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' {* k: _2 s; }〖课程介绍〗
9 X! {/ J3 B# ^, R8 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。
: _% W y' x J6 g* @4 ~9 g/ J. T0 x( @8 B' H/ \& K) L$ j' k
〖课程目录〗$ I8 Z& ~/ c$ a3 e% F3 y
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' z2 l6 p8 L- r( K/ T
1-1 课程导学 (19:43)试看9 M8 `. g# U8 b0 E" K- ]6 x8 T
1-2 内容快速概览 (21:48)试看
( c t; \; b+ N: l5 ]1-3 人工智能介绍 (19:33)
8 _9 z- z1 b( C8 ~* ^1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
6 X* `& O/ _. @% V1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看: ~( N; b3 l- x3 H5 ^9 c/ u
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
. {/ H# d" D1 o- ]7 D8 C6 m9 f9 T: `) g
第2章 机器学习之线性回归& t t: w4 Z) V3 d3 l0 f6 H
2-1 机器学习介绍 (17:42)" }, X3 v" h4 {9 d9 g
2-2 线性回归 (25:47)
# K9 d3 }+ {2 ^$ X p8 Y2-3 线性回归实战准备 (13:34): o% P7 m- R M+ B5 M$ h) c u
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
' ~7 A+ K3 Q! B8 `3 o$ B+ e8 A2-5 多因子线性回归实战 (25:29)( J; c: z0 u4 C
2-6 作业节
9 I$ z/ u2 J1 d$ E8 @, K/ D7 I( Q$ c; a' u5 E8 @
第3章 机器学习之逻辑回归
+ c$ j9 {9 Q1 k4 u; y3-1 分类问题介绍 (16:40)
, ^3 E( s! [8 m' @& G8 M; ~6 O3-2 逻辑回归（1） (14:54)6 C7 e8 e; f3 l& Z% T& I1 L
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
) M# H/ L& i$ P& K C; _3-4 实战准备 (13:31)
: [/ h! @, y; _' p3-5 考试通过实战（一） (19:49); h" _# T/ F& r+ ^* O, x
3-6 考试通过实战（二） (16:01)
* `$ D# A$ ^: ?3-7 芯片检测实战 (16:30)) t# Z+ A ^" j
3-8 作业节
n6 \) K7 A! ]5 ^3 N* m- B3-9 作业节
6 ^* U. j, z3 g6 R p
; [ J* E7 _9 J第4章 机器学习之聚类% |8 ~6 n7 n' h7 d
4-1 无监督学习 (18:37)9 {( S# ^# l }1 H! g6 O
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)$ v+ O+ v+ d* E# f/ w, X$ W: Z
4-3 实战准备 (09:19)
$ U& W; q3 [2 r2 l K8 i4-4 Kmeans实战（1） (12:34)7 C+ f2 c( ^0 C
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
. l! h. k9 t& S( t' B1 @4-6 KNN-Meanshift (16:51)2 Q$ C- u; G ]! {# R7 y
4-7 作业节+ E0 P6 }, G/ I/ r, P
4-8 作业节
6 ]- w4 @5 o @4 |8 A- r1 X! l# I% T; I! E4 x# E& a9 T9 X+ @
第5章 机器学习其他常用技术
' i5 P6 Z5 c9 U5-1 决策树（1） (13:22)
: _1 \) ~+ c2 ]5 _5-2 决策树（2） (14:48)2 V+ P1 T% x9 a0 c" Q; u8 A
5-3 异常检测 (15:36)
( u& K% E5 ^) _7 u d/ a+ b" o5-4 主成分分析 (17:18)' s( J$ ]* v$ v9 ~ G- K' W
5-5 实战准备 (22:19). n* {1 Y+ h$ |
5-6 实战（1） (17:06)# }! a7 x6 i; L, @/ S6 B: n7 |
5-7 实战（2） (14:49): W1 |$ c; ?- j2 E9 Q% G ^
5-8 实战（3） (23:32)7 I4 b2 d4 z N) Y
5-9 作业节
Q3 ~+ B+ e- d6 o5-10 作业节0 H: V0 a* H4 `% w; u
% F6 v- m4 s3 [ \3 }, `6 b
第6章 模型评价与优化+ n4 n9 @/ z/ X+ Q2 n, B
6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
' `- F( W' W% v' h8 A r6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)* V8 a4 \/ s8 O0 V( r
6-3 模型优化 (21:09)
) T- I# \ w1 o9 D6-4 实战准备 (13:43). z8 x9 P) j" J9 W1 T, w- |) z) o
6-5 实战（一） (24:53)
