3-8 作业节
1 A' K. V: L  z% K3-9 作业节
, M6 F/ p. [5 n/ L1 @# q
( f0 [/ z# u8 A/ r' t7 a  e第4章 机器学习之聚类
/ T* o0 C* L% u4-1 无监督学习 (18:37)
8 g% L4 v" |  I4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
+ V, A% L  Z9 f; X! e4-3 实战准备 (09:19)2 Z: J  J: j; [2 M' s, M
4-4 Kmeans实战(1) (12:34)! W# ?) g6 {' n! M" L) T: y# u
4-5 Kmeans实战(2) (11:31)- [9 k% x; `; V% ?8 c
4-6 KNN-Meanshift (16:51)/ Q& ]  H3 ^: J  l: F- h
4-7 作业节
7 R) K( H! c& |' X4-8 作业节: p: z/ m# `4 a1 S. P2 M( I) [

" H$ n* t' x5 D: e; t% p第5章 机器学习其他常用技术. ?, [) E* }5 D4 M) G0 r2 A
5-1 决策树(1) (13:22)) R1 t: R  N1 k; Y/ e/ |
5-2 决策树(2) (14:48)
  Y3 u  G* j+ [4 P' R5 n' X5-3 异常检测 (15:36)
  s0 F% m& I5 H" F5 _5-4 主成分分析 (17:18)8 p) ~( O- @3 B
5-5 实战准备 (22:19)
( z3 I1 ]$ a" D1 P" ?5-6 实战(1) (17:06), L* a' @2 W" z$ \( |8 ?# ~
5-7 实战(2) (14:49)
" i" x! q4 r4 R& |4 `4 X7 o) t6 K5-8 实战(3) (23:32)+ Y4 r9 j, Q6 T' i1 }
5-9 作业节7 h6 v9 p, h) P! F! I8 u( \
5-10 作业节; H0 y: _3 h. V  T- X: i/ c

# x" o' |2 P) ^% z第6章 模型评价与优化
$ [7 Q; v- o5 f, B) C1 h! c1 T( E' z6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
$ n5 c+ Q  ]5 T% B$ T. `: a6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)1 d+ V. V; {$ S- d7 z/ Y  ~" |: N) M. A
6-3 模型优化 (21:09)0 n$ K0 w- Q) t
6-4 实战准备 (13:43)3 [$ X$ H9 ^7 S# o
6-5 实战(一) (24:53)& o& u- j0 Z+ _! ^+ i1 y& w
6-6 实战(二) (15:05)
4 h; ]& f8 J: }3 F+ I; u) Q6-7 实战(三) (24:20)
, O% A  ^  y: b6-8 作业节+ D6 _- d( \+ l/ T

2 r# C$ ~7 u9 P5 _  f第7章 深度学习之多层感知器* `$ _' t2 R& i3 K% u
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)* A2 ]4 X' L: I5 N* l* j: T
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)1 E7 B2 F  e5 _) d( J/ ?: ~
7-3 实战准备 (18:57); u  k  P+ D0 Y2 Q( y2 n) w
7-4 实战(一) (23:24)1 A! t9 K5 p$ F$ K, g6 ]$ z
7-5 实战(二) (18:46)4 z5 ], z% \5 [
7-6 作业节
: I1 d' ?2 S6 |3 a5 g5 X* F' b7-7 作业节
2 }- x3 Z0 g  u
6 ]& e7 P% m# C5 O0 [1 V第8章 深度学习之卷积神经网络
& i+ w8 T& ~1 `( c. C& K8-1 卷积神经网络(一) (30:03). _' E- U9 x; X0 ^
8-2 卷积神经网络(二) (26:16)% X! Y! y9 p7 d1 A. v
8-3 实战准备 (15:18)
8 d! k0 ^- V! ~% c) c! y4 U1 d8-4 实战(一) (24:17)6 E  g4 {" F* i7 ]6 g7 Y' A
8-5 实战(二) (26:20)
/ g- w% i+ k- N8-6 作业节, j& L: i9 a8 @  n8 A" k

