' I. S I: r# {& ^+ E6 q8 o
9 }7 q$ \+ w, [+ o" E* L/ B〖课程介绍〗
3 r+ G5 P- u! j5 b 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。
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6 B# k' K: c& A〖课程目录〗
, G$ @. E4 V# l8 S* k, F* L; `6 k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5 ]4 x% n* f0 J( C
1-1 课程导学 (19:43)试看: M; h$ I! S; \/ t. F3 u. [3 J9 U, G
1-2 内容快速概览 (21:48)试看& ], I. z* P$ y: B
1-3 人工智能介绍 (19:33)
: ~' K1 h3 z8 i' [2 {1-4 环境及工具包介绍 (17:38): {) H+ ]9 m4 n" b/ ?
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
3 {" F" m. t* U) E1 X* s( r1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
6 C6 x7 V# i2 m! i7 E Z+ a& B0 D
第2章 机器学习之线性回归& w5 c% ?3 X: L) J( |* \0 L
2-1 机器学习介绍 (17:42) Q' A0 j. z; q0 ~. d+ O
2-2 线性回归 (25:47)) o& B) h/ O& e: u, ^5 l" @
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
7 q7 V1 [8 i2 i, ?2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
) B7 g9 p. V% V" {5 M& {1 h% x2-5 多因子线性回归实战 (25:29)9 M/ j+ [ ^7 P5 ~# d0 M, `
2-6 作业节
' m5 t% I- H! R& B4 R
' d% f" ~" ]% k' Y2 z$ l第3章 机器学习之逻辑回归! ~/ j- @& q9 d1 D; I
3-1 分类问题介绍 (16:40)
q3 l+ q3 G2 m2 S7 x$ Q3-2 逻辑回归（1） (14:54)
$ S0 b7 n! b# G! w* a* b. V3-3 逻辑回归（2） (14:30)0 u; F6 W ^/ R" Z6 U% Z
3-4 实战准备 (13:31)
1 S- n( k0 \; i8 T: |1 d5 F3-5 考试通过实战（一） (19:49)
" V5 I4 I J* ?: ?6 E3-6 考试通过实战（二） (16:01)
. f. k5 @: b1 @; `* U8 z3 Q3-7 芯片检测实战 (16:30)
8 e0 K) ~) n- F3-8 作业节
/ r9 N; v9 Z& l! x4 R$ X( |, Y6 z3-9 作业节
8 o+ t; i. d( R, q
. v# a( W& [- h/ e第4章 机器学习之聚类+ S& X+ j3 u$ ]& D U. h
4-1 无监督学习 (18:37)
' t- T( E( x: P$ ?" S4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)% M x" z) U( V* G( v: r a
4-3 实战准备 (09:19)
; |! s( s1 J+ I: P1 w4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
" n2 K. k2 }1 ~, f( w+ F. b2 L& c" X4-5 Kmeans实战（2） (11:31)5 O% k0 E) {4 n" ] ?
4-6 KNN-Meanshift (16:51)! M' ~0 g! |% Z1 S7 c
4-7 作业节2 c0 t1 a4 d4 F; m" {$ N
4-8 作业节
9 b3 J1 _" A9 Q# r* D$ E1 R2 @1 t9 H
第5章 机器学习其他常用技术
7 K6 B0 w& F7 Q$ G) f ^8 H5-1 决策树（1） (13:22)
% Q+ a+ o0 T( ]5 j, e' T! y! W4 O5-2 决策树（2） (14:48)
% P1 i0 w$ L) P! j' q6 b! z+ ?- P5-3 异常检测 (15:36)( c8 o( a: X$ a% V. t
5-4 主成分分析 (17:18)
4 Q! s$ G! N$ Q. E5-5 实战准备 (22:19)5 R) b, d: m' L9 e: n
5-6 实战（1） (17:06)2 @, B) ]1 {' M6 C) u
5-7 实战（2） (14:49)
5 {/ f6 s3 X' X4 B5-8 实战（3） (23:32)
; v9 `/ o6 L9 T# [5-9 作业节
O% K/ ~" K4 z- q5-10 作业节; v, U, L) L( \
5 _4 O4 p. l( G) \/ ~
第6章 模型评价与优化
, ~" R, _. f R$ P2 a' i& I& X/ k6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)- i+ L, {9 X1 a( u% M( t! }
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)- `$ ^) I5 O9 T% `: T, y" `
6-3 模型优化 (21:09)& g1 L( A& y+ b \0 E& I& a2 d
6-4 实战准备 (13:43)