- Z2 J1 R$ I0 W5 c6-6 实战（二） (15:05)
% t3 x; u& [- v; l2 `8 n6-7 实战（三） (24:20)
& E0 W2 G2 N4 `0 x0 }! [) P# j6-8 作业节
$ U% z" |8 l, A. _: b# ]) A
* s2 ^! ?9 U" o) _# d1 V第7章 深度学习之多层感知器4 t: ]/ i: F; N* B& \4 n
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)8 O5 [! o3 {! y3 ?( g& R! I
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
! R- e3 v( }! T& t0 f# n& q$ A/ C# }7-3 实战准备 (18:57)) O5 H! k8 F: q" P9 T
7-4 实战（一） (23:24)
: h+ W" U! d+ ]( c5 }$ ]9 Z0 v7-5 实战（二） (18:46)
& g* w$ G" \/ O% P7-6 作业节
3 {: y0 ?/ y7 F& M0 A- R7-7 作业节, o7 C& I& `% P; X
+ z# E `& U# f7 m4 A& ?+ n2 L第8章 深度学习之卷积神经网络9 H2 Z" f7 N+ M+ f8 h3 [) ]
8-1 卷积神经网络（一） (30:03); N4 M7 b7 L- E/ G! C
8-2 卷积神经网络（二） (26:16): _9 J5 I! \$ f9 e% I% O
8-3 实战准备 (15:18)8 n6 n" J' L% R$ P, J
8-4 实战（一） (24:17)
' ]8 I3 b3 X8 |6 U8-5 实战（二） (26:20)5 n M3 u' G7 G4 K, A# Y; e% h4 h! L
8-6 作业节
; B+ K2 }- J! q
6 `. k1 M, y7 B3 K, h第9章 深度学习之循环神经网络, v/ s! g( v% C$ ?% x7 y7 Q
9-1 序列数据案例 (11:41); u. n4 a f( @" R( R; c% v
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
$ S z- L. ^8 O- k* t. k3 S# [8 \9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)% q9 W7 j* n' c0 Z. ~. z/ z
9-4 实战准备 (15:25)
+ i. l! s9 f4 B b; D9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
, f! n) k( t( D1 h2 N! g9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
6 T6 h* t4 u r, l0 ]9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)3 q! Q; x7 y" F. F* B% J/ _
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)( f9 `: ~$ T( w
9-9 作业节 O: X, ?& y0 ~9 Y
9-10 作业节( ?; m8 T! K8 O- ^1 @, V( N
7 }& ~. y0 q+ [/ H0 `
第10章 迁移混合模型
7 Y+ @- n; n- j6 P' T. Q" c10-1 迁移学习（一） (12:59)7 X/ Y% S7 w% ?$ ]0 \; |' x
10-2 迁移学习（二） (08:48), B! ^; }+ \, {0 g+ q+ L* q
10-3 在线学习 (07:41)
& n0 U7 T; o6 `1 R0 ?4 q( X10-4 混合模型1 (15:09)
3 W* i% t8 P: X2 B- K* A* o/ k, d10-5 混合模型2 (13:25)
( v2 o; y r6 y6 N10-6 实战准备（一） (14:36)
/ d n: ~9 w4 G10-7 实战准备（二） (14:05)9 W- u- b6 U- ?9 u2 `" J# w: C
10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)5 @: ]& F) }' f+ j
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
8 G$ n2 R/ H; H# F9 o3 I, s% g% p& S10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
8 {1 z4 S w [4 Y. ^10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)/ `4 f5 n9 ^' R; i
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)" j$ W! D+ B0 ^8 l1 c( t1 u0 u
- G/ a3 |& Y1 F0 }! \0 _* v( I: B2 r第11章 课程总结
% v( P4 k% \. c4 X' k( |11-1 课程总结（一） (19:52)
% A. l6 w+ r% t1 s V# r' Y11-2 课程总结（二） (15:41)
) Z/ e, Y9 q$ I) v4 _11-3 课程总结（三） (23:16)& p2 Z) A, s% K+ P- P7 n
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) O, D0 `- G- x A; u! B/ U1 s
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