: P/ k$ |. M" d- f# Y& q
* P$ g8 F; i( w$ x; D1 o; M
〖课程介绍〗4 ?0 v# F7 Z T$ g, y0 I- I, P: [
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。+ m) j, P/ E6 M5 k L& ^
) E1 I; [6 h1 P1 \
〖课程目录〗$ J2 r. z; e. c
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- U0 h% t1 `: \" u& |
1-1 课程导学 (19:43)试看
. ?7 L Z" B l4 v% O. b0 H1-2 内容快速概览 (21:48)试看
5 Z( Y4 y$ D/ D$ F/ q9 P/ S0 d1-3 人工智能介绍 (19:33)* k+ r4 g. a4 m* [& b
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
1 M4 ^, v; N e. x+ A8 l' n1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看
! `. M, G' T' `3 |4 V I5 s1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
) e4 n' \0 L8 q, }' t3 `4 b, f; T3 X
第2章 机器学习之线性回归
) i* d* g6 }$ N3 o2-1 机器学习介绍 (17:42)1 P# ~& ?8 M' o3 ^9 Y
2-2 线性回归 (25:47)/ V; O; n& {, I5 V6 M5 \2 R
2-3 线性回归实战准备 (13:34)
/ W' m5 w& m0 u$ D ^- f2-4 单因子线性回归实战 (17:18)" W! C" ^ Z/ e" ?# |* s# c9 @
2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
3 G4 o; U) P+ |2-6 作业节* e+ n. I4 ~) y8 L2 w% i' E
. M* {8 w L. y2 \+ F$ v( ]( ~
第3章 机器学习之逻辑回归' K1 E% M8 \7 d' o2 X- L
3-1 分类问题介绍 (16:40)
9 G' \ B/ ^) j& S3-2 逻辑回归（1） (14:54); T: e/ p1 l; o+ ]+ r4 _
3-3 逻辑回归（2） (14:30)
% ?0 G( I: d5 g' P4 T9 x* @" Z6 C3-4 实战准备 (13:31). x7 R0 ?& e! g( y
3-5 考试通过实战（一） (19:49)6 }3 ?2 m' E% g/ L+ B2 a
3-6 考试通过实战（二） (16:01)6 ^: L0 k) `' |, o/ j6 @8 `
3-7 芯片检测实战 (16:30)
& O1 v& u3 `8 j3-8 作业节9 `1 K; c" c7 L. a
3-9 作业节
- I+ J, V7 w6 B5 M" o8 P2 C! c% n7 U
第4章 机器学习之聚类
1 M5 L' Y" W6 s& t4-1 无监督学习 (18:37)
* w, G9 b( F! {. n6 i3 n4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)% G5 }, N6 k4 ?- c- ]7 I
4-3 实战准备 (09:19)
& W. f% S2 E- M/ D! M- Q4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
8 O8 t7 \' M/ P: I2 Y4-5 Kmeans实战（2） (11:31)6 ~% K7 N- {4 B9 J! N
4-6 KNN-Meanshift (16:51). {/ A3 v- d, U% x+ E% }7 Y# f
4-7 作业节& f" I/ S4 ]- g7 n) k
4-8 作业节
1 F/ w$ B4 K# J7 _( S
" m6 b K( F5 N8 N第5章 机器学习其他常用技术
4 A+ m$ i& o# o x5-1 决策树（1） (13:22)
# y2 `+ l4 B" x/ x( u5-2 决策树（2） (14:48)2 P9 j z/ h% @
5-3 异常检测 (15:36)
3 g+ l7 M+ _ c$ |) [9 h& @. Z5-4 主成分分析 (17:18)8 k! y; K" x6 }& y, e% n
5-5 实战准备 (22:19)3 }2 u0 ^1 \( U5 d8 q4 _
5-6 实战（1） (17:06)
2 b: W7 F* y" D- t) H4 C5-7 实战（2） (14:49)
, c7 E( T2 w \- M1 B5-8 实战（3） (23:32)
9 a$ B! t/ J3 [1 j5-9 作业节' j. E0 J$ `8 D
5-10 作业节
( r R3 \6 k+ i! m8 l: |' L
5 g( f8 Q' n5 j3 {" f2 h第6章 模型评价与优化
" ?7 B' M U) i# R6 c K7 C6-1 过拟合与欠拟合 (18:37). A+ U6 B7 W* d
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)/ P @0 Y7 K# T! L+ o- L* r
6-3 模型优化 (21:09)9 z! U( S, J1 k4 b
6-4 实战准备 (13:43)
& r. ]: L6 T* e: Z$ P8 j% }, }6-5 实战（一） (24:53): r6 d# T8 J3 J
6-6 实战（二） (15:05)
