Python3入门人工智能掌握机器学习+深度学习

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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【6 节 | 125分钟】
- 视频：1-3 人工智能介绍 (19:33)
- 视频：1-4 环境及工具包介绍 (17:38)
- 视频：1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21)
第2章机器学习之线性回归【6 节 | 100分钟】
- 视频：2-1 机器学习介绍 (17:42)
- 视频：2-2 线性回归 (25:47)
- 视频：2-3 线性回归实战准备 (13:34)
- 视频：2-4 单因子线性回归实战 (17:18)
- 视频：2-5 多因子线性回归实战 (25:29)
- 作业：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【9 节 | 112分钟】
- 视频：3-1 分类问题介绍 (16:40)
- 视频：3-2 逻辑回归（1） (14:54)
- 视频：3-3 逻辑回归（2） (14:30)
- 视频：3-4 实战准备 (13:31)
- 视频：3-5 考试通过实战（一） (19:49)
- 视频：3-6 考试通过实战（二） (16:01)
- 视频：3-7 芯片检测实战 (16:30)
- 作业：3-8 【学习任务】商业异常消费数据预测
- 作业：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【8 节 | 88分钟】
- 视频：4-1 无监督学习 (18:37)
- 视频：4-2 Kmeans-KNN-Meanshift (19:01)
- 视频：4-3 实战准备 (09:19)
- 视频：4-4 Kmeans实战（1） (12:34)
- 视频：4-5 Kmeans实战（2） (11:31)
- 视频：4-6 KNN-Meanshift (16:51)
- 作业：4-7 【学习任务】KMeans实现数据聚类
- 作业：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【10 节 | 139分钟】
- 视频：5-1 决策树（1） (13:22)
- 视频：5-2 决策树（2） (14:48)
- 视频：5-3 异常检测 (15:36)
- 视频：5-4 主成分分析 (17:18)
- 视频：5-5 实战准备 (22:19)
- 视频：5-6 实战（1） (17:06)
- 视频：5-7 实战（2） (14:49)
- 视频：5-8 实战（3） (23:32)
- 作业：5-9 【学习任务】决策树判断员工是否适合相关工作
- 作业：5-10 【讨论题】关于分类问题得思考
第6章模型评价与优化【8 节 | 140分钟】
- 视频：6-1 过拟合与欠拟合 (18:37)
- 视频：6-2 数据分离与混淆矩阵 (21:37)
- 视频：6-3 模型优化 (21:09)
- 视频：6-4 实战准备 (13:43)
- 视频：6-5 实战（一） (24:53)
- 视频：6-6 实战（二） (15:05)
- 视频：6-7 实战（三） (24:20)
- 作业：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 节 | 100分钟】
- 视频：7-1 多层感知器(MLP) (18:18)
- 视频：7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
- 视频：7-3 实战准备 (18:57)
- 视频：7-4 实战（一） (23:24)
- 视频：7-5 实战（二） (18:46)
- 作业：7-6 【学习任务】Fashion_mnist服饰分类
- 作业：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【6 节 | 123分钟】
- 视频：8-1 卷积神经网络（一） (30:03)
- 视频：8-2 卷积神经网络（二） (26:16)
- 视频：8-3 实战准备 (15:18)
- 视频：8-4 实战（一） (24:17)
- 视频：8-5 实战（二） (26:20)
- 作业：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【10 节 | 126分钟】
- 视频：9-1 序列数据案例 (11:41)
- 视频：9-2 循环神经网络RNN (16:06)
- 视频：9-3 不同类型的RNN模型 (17:36)
- 视频：9-4 实战准备 (15:25)
- 视频：9-5 实战（一）RNN股价预测 (20:49)
- 视频：9-6 实战（二）RNN股价预测 (12:40)
- 视频：9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (22:08)
- 视频：9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (09:00)
- 作业：9-9 【学习任务】贵州茅台股价预测
- 作业：9-10 【讨论题】关于股票预测得思考
第10章迁移混合模型【12 节 | 183分钟】
- 视频：10-1 迁移学习（一） (12:59)
- 视频：10-2 迁移学习（二） (08:48)
- 视频：10-3 在线学习 (07:41)
- 视频：10-4 混合模型1 (15:09)
- 视频：10-5 混合模型2 (13:25)
- 视频：10-6 实战准备（一） (14:36)
- 视频：10-7 实战准备（二） (14:05)
- 视频：10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
- 视频：10-9 机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） (25:10)
- 视频：10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
- 视频：10-11 机器+深度学习实现少样本苹果分类（三） (17:10)
- 视频：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【3 节 | 59分钟】
- 视频：11-1 课程总结（一） (19:52)
- 视频：11-2 课程总结（二） (15:41)
- 视频：11-3 课程总结（三） (23:16)

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THE END