# ^6 h7 q. ]9 \$ I5 l, ~; z4 M/ y
* u# }0 i- s& O, z〖课程介绍〗
5 G0 H1 E8 f, ^2 ?& ?- |. _% [+ g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。5 a ]0 A6 u7 p- q9 O: M* l/ N. t
0 r- S+ ]* C) W/ W( h〖课程目录〗
- a$ v9 y* H& {: _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1 d) Z& H/ d3 M. D% Z1 G$ L
1-1 课程导学 (19:43)试看
4 v9 @; C+ m) U1 m1 u* p1-2 内容快速概览 (21:48)试看
, O8 r/ P0 N2 y7 b# @1-3 人工智能介绍 (19:33)6 a3 p( d& d( L. F( q% Y6 m
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)6 j. r+ v9 S* Y8 s- l+ d, e2 M
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看/ V7 B/ h% j v2 k4 f5 Q
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
: L6 |7 `+ ^4 w' C! K) W* W9 v; Z
第2章 机器学习之线性回归
. a* H: S% h" E$ M3 H4 J7 ]2-1 机器学习介绍 (17:42)0 P ^/ @3 A. p- C) j; K) I" \5 V. v
2-2 线性回归 (25:47)( R7 v% Q' g9 r2 X) D N
2-3 线性回归实战准备 (13:34)0 q$ t$ u# Z1 C( g; L
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
- g: e0 J/ J! O9 e# d2-5 多因子线性回归实战 (25:29)1 u" ?4 a/ \6 b6 j1 p7 F
2-6 作业节
0 N( U% z" I- i. x7 l9 W5 C# w
2 c9 b2 A- Z9 ?1 _第3章 机器学习之逻辑回归
% g+ R$ f5 e7 X' @+ x+ `3-1 分类问题介绍 (16:40)
& n0 ~# e% V1 p: w3-2 逻辑回归（1） (14:54)
8 R9 h1 f# i2 L6 ]; ^* {) l2 j- |. x3-3 逻辑回归（2） (14:30)! W+ ? U: ~4 m2 f/ @2 z$ F) p! Q) R
3-4 实战准备 (13:31)' j, j, K# |, e! f+ J) q
3-5 考试通过实战（一） (19:49)
/ _: K9 q& r5 R% a* o* J3-6 考试通过实战（二） (16:01)6 E* z6 w, d! l$ W) u
3-7 芯片检测实战 (16:30)
$ F3 R6 U; z9 Y) w; C3 d/ |3-8 作业节
$ o- [6 j: d8 Z0 |' M M# v3-9 作业节
( R/ P$ @7 D6 M6 a
( t! k, C7 i- k5 k* |4 e+ o- R; t第4章 机器学习之聚类
, ]: H& s/ q9 S4-1 无监督学习 (18:37)
& {7 v, `6 N) u2 `( e" _8 M+ P4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)! N+ Q& |& v; J% K
4-3 实战准备 (09:19)
% |0 o- @2 x0 Y( {; z4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
/ b3 P: G# ^1 q, Z4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
# f0 d, Y k8 l" T: Q6 i4-6 KNN-Meanshift (16:51)6 ?. j9 {. p; h8 r1 I7 i6 e
4-7 作业节
L0 D6 H- s% a! j" K7 Z8 b+ x( h4-8 作业节2 ~4 ~4 I+ s) A1 o- g0 g& I- v1 K
: b- t+ |4 R/ O/ I3 ^" u2 m& S
第5章 机器学习其他常用技术) Z, Y" J B3 J9 P. p, ^
5-1 决策树（1） (13:22)
1 ]$ P& O: q! g2 [- m+ R! s3 _; ~5-2 决策树（2） (14:48) k% _% h r" ?4 C/ g5 I- D
5-3 异常检测 (15:36)7 N' q, [5 l0 @
5-4 主成分分析 (17:18)
) b- Y3 b2 J7 R0 z& D* m5 r" m5-5 实战准备 (22:19)0 [* y3 g; M# C) B
5-6 实战（1） (17:06)
/ f- x8 y5 B- q7 A5-7 实战（2） (14:49)6 V- V9 E E* x* h1 V
5-8 实战（3） (23:32)
: Q7 t" k' C" D4 i0 m: i5-9 作业节
# v1 Q9 [0 i' a/ G6 q5-10 作业节
) c* F7 z& o. [* a9 q! \- O$ p) @, J% \
% d- ]1 U3 A) v8 n5 ^( \第6章 模型评价与优化
+ ? L$ X8 F) D6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)% G, ] Y# F. J1 `% `
6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)% w0 x0 l2 {' H3 f( y0 y. R( ~
6-3 模型优化 (21:09)8 }) {0 e& V2 v1 V