. z; y+ W7 t+ q0 G第9章 深度学习之循环神经网络
& V3 K- d1 ]! ?+ Y; p! |9-1 序列数据案例 (11:41)
# }: C, {( R8 `! N( M1 W9-2 循环神经网络RNN (16:06)
9 ?/ C' ~' b5 P: o. H( o9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
. A$ R& p1 ^5 n* }2 ]! M9-4 实战准备 (15:25)
% T5 o) _5 R/ P9-5 实战(一)RNN股价预测 (20:49)9 r( c8 j8 w/ r& {
9-6 实战(二)RNN股价预测 (12:40)
  ^+ p) _4 l* C. g9-7 实战(一)LSTM实现文本生成 (22:08); _: C2 G- q+ W3 l. O
9-8 实战(二)LSTM实现文本生成 (09:00)7 x9 D. `1 Y) }0 m) V0 `& \* ?
9-9 作业节% e+ H. x4 z. l- D0 d: v
9-10 作业节7 g# E9 z8 R9 Q. |' \; V

1 E. B# S! Y6 a9 a6 V% {0 }5 H第10章 迁移混合模型
5 s8 _, ], [) P# g10-1 迁移学习(一) (12:59)% T" b, q& e9 S0 `8 p
10-2 迁移学习(二) (08:48). J' o5 ]4 K! q- F, ]2 W" D
10-3 在线学习 (07:41)
) B$ I! C! }0 N+ r10-4 混合模型1 (15:09)$ r7 z1 ^- X( c- @' J3 S
10-5 混合模型2 (13:25); K3 _$ n( Y' I; M  o0 }3 }  e
10-6 实战准备(一) (14:36)
& Y5 f6 q: y4 p; ]6 i+ l% v0 ~10-7 实战准备(二) (14:05)
: S) h: ^  \4 ^0 P. k* g1 T2 b10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)* K& Q/ r6 h3 `0 O! @( h- J+ V
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类(一) (25:10)1 o: S( x* Y0 w* H0 m
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类(二) (16:23)
2 A6 Y- w# c$ |0 }- j+ ^10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类(三) (17:10)$ ]+ }. e5 ^- `' R2 Q* {2 \
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类(四) (13:23)2 m* I/ u9 q5 c' L- b6 \

- D. u2 I- w9 X# A. @第11章 课程总结4 j' R2 l+ G* L
11-1 课程总结(一) (19:52)9 \9 N4 {$ l7 H4 ?
11-2 课程总结(二) (15:41)1 ]2 a! [2 D1 e1 \/ S8 _6 s
11-3 课程总结(三) (23:16)
3 g( k- l7 ^0 P& z, k5 G
! G8 s9 E1 h% C1 U4 e- i# w/ Z9 L9 {$ I" d9 T
〖下载地址〗
! _* a9 @" n: h5 X4 {
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
/ _) G$ \" T$ O$ \8 ?6 t# w' x
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
' M7 y. D2 ?2 }# W全站资源高清无密,每天更新,一次充值,永久可查看网站全部资源:http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
. F1 K9 R9 c# x6 J$ R: K) @1 G' i' \/ p2 e. p/ F' }; [4 U; {
回复

使用道具 举报

ustc1234 | 2021-4-24 09:47:26 | 显示全部楼层
Python3入门人工智能 掌握机器学习
回复

使用道具 举报

2583151529 | 2021-4-24 18:24:43 | 显示全部楼层
66666666666666666
回复

使用道具 举报

qwety20185 | 2021-11-5 01:11:28 | 显示全部楼层

! p$ k3 }5 n/ I/ t7 w% Z( I. N3 T" D66666666666666666
回复

使用道具 举报

xiaoyou | 2021-11-9 09:21:48 | 显示全部楼层
支持支持支持支持支持支持
回复

使用道具 举报

modalogy | 2022-9-6 08:25:14 | 显示全部楼层
6666666666666666
回复

使用道具 举报

ustc1234 | 2022-9-6 10:04:56 | 显示全部楼层
Python3入门人工智能 掌握机器学习
回复

使用道具 举报

春游的夏天 | 2024-1-23 00:48:29 | 显示全部楼层
Python3入门人工智能 掌握机器学习
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则