* V1 W/ N0 B" q) j f
1 }4 u0 W- w% s3 S/ v〖课程介绍〗
" L4 k4 g" G! n' N: n( @$ ^* o* b. W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。
: _3 x: n# B5 A. q, P% t0 b6 Z- C- `. q* A, X: S4 C
〖课程目录〗
+ J1 n* O9 b9 ?. p' f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
# N' z0 Z& R( Q) n1-1 课程导学 (19:43)试看7 d9 a! [# }* S5 _% B, J; e2 ?/ W
1-2 内容快速概览 (21:48)试看5 ~% p3 p0 [+ @1 M" o* z! ~
1-3 人工智能介绍 (19:33)7 e n7 O- i5 E- u+ H
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
/ P5 r' J# h( X7 c8 h! o0 q6 @1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
; C* ?9 |$ W) c; y/ G; c4 g1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
) d( y1 j% u1 ^
* x1 u/ Q/ i9 a _( R第2章 机器学习之线性回归* J! }* @6 |& n) V
2-1 机器学习介绍 (17:42)
" @2 F+ a/ T( {2 M9 Y2-2 线性回归 (25:47)
2 ~$ g0 t& y" A# ]) H1 m2-3 线性回归实战准备 (13:34)- \! J5 f/ ~/ B* e. z+ \
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)& o: g8 G' ~! E+ h5 L
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)5 M6 x# l+ g J% j
2-6 作业节, Q/ N, I ^, c
% [, p8 j7 } p9 f) g
第3章 机器学习之逻辑回归
/ W. m( o: b* O2 T$ S2 `8 Y3-1 分类问题介绍 (16:40)
* R& z9 u$ x' t( d1 n3-2 逻辑回归（1） (14:54)
1 S- Y) w) q7 s* |+ U/ g3-3 逻辑回归（2） (14:30)
% t1 q% b6 ~6 z u" M3-4 实战准备 (13:31)1 o$ o, ^% C7 W6 L. b% j. }& y
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
; Z$ i2 K1 O! O: c3-6 考试通过实战（二） (16:01)* [" w) o+ B& s- D: j2 z& r
3-7 芯片检测实战 (16:30)
7 g& F( J O5 A8 M3 M' X2 ^# i2 [2 s3-8 作业节% B1 o" C! }( w. }& r
3-9 作业节( p0 S, Q1 Y M0 w( v
( }8 m+ m2 k: M, U第4章 机器学习之聚类
0 \+ u5 E! k; q' t9 i) b) P) C4-1 无监督学习 (18:37); k5 g. H. w/ w3 U9 c9 |( i
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)5 E$ I* a$ E) F9 I
4-3 实战准备 (09:19)) s" B3 b$ {0 G* ^
4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
% p. N% t1 b7 W) C/ ^. i4-5 Kmeans实战（2） (11:31)$ O# M& X( l5 H3 E* u* _
4-6 KNN-Meanshift (16:51)
4 v. Z, f3 A3 ^% G7 T$ x* I$ e4-7 作业节
6 x* K7 x' t! E, l7 o4-8 作业节1 T% e; u) C y" Z
/ D/ e- Y& R4 `第5章 机器学习其他常用技术
0 S: Z' S; H2 L3 ~% F5-1 决策树（1） (13:22)( [3 W6 c5 Q1 h5 _$ {3 G
5-2 决策树（2） (14:48)% |; B( Z( P8 j; ^
5-3 异常检测 (15:36)
, N" f/ |7 `, a5-4 主成分分析 (17:18)
# O( K# V' `" _ q5-5 实战准备 (22:19)( }, V( G" ~4 _2 O L
5-6 实战（1） (17:06)
M: s! l( k/ d5-7 实战（2） (14:49)
( |$ B" E: I8 [# L1 M4 `) X2 I5-8 实战（3） (23:32)
* x4 O- N" n! |; T7 x5-9 作业节+ A2 Y; \+ W3 ]8 p! {: U; y0 N
5-10 作业节
$ \ l2 W9 A5 `; y. n1 H: g
* ?2 Y; l# k& p' L第6章 模型评价与优化
; |# I4 h$ c. v( e* E/ N6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
5 |) n: c' B D! k {$ H5 F6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
2 g3 v$ D; I/ t& u& {6-3 模型优化 (21:09)
) B: G% B4 _2 a& A2 f: G$ u7 K6-4 实战准备 (13:43)
% g K- {, n7 o2 x6-5 实战（一） (24:53). A+ ~7 |" r' ~- j/ f8 l
