9 r4 k4 ~, F1 F9 s. O$ _( e
. [8 l5 v' g* l9 h9 `〖课程介绍〗
7 U% C" @7 x1 }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。
" ]( B! O& n2 X6 o! n1 E& \; f7 |' H$ y; O" _2 e" W7 \3 I' l3 Q
〖课程目录〗
Z( { Y5 l+ Y7 q+ H0 u" h7 g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: E. r# y+ j9 Q. y x- G% f+ V! w
1-1 课程导学 (19:43)试看
1 l5 }# s3 k# s% Y5 r3 `. ~8 T' x1-2 内容快速概览 (21:48)试看
* j( U) e, Q9 d* y. _( f1-3 人工智能介绍 (19:33)" N$ X% {3 u" D3 B! p" L
1-4 环境及工具包介绍 (17:38)% G9 d* ?: P, E( y
1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看0 T; s$ ?$ f0 s( P6 o2 _7 [
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
8 o: t1 t3 {) D5 ]7 w6 q+ G7 p- @% n
第2章 机器学习之线性回归
, X0 o# e4 z+ l2-1 机器学习介绍 (17:42); k9 X5 X& W6 R9 d5 k# D8 }- j
2-2 线性回归 (25:47)
4 B& X# q+ H' i0 B, m1 Z8 B2-3 线性回归实战准备 (13:34)! @8 _; b8 @1 ^. k
2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
/ X9 s# D; e; u3 O% z/ ]5 R2-5 多因子线性回归实战 (25:29)( m: P2 c! D" a
2-6 作业节( |4 w, k' h. ?' h4 W* f1 {5 X! l/ G
! @* H: \4 r7 `
第3章 机器学习之逻辑回归: k) d: b4 Y5 C- w" w8 g
3-1 分类问题介绍 (16:40)
: J5 s7 F6 n8 _: Z; r+ w2 K9 \3-2 逻辑回归（1） (14:54)
# h0 l! N/ h' _ h3-3 逻辑回归（2） (14:30)
% b" N e5 Q/ ~! F b6 m3-4 实战准备 (13:31)( E. v [) Z$ |0 o
3-5 考试通过实战（一） (19:49)7 k1 Y! K) D0 {! y4 B0 @! J
3-6 考试通过实战（二） (16:01). ]4 ]& _, @) U- V6 \( t
3-7 芯片检测实战 (16:30)- c$ R, B0 r! A/ Q
3-8 作业节* m: h- j- `6 l. a5 o
3-9 作业节$ e7 R. u9 Y1 U! T( q6 g
! f" r i3 ^% E b' O* `
第4章 机器学习之聚类
# T: ` f# D" w" _ A" O4-1 无监督学习 (18:37), ~5 Y7 q% o1 T# r: E
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
7 K$ Y' @7 F. z" D4-3 实战准备 (09:19)
' I5 ~/ u6 X; _& ]4 T: ?9 I4-4 Kmeans实战（1） (12:34)' w. d1 K$ [' ]- i
4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
8 ~5 t: J! [* j- \7 k4 o4-6 KNN-Meanshift (16:51)8 L, W# Z6 Q+ N- H/ R9 j3 f
4-7 作业节
' V0 \" r0 @: w2 n4-8 作业节' P2 f6 ]" K( t0 Y8 y& r6 G k8 ]
! p' Q7 ~4 f3 b0 t, }- Q
第5章 机器学习其他常用技术
7 u7 d) Z* n2 q$ ^+ O; d5-1 决策树（1） (13:22)
% i! c2 @" q% t3 n# p8 V! m5-2 决策树（2） (14:48)
! N, } w- ^: o1 y9 s0 p6 M5-3 异常检测 (15:36)& e, g# C/ Q5 N9 |8 x: ~! W0 D9 i/ Q# v
5-4 主成分分析 (17:18): W5 W+ L* ~- K
5-5 实战准备 (22:19)
0 x; T! L' ^) `9 \& _, ]3 K: y5-6 实战（1） (17:06)
* G* e/ ]# _$ _0 G. ^5-7 实战（2） (14:49)0 W9 K- c; Y- G
5-8 实战（3） (23:32)
" z' \- q3 Q: H! z* O5-9 作业节. D1 t% r0 I. J' t: n
5-10 作业节
2 `9 p+ Q s) ^4 G( x, X) ?+ y9 O: m' |7 ?9 n9 i" q
第6章 模型评价与优化
' E( G9 p) N" g0 A% z2 A {) W7 p6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
# N8 T5 x0 }! p4 f6 j. J5 F6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
2 J3 Q9 E% T3 P* G' y) [: b6 ^6 B+ N6-3 模型优化 (21:09)
