1 [+ _7 z$ m* Q4 E& b
6 W ]0 v6 B$ v2 C; R0 K I; f〖课程介绍〗
* T: r: Y8 t6 M, [4 o' r% u1 Y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+ R/ F9 c: \: S/ N1 [/ |
6 o( \2 E' H' f3 s+ j
〖课程目录〗' P' E& k! R- ]3 p
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
0 K9 Z6 ?# W/ u1 C) j1-1 课程导学 (19:43)试看
8 g/ z; N8 H0 m- L% q% `1-2 内容快速概览 (21:48)试看9 k; h4 j1 Q1 r4 K0 S8 d! F& ?
1-3 人工智能介绍 (19:33)
. G0 y$ X. I, } p! a( g+ j1-4 环境及工具包介绍 (17:38)" w# a @# U8 P0 `- s ~
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看3 e1 Q% j6 r+ {2 K
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
; a5 w( K4 J0 I9 I& }
. q/ W9 i$ N3 M- O' K) i' h* c第2章 机器学习之线性回归
( z9 V; C; W+ |" [% X# f2-1 机器学习介绍 (17:42). T5 A( O; t: b8 {9 l
2-2 线性回归 (25:47), X, @3 a# f5 C/ f2 n% o. t
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
! K2 H1 l( p. w/ s2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
6 e/ F* k& P3 C2 T: {7 t: j2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
1 N, U& k* v+ W2 I2-6 作业节 s8 V& b/ I2 f4 _* ^/ Z
+ M1 D, P1 e" Y第3章 机器学习之逻辑回归
0 y7 ?6 A% Y5 H! L" f/ h3-1 分类问题介绍 (16:40)# p- V* z7 @3 p# I% N
3-2 逻辑回归（1） (14:54)
2 b; T' `' i" g8 x. |% j$ ~2 [3-3 逻辑回归（2） (14:30)8 f. m) d. W( A
3-4 实战准备 (13:31)9 R* | E( B3 m% J& q8 ^
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
" `) C+ g! _5 N9 c5 [, D& a3-6 考试通过实战（二） (16:01)
9 a5 \+ u, }; I# R$ t! R3-7 芯片检测实战 (16:30). K7 [! ^$ ] |
3-8 作业节
* e: B& ]* g, z6 E, z) m6 ?3-9 作业节
* c, q! I- v& I( A' E- l# a( J' b; o) T9 H4 X S& ]# }
第4章 机器学习之聚类
" w3 v9 _3 `$ W. G4 v$ _4-1 无监督学习 (18:37)+ k3 {# G. G, B+ O
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)6 A3 d- C' S1 U5 |; H9 Q/ [
4-3 实战准备 (09:19)" ~' L3 r( ^& ^1 S4 ]. Q" j0 t
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)& t/ o: l$ [/ H L7 Z0 H
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)% m" G( Z( g" U- ~! L$ G8 D' Y
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
: g7 G& ]& k! @6 _7 S/ C4-7 作业节
7 Z' _, o) c% }) k$ J. J4-8 作业节
2 v0 K. {6 y$ r3 K) P$ F- P0 H
' g3 e! t' s- H- J T第5章 机器学习其他常用技术
2 @6 F+ X. _$ M: \5-1 决策树（1） (13:22)
9 W; v* y: M% z. v5-2 决策树（2） (14:48)
3 S7 q% ?; c, b [5-3 异常检测 (15:36)
! ?- ]7 n* u7 C2 R5-4 主成分分析 (17:18)
8 M7 Y& l1 X7 H% O5-5 实战准备 (22:19), ~. U8 v3 G$ P; |7 J! B
5-6 实战（1） (17:06)0 j* B1 M! |; u
5-7 实战（2） (14:49)+ t+ u0 m0 j+ [7 [' N
5-8 实战（3） (23:32)0 `$ H: u% I& b) j J
5-9 作业节
# w+ Q+ S0 H* k5-10 作业节. H" h# w3 U" c' W) ]0 V
4 O* G. q9 P) K% F0 x; r, @( H
第6章 模型评价与优化
+ v* G" s5 n, |/ @% v; J6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)' r$ y* w0 O9 o4 G( Q
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)5 m3 v+ ]8 F+ N* ^6 H( F# ?