% R8 ~& V1 h7 w& N6-5 实战（一） (24:53)6 j7 }, d. ^1 `5 N4 _- b
6-6 实战（二） (15:05)$ o% x2 C" m* J% r- M
6-7 实战（三） (24:20)% r4 Z# {# f! V$ G
6-8 作业节
; j( ?; T8 z2 D8 Y( v: @1 t
- O6 L, k4 e) E; X! X第7章 深度学习之多层感知器& r2 y9 ~, q5 [% N0 R+ S
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)3 ]6 J: p% H/ o0 C4 a7 `- T w b
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
x. \/ N5 _0 n7-3 实战准备 (18:57)! {$ {( r0 M. u
7-4 实战（一） (23:24) ~& n9 T& b5 V6 ~/ E$ q
7-5 实战（二） (18:46)
9 Y6 @) ~7 e. U1 i( d9 q7-6 作业节
6 q; y# i+ l. r; Y/ t7-7 作业节
0 [. c. v3 J: K4 x8 x1 z2 u/ ?6 u! ?
第8章 深度学习之卷积神经网络1 |, V" [* B' N$ [
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
- K3 J& ^2 c+ W- B( M8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
% T: T: Y8 z' t: ?8-3 实战准备 (15:18)
! X' _8 B0 B8 p" c1 L4 C( c8-4 实战（一） (24:17)7 [2 p3 r- v6 ]" o' M5 O, c# x5 g
8-5 实战（二） (26:20)7 \) x9 X6 U ^& o5 Y
8-6 作业节
5 d" q6 Q N# s( _+ v" ~8 O& H7 C, o. @- Q
第9章 深度学习之循环神经网络
) X$ f$ N0 C4 X+ i: c9-1 序列数据案例 (11:41)( A, E0 |# M; G, b# F5 L
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
3 S1 |9 T9 v+ C$ B( \1 q/ y9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)- R. C5 m6 ~* K* T% J
9-4 实战准备 (15:25)4 q. L: D% f T" M K
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
8 D. |, ^: g8 i% j9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
$ C* P1 G; S, G3 A" y9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
! C+ N' N; `* S R# _8 z9 [& k9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
1 d- m+ I6 u3 C9-9 作业节
: N. d5 `; {0 e5 q+ v- f9-10 作业节, x) V( u; U* f0 a2 F: L: c0 `1 K
5 S, @" t! N$ Q F: ?+ d第10章 迁移混合模型. z5 R! Q0 R% U+ \% I3 M: Y
10-1 迁移学习（一） (12:59)
/ a' P$ J3 Z' O/ B: q10-2 迁移学习（二） (08:48)0 I' Q/ ~* X# ]
10-3 在线学习 (07:41)+ U% R+ r' ]! f3 Y3 O
10-4 混合模型1 (15:09)3 q E5 @) O7 i. s% V' S' R, I0 k- R
10-5 混合模型2 (13:25)& V; r N( W( w
10-6 实战准备（一） (14:36)# w3 d4 l. d1 r0 n0 [- r
10-7 实战准备（二） (14:05)
1 g- f1 z0 v5 D10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
; K5 ^2 S3 T! B& E9 y, Q, C1 [10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10): ?+ E* W* e& ?" v8 B+ K1 L5 y
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
* |& y% K7 L7 q10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
2 \0 v* H( ^" H# Y3 }/ L( X10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23); ~9 T9 W6 s6 K! R
) K7 `' T/ u' ^ W; m6 W
第11章 课程总结
" B" A I" @9 b* A; h11-1 课程总结（一） (19:52)
: X( v& x M: c/ d5 c) x0 G11-2 课程总结（二） (15:41)
4 J! C2 p; ~! s8 f7 C11-3 课程总结（三） (23:16)
" H; f! p: S( i8 y7 X" o. i9 z
& r0 w- A8 X! E7 ?+ S' }) a U0 U' c: h9 e, Y! N( ^" h
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