* z; x G# W9 V5 O5 g6-7 实战（三） (24:20)$ f7 n( c+ h3 M# U" u% Y
6-8 作业节6 G& V, z" H! g8 i( [
7 ?/ G+ z6 O4 ^ l. E8 X7 z% ^第7章 深度学习之多层感知器6 t, X" V% n0 B | N5 Q: d
7-1 多层感知器(MLP) (18:18)! [& B8 Q; a7 _+ ]
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
$ u6 Q- J8 z+ i# q! p7-3 实战准备 (18:57)- Z- d" k$ h5 y) l% C
7-4 实战（一） (23:24)
8 a5 x7 e8 H' G( H: a7-5 实战（二） (18:46)0 S9 i. }6 h( ~3 ], N D% z
7-6 作业节8 @. U1 u" d) O
7-7 作业节
/ B% B. L' h5 l! D$ p5 P; h/ y' n ?- `$ k
第8章 深度学习之卷积神经网络) A) \6 v$ K/ M5 @! @4 g" T
8-1 卷积神经网络（一） (30:03). ^2 w1 S9 D) N9 Q1 [ i
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)5 ]' G5 j- Q a( {2 n! b% D
8-3 实战准备 (15:18)
$ o" o3 j# t2 N% o! ?! K% t7 F8-4 实战（一） (24:17)+ Z$ x9 D5 N8 ]
8-5 实战（二） (26:20)
; |- i3 T- \4 V8 k5 M2 W$ z8-6 作业节/ Z ]4 |6 U7 u; c
7 f' l! x8 q4 {5 ^5 ?第9章 深度学习之循环神经网络
; ^2 p! ^: ?' x7 w. i4 h9-1 序列数据案例 (11:41)
4 H9 N3 g' \7 t* A% S9-2 循环神经网络RNN (16:06)" _9 V2 e- X5 d" d$ \! Y d
9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)9 D. m" n3 I: Q- L: T, z
9-4 实战准备 (15:25)! L! ~& J% x* n) y* | C
9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)( U3 _( y, U4 o, V/ R
9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
! L! m0 d( I# S3 L9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
+ w9 S4 q+ C8 T( {1 p8 \9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
. V0 j5 I; l" e: C0 U4 l9 C9-9 作业节
# I( q. E0 i2 b7 X# Q9-10 作业节* ?& J% A( x* \! F: K0 ?
4 n* }8 U5 H$ U0 C: t3 d: Z3 w第10章 迁移混合模型& J" E" d7 b7 m9 {! J
10-1 迁移学习（一） (12:59)' G2 E' s% I4 ]/ L2 l
10-2 迁移学习（二） (08:48)+ P6 z+ j! [% d( b
10-3 在线学习 (07:41)% v% U* u, x- O2 q
10-4 混合模型1 (15:09)
9 r& |3 W7 C2 K0 S10-5 混合模型2 (13:25)0 _9 ^* }) f- T# N0 v M9 e5 z
10-6 实战准备（一） (14:36)1 _- S) x7 n2 {4 k$ ?
10-7 实战准备（二） (14:05)
" }* y1 x- y$ C) T% U7 T/ C10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
5 X- _: ]* v; X r) y10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)% R. Y. @; v% U4 R5 i( X1 }
10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
$ d: l" Y4 K! b10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
, z5 B8 N# D; O9 k10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
; `7 E) w. a7 W; ~
# f! ^4 w; O' f! }第11章 课程总结
. @. N( Y, m! C, c11-1 课程总结（一） (19:52)6 {3 G' N B! T( c9 J
11-2 课程总结（二） (15:41)/ C2 `* G; C8 |, L0 k) B8 Z
11-3 课程总结（三） (23:16)
- N/ j( a7 m' H4 B$ t4 j. N
7 T8 U, B, o: E/ c
. t3 T4 m4 Y7 U2 ~* P〖下载地址〗
+ e( ^3 i# v2 d* @7 w7 M2 e0 Y
0 l/ E/ O6 }' `! R/ Z' p- e: [3 W$ }〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
; T& x5 w8 F5 y x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
# @3 u* N" I7 i! N1 _. k* h& c2 J5 T) Q/ J& M4 x
|
|
[复制链接]