6-4 实战准备 (13:43), a- g' t& S2 q) O5 }
6-5 实战（一） (24:53)2 L" V* L- \) H K, l/ Q1 `3 l
6-6 实战（二） (15:05)
( |/ P0 h- m+ R3 g. f; X: B6-7 实战（三） (24:20)
; E S7 a: `6 d' m. ?& n! [6-8 作业节$ Y5 z4 U6 w. i+ Q: K
6 v9 v7 l* I; N" k, I+ M: p
第7章 深度学习之多层感知器+ Y% l% M4 L5 A5 L! ~
7-1 多层感知器(MLP) (18:18): O! @' m$ o: x( ~/ C2 N
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
! V7 U$ n6 J( D$ I. H7-3 实战准备 (18:57)
) w/ |5 ?. x/ [, M* I7-4 实战（一） (23:24)5 C1 y9 ]+ U# [2 d! S3 ~
7-5 实战（二） (18:46)
7 K8 a( Q L; ?3 B" S7-6 作业节0 w: m" e( P3 c: v
7-7 作业节# d& o1 X( ]* c) q. s2 E* {
; }8 f7 d m( o. l6 d! }+ [第8章 深度学习之卷积神经网络* G" K, X6 A6 _/ s- D
8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
9 m3 d! g9 F' d0 S# x8-2 卷积神经网络（二） (26:16)4 }1 _3 A; v) a6 V
8-3 实战准备 (15:18)# D2 g$ @6 S% g: f) s
8-4 实战（一） (24:17)
- _; n+ y* [. b/ g9 A1 I; j0 B8-5 实战（二） (26:20)8 Z/ F7 i& d# s$ @8 H2 R
8-6 作业节$ \% B( Y5 v( O V4 P* m8 a5 G2 g
& w: h5 N; t' @6 v! Q. |
第9章 深度学习之循环神经网络
8 E; \) s+ O8 j, P7 R9-1 序列数据案例 (11:41) n1 {0 F# o" `
9-2 循环神经网络RNN (16:06)
8 [) O6 O' w2 {7 \9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)" [' b. c) T& V4 u5 h& _
9-4 实战准备 (15:25)
1 i5 f( n# L( r# M9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
- \; i5 P* @/ K% m7 t( w* H9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
/ f9 k) o4 |8 U5 H4 L$ f" u/ H9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)1 w( C* Q4 [+ V
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
: q5 H% W7 l# I; V2 m6 c O! c9-9 作业节
4 G" s# m" j2 R* ~! f9-10 作业节- A; G! [! E' ~/ D. t$ K
& r5 d/ W( y7 `' W第10章 迁移混合模型
9 }- I7 I6 |+ g1 ^) o/ J10-1 迁移学习（一） (12:59)
3 V( y S- c' B* g" a1 y( j k10-2 迁移学习（二） (08:48)& T: @4 y3 `1 T* ] w7 l5 p. |4 S! c
10-3 在线学习 (07:41)% @/ B' M6 h8 g3 j
10-4 混合模型1 (15:09)4 f0 {: B! j* Z8 v# j
10-5 混合模型2 (13:25)
8 ~$ b7 z4 F6 r4 n; p9 q10-6 实战准备（一） (14:36)$ Q! J6 y F' |( L5 z
10-7 实战准备（二） (14:05)
. p( V, @2 S0 m5 t k% _5 b) R6 m' {10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)' J5 H/ b7 F0 Z% n. [) I- c
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
5 b8 X9 l: n4 J$ U7 ^- V10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
0 s: P6 o( M* l( Z: m6 S10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)* F' n5 m2 {, [. N$ t7 p! ~$ N
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)" ` x" T! d& G$ U: u4 B# w
* f- ^' K7 [3 l
第11章 课程总结
4 F- f I6 j5 n9 _# R+ D11-1 课程总结（一） (19:52)
9 X3 ~2 s& S8 |, N0 e, r# r8 |9 k11-2 课程总结（二） (15:41)) y2 K9 Y1 H- b0 T
11-3 课程总结（三） (23:16)
" [( f8 O8 x1 H% q$ V' {1 n" s
! _* c* R! s7 H% H) Y$ y& _: B# s* _; D) _
〖下载地址〗) _6 s0 f( K; z% a+ ^ v0 c! U. d
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