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Python3系统入门人工智能

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【课程详情】

  • 第01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

    • 1-2_内容快速概览

    • 1-3_人工智能介绍

    • 1-4_环境及工具包介绍

    • 1-5_环境配置及Python语法实操

    • 1-6_Pandas、Numpy、Matplotlib实操


  • 第02章 机器学习之线性回归

    • 2-1_机器学习介绍

    • 2-2_线性回归

    • 2-3_线性回归实战准备

    • 2-4_单因子线性回归实战

    • 2-5_多因子线性回归实战


  • 第03章 机器学习之逻辑回归

    • 3-1_分类问题介绍

    • 3-2_逻辑回归(1)

    • 3-3_逻辑回归(2)

    • 3-4_实战准备

    • 3-5_考试通过实战(一)

    • 3-6_考试通过实战(二)

    • 3-7_芯片检测实战


  • 第04章 机器学习之聚类

    • 4-1_无监督学习

    • 4-2_Kmeans-KNN-Meanshift

    • 4-3_实战准备

    • 4-4_Kmeans实战(1)

    • 4-5_Kmeans实战(2)

    • 4-6_KNN-Meanshift


  • 第05章 机器学习其他常用技术

    • 5-1_决策树(1)

    • 5-2_决策树(2)

    • 5-3_异常检测

    • 5-4_主成分分析

    • 5-5_实战准备

    • 5-6_实战(1)

    • 5-7_实战(2)

    • 5-8_实战(3)


  • 第06章 模型评价与优化

    • 6-1_过拟合与欠拟合

    • 6-2_数据分离与混淆矩阵

    • 6-3_模型优化

    • 6-4_实战准备

    • 6-5_实战(一)

    • 6-6_实战(二)

    • 6-7_实战(三)


  • 第07章 深度学习之多层感知器

    • 7-1_多层感知器(MLP)

    • 7-2_MLP实现非线性分类

    • 7-3_实战准备

    • 7-4_实战(一)

    • 7-5_实战(二)


  • 第08章 深度学习之卷积神经网络

    • 8-1_卷积神经网络(一)

    • 8-2_卷积神经网络(二)

    • 8-3_实战准备

    • 8-4_实战(一)

    • 8-5_实战(二)


  • 第09章 深度学习之循环神经网络

    • 9-1_序列数据案例

    • 9-2_循环神经网络RNN

    • 9-3_不同类型的RNN模型

    • 9-4_实战准备

    • 9-5_实战(一)RNN股价预测

    • 9-6_实战(二)RNN股价预测

    • 9-7_实战(一)LSTM实现文本生成

    • 9-8_实战(二)LSTM实现文本生成


  • 第10章 迁移混合模型

    • 10-1_迁移学习(一)

    • 10-2_迁移学习(二)

    • 10-3_在线学习

    • 10-4_混合模型1

    • 10-5_混合模型2

    • 10-6_实战准备(一)

    • 10-7_实战准备(二)

    • 10-8_基于新数据的迁移学习实战

    • 10-9_机器+深度学习实现少样本苹果分类(一)

    • 10-10_机器+深度学习实现少样本苹果分类(二)

    • 10-11_机器+深度学习实现少样本苹果分类(三)

    • 10-12_机器+深度学习实现少样本苹果分类(四)


  • 第11章 课程总结

    • 11-1_课程总结(一)

    • 11-2_课程总结(二)

    • 11-3_课程总结(三)


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