6-3 模型优化 (21:09)
; i$ H1 t& o" |/ ~% J6-4 实战准备 (13:43)
5 V- a* Q: ^7 U# U; u \6-5 实战（一） (24:53)5 q. a* k$ t! ?- p8 X
6-6 实战（二） (15:05)
% A9 r3 j& k+ u1 o6-7 实战（三） (24:20)
! Z$ @" t' B* n( O D6-8 作业节
0 Q( t: S) ~8 w$ I$ r+ g/ O$ a% X0 p% i. W
第7章 深度学习之多层感知器
B$ h: f, d B/ I7-1 多层感知器(MLP) (18:18)- G [1 M4 G+ i/ R
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
) M+ C. O4 Q2 d5 d$ o9 h7-3 实战准备 (18:57). t( r2 Q3 u6 i8 ?/ ^0 |
7-4 实战（一） (23:24)0 r" ]9 c% y1 i n2 U2 Y! o/ Q
7-5 实战（二） (18:46)- X# v' w4 A" O- }
7-6 作业节3 l+ ]1 O* U+ D0 s4 P; \
7-7 作业节4 L1 b: K. A2 V8 K- P5 W
' z- z: v1 M' @3 O' x# A# e第8章 深度学习之卷积神经网络% `1 h( @0 I$ {, V' X# p
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)! ~0 T6 Q; _3 e& e( s/ v8 v. N
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)& l7 u8 K7 P/ ~
8-3 实战准备 (15:18)
' ~# q7 H4 t! |: O j8-4 实战（一） (24:17)% d1 Q- A- [% p* X' n S. G1 x
8-5 实战（二） (26:20)# B. |# G) x1 O- X
8-6 作业节7 H2 ]% M6 }! D0 j# _, o
7 z) \; \7 W% d( ~- V, D+ s5 ?; t
第9章 深度学习之循环神经网络" P# y: v) `& e4 n9 r
9-1 序列数据案例 (11:41)
, h( J6 S. ?9 S2 ~' R' x9-2 循环神经网络RNN (16:06)
+ Z! v- p4 N0 m9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)0 r6 B. o( h9 d- ~( P
9-4 实战准备 (15:25)
" D+ M3 o* k) q1 X2 x9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
4 n7 W" B! V; B; b9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
8 r2 M8 p# `5 _, w, R7 T8 l9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)+ W: n" n& ? V4 N7 I" K$ P
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)* r R7 V0 U* I! [. @- _
9-9 作业节2 j# m2 i& o. r! T B( T7 M" N
9-10 作业节
9 }" C# F n" x. j, w# L) t/ u* V4 H5 H0 e0 a- d3 E& F
第10章 迁移混合模型
" z3 u: z9 b% {10-1 迁移学习（一） (12:59). E1 @0 G$ P3 g, b* U0 B
10-2 迁移学习（二） (08:48)
+ w& `, Q$ q- i10-3 在线学习 (07:41)
: U# w8 V7 \' M2 j1 G0 H, A10-4 混合模型1 (15:09)
- y5 q# F1 C0 _6 n+ w10-5 混合模型2 (13:25)+ C; i4 J) X1 `. |- F. X
10-6 实战准备（一） (14:36)
" j. q- R5 l3 _, M' A5 g6 _8 ?10-7 实战准备（二） (14:05)
. a. R; i4 o/ C/ L0 u+ @' [10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
0 p# x: w# }; D) j0 V! K6 g! i: }10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
W8 Z( z- ]$ P! a* c0 a10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)) F! l# P) J) ?+ b3 ]& b) e6 X
10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
- L0 I7 ]" {) Z! p _- Y10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
/ l6 V2 t1 m8 D+ Q( Q
9 Y4 {% h) Z4 d8 l2 @8 ?3 w第11章 课程总结: d" x; s9 p( C+ K3 S
11-1 课程总结（一） (19:52)* J4 y6 V Q6 m7 {. _
11-2 课程总结（二） (15:41)$ ]* c0 e/ D( |8 m: h; i/ w
11-3 课程总结（三） (23:16)
# L+ x! N1 J4 G" V C6 E: s# C; z- X: e
7 d! e3 O* _5 Z% j ^1 f$ x〖下载地址〗) s5 I% k2 U7 Z1 g0 j
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