2 u6 B2 m. x4 n+ e9 Q6 e3 x- J/ x6-4 实战准备 (13:43); z5 y4 R T6 r% `. ?1 C9 ?( r: m) R
6-5 实战（一） (24:53)
6 W9 d, n4 E8 p9 Q% C. X6-6 实战（二） (15:05)
7 L! @9 b+ T2 G6-7 实战（三） (24:20)6 l2 J) m% j5 Z% A3 ^
6-8 作业节/ d* i; E0 d! u9 B
9 L6 w5 [& p! q5 m! n* |( ^第7章 深度学习之多层感知器
( O1 n o0 Y/ A$ |+ T7-1 多层感知器(MLP) (18:18)8 C5 Z$ X1 C. O" v1 L$ D
7-2 MLP实现非线性分类 (19:45) u& Q/ t/ l. \$ [8 p3 o
7-3 实战准备 (18:57)9 e3 p0 k- g: L/ D/ X _$ d
7-4 实战（一） (23:24)
+ q8 q5 ~6 O* U" M7-5 实战（二） (18:46)) S; F/ N- I1 P0 k! x ^
7-6 作业节% \4 U7 T d+ S5 s; z/ v" C: n% K
7-7 作业节4 K' i) q3 k- N+ @. _ V
$ t! T' p' B* J! c L/ V) [9 E2 p3 W
第8章 深度学习之卷积神经网络
; _3 {- T. n2 ~9 u+ D) v! g- @8 T8-1 卷积神经网络（一） (30:03)! a% g( x: p/ g2 O" H
8-2 卷积神经网络（二） (26:16)7 J# d& l6 l& g8 E! L
8-3 实战准备 (15:18)
3 f/ w e' R# i8-4 实战（一） (24:17)6 j9 v$ r$ f; B9 q, b Z! U" o. n! h% v
8-5 实战（二） (26:20)
- W& H) m4 m# o0 D8 T$ Y7 P1 | J8-6 作业节
0 i$ r( e0 {1 p# l' p; j. z) ~1 e$ y; [' Y2 v- t
第9章 深度学习之循环神经网络
2 P( s( \; t; k2 c3 {8 q( X+ ^9-1 序列数据案例 (11:41)
6 o+ j! |, i2 D" I$ W6 h1 ~) g9-2 循环神经网络RNN (16:06)
! B+ D( }. o# h9 v9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
1 a& U6 D: x8 H [- X9-4 实战准备 (15:25)
x0 Z( k# H+ H; ^9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
$ V7 A& J9 q2 R8 \. T5 c; ]8 e9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)% l8 ?7 X T. W% W4 O! S& Z
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
~" c0 r8 L3 E; @% s3 J9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
5 e1 Y3 N. C& Y8 v9-9 作业节$ w3 {% J4 |5 q! w& f
9-10 作业节
' s" L$ P6 y0 h4 m1 j w- u" { c- j4 g5 y
第10章 迁移混合模型
) z. R8 C/ \+ i" ?: R) z7 }5 q10-1 迁移学习（一） (12:59)
4 X8 s K- b' M/ D/ M10-2 迁移学习（二） (08:48)
- W1 I$ d1 d% P; Q10-3 在线学习 (07:41)
, b" T, _9 m/ u) @6 b% e; Z% ~10-4 混合模型1 (15:09)
1 S. c! I3 }4 x; a5 @! y10-5 混合模型2 (13:25), A- l* \3 D' `. g
10-6 实战准备（一） (14:36)- `, V e2 S! [: t& P
10-7 实战准备（二） (14:05)
; q i' [0 T0 Q. `$ v10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05): [8 a7 [8 B" V& ~' b' R$ a
10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
- m* ]' @9 U" x ?! a10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
+ P6 z1 q! F9 h5 {) J }& {; k10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)6 e+ }& R6 a0 F# K6 p, X
10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类（四） (13:23)
0 A+ O: ~8 F3 k: s4 E4 Z3 M, ]2 K7 s6 R( \: c* o: V
第11章 课程总结
- X2 V1 b% s6 v1 X11-1 课程总结（一） (19:52)+ a' [# `1 C; ^( z- g
11-2 课程总结（二） (15:41)8 y \0 u5 K, }+ F7 @& ^; w+ O
11-3 课程总结（三） (23:16)! U( y1 e! j9 M% }* {. f, G
5 y/ K: u1 D3 X6 m) D4 J+ |
# M" D: R- v' j* [$ {〖下载地址〗. w4 W6 R; m+ H1 k8 g$ f- N
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