6-6 实战（二） (15:05)! y p% i y1 Y' L q3 y+ q
6-7 实战（三） (24:20). W O3 |- @9 q( Q2 ]) w6 _3 D& u+ W
6-8 作业节
5 i- P- e% q/ K/ T* m1 U, `, u7 E& P8 A' D$ l9 P0 r( n
第7章 深度学习之多层感知器
) D- j1 N7 f- c1 x( T3 k7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
5 ?. i0 A4 m/ o7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)1 Q4 @2 m9 o g* H) A |* o+ y
7-3 实战准备 (18:57)* \+ ]2 Z5 [$ G, u" I
7-4 实战（一） (23:24)
0 X4 D/ a5 y1 y0 E7-5 实战（二） (18:46)
( r Z5 [$ j S h6 e3 B+ C7-6 作业节. T6 a+ b( e7 u. ^
7-7 作业节6 Y T* C' ?: Q) h, C4 t0 r1 W5 {% }
! C6 V5 m% y; e0 Z
第8章 深度学习之卷积神经网络) J- k2 p! n7 _$ X. a
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
( }. l0 \/ y2 V, |8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
: [* v) l; u( ` |9 W/ G) w8-3 实战准备 (15:18)
+ L! W9 q2 H- B* w$ ~5 C2 C8-4 实战（一） (24:17)
1 i2 ~' `' J* c9 x7 _' E8-5 实战（二） (26:20)
. t! N$ b/ A, N' V0 m0 m8-6 作业节
+ J6 G7 r3 G! i5 q6 y* o& g+ d3 Q6 ^+ q+ \, R( K- |
第9章 深度学习之循环神经网络# c! r0 J* r6 q4 D1 Y$ w- Y# n) O
9-1 序列数据案例 (11:41). B. Q L; D& v( ^2 T0 L" |% @) v: z4 `
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
/ W: p& u J0 N% {9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)) h) B y$ i9 [9 t! P+ x
9-4 实战准备 (15:25)7 _/ `# h0 m$ b# A
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)( {2 X1 @* U0 f6 b! `! O! k6 U
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
% W+ v' w' s' Y4 P4 L1 K2 d9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)* n+ Q( [& z" t: M. ]
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
' Z" h' h# F1 p5 D9-9 作业节0 B5 M+ I2 _5 c: l; q
9-10 作业节0 |+ M9 P6 {9 H2 {" b
2 n) u- B3 H' F. g6 P* r7 x
第10章 迁移混合模型/ I# }3 A$ I6 I" c- G3 ^) a, \
10-1 迁移学习（一） (12:59)5 D% K- f; ~, H! {9 V' q
10-2 迁移学习（二） (08:48)1 p$ N( @) C% k% T8 G$ ?
10-3 在线学习 (07:41)7 e# m2 B: A0 R
10-4 混合模型1 (15:09): @7 ~5 Y; C9 u: G! ?6 r) q
10-5 混合模型2 (13:25)$ w0 N5 F% e& {! K
10-6 实战准备（一） (14:36)" h# a* T- t' r+ [$ {' l
10-7 实战准备（二） (14:05)
S) k) B& ]& V5 ~10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
; O" j7 ?& }* P$ i10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
5 S8 O" w& |+ g: b" ]10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
; U, W3 I0 n1 `" L/ g9 ^2 [10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)1 o0 N) G$ w+ y( K/ u3 e
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
2 E+ m* d6 J. }$ B! q
9 ~+ U/ M& {# m8 g第11章 课程总结6 n' r. d( H% ^! g
11-1 课程总结（一） (19:52)% e* R/ l, K; W, a3 N% Y4 X
11-2 课程总结（二） (15:41)! e4 p: X+ M3 V) s% q& ^
11-3 课程总结（三） (23:16)* a& v" Z6 i( n' j9 j. V
' A: B, Z2 E3 R, s' v
9 m6 b) \( k! |; m4 Z. x
〖下载地址〗8 K4 L' U) L# E% K) l( O7 P
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