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  • Python3入门人工智能,掌握机器学习+深度学习

    Python3入门人工智能,掌握机器学习+深度学习 最后编辑:2022-12-04
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    第1章 人工智能时代,人人都应该学会利用AI这个工具
    1-1 课程导学 (19:43)
    1-2 内容快速概览 (21:48)
    1-3 人工智能介绍 (19:33)
    1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
    1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)
    1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
    第2章 机器学习之线性回归
    2-1 机器学习介绍 (17:42)
    2-2 线性回归 (25:47)
    2-3 线性回归实战准备 (13:34)
    2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
    2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
    2-6 【讨论题】关于房价预测得思考
    第3章 机器学习之逻辑回归
    3-1 分类问题介绍 (16:40)
    3-2 逻辑回归(1) (14:54)
    3-3 逻辑回归(2) (14:30)
    3-4 实战准备 (13:31)
    3-5 考试通过实战(一) (19:49)
    3-6 考试通过实战(二) (16:01)
    3-7 芯片检测实战 (16:30)
    3-8 【学习任务】商业异常消费数据预测
    3-9 【讨论】关于分类模型搭建得思考
    第4章 机器学习之聚类
    4-1 无监督学习 (18:37)
    4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
    4-3 实战准备 (09:19)
    4-4 Kmeans实战(1) (12:34)
    4-5 Kmeans实战(2) (11:31)
    4-6 KNN-Meanshift (16:51)
    4-7 【学习任务】KMeans实现数据聚类
    4-8 【讨论题】关于无监督学习得思考
    第5章 机器学习其他常用技术
    5-1 决策树(1) (13:22)
    5-2 决策树(2) (14:48)
    5-3 异常检测 (15:36)
    5-4 主成分分析 (17:18)
    5-5 实战准备 (22:19)
    5-6 实战(1) (17:06)
    5-7 实战(2) (14:49)
    5-8 实战(3) (23:32)
    5-9 【学习任务】决策树判断员工是否适合相关工作
    5-10 【讨论题】关于分类问题得思考
    第6章 模型评价与优化
    6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
    6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
    6-3 模型优化 (21:09)
    6-4 实战准备 (13:43)
    6-5 实战(一) (24:53)
    6-6 实战(二) (15:05)
    6-7 实战(三) (24:20)
    6-8 【讨论题】关于分类任务得思考
    第7章 深度学习之多层感知器
    7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
    7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
    7-3 实战准备 (18:57)
    7-4 实战(一) (23:24)
    7-5 实战(二) (18:46)
    7-6 【学习任务】Fashion_mnist服饰分类
    7-7 【讨论题】逻辑回归模型与神经网络模型的关系
    第8章 深度学习之卷积神经网络
    8-1 卷积神经网络(一) (30:03)
    8-2 卷积神经网络(二) (26:16)
    8-3 实战准备 (15:18)
    8-4 实战(一) (24:17)
    8-5 实战(二) (26:20)
    8-6 【讨论题】基础的CNN模型设计
    第9章 深度学习之循环神经网络
    9-1 序列数据案例 (11:41)
    9-2 循环神经网络RNN (16:06)
    9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
    9-4 实战准备 (15:25)
    9-5 实战(一)RNN股价预测 (20:49)
    9-6 实战(二)RNN股价预测 (12:40)
    9-7 实战(一)LSTM实现文本生成 (22:08)
    9-8 实战(二)LSTM实现文本生成 (09:00)
    9-9 【学习任务】贵州茅台股价预测
    9-10 【讨论题】关于股票预测得思考
    第10章 迁移混合模型
    10-1 迁移学习(一) (12:59)
    10-2 迁移学习(二) (08:48)
    10-3 在线学习 (07:41)
    10-4 混合模型1 (15:09)
    10-5 混合模型2 (13:25)
    10-6 实战准备(一) (14:36)
    10-7 实战准备(二) (14:05)
    10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
    10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类(一) (25:10)
    10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类(二) (16:23)
    10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类(三) (17:10)
    10-12 机器+深度学习实现少样本苹果分类(四) (13:23)
    第11章 课程总结
    11-1 课程总结(一) (19:52)
    11-2 课程总结(二) (15:41)
    11-3 课程总结(三) (23:16)

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