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Flare老师帮你全面梳理人工智能核心知识,使用流行的Python3语言手把手带你完成AI实战项目,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,为你学习AI打下扎实基础。课程采用sklearn与keras框架(底层调用tensorflow),针对模型优化、数据分析与预处理展开详细讲解,帮你实现能力的全面提升。

课程大项目综合数据增强、降维、分离,图像识别,机器与深度学习,监督与无监督学习,让你使用AI工具得心应手。

课程目录

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.mp4
    • 1-2_内容快速概览.mp4
    • 1-3_人工智能介绍.mp4
    • 1-4_环境及工具包介绍.mp4
    • 1-5_环境配置及Python语法实操.mp4
    • 1-6_Pandas、Numpy、Matplotlib实操.mp4

第2章 机器学习之线性回归

    • 2-1_机器学习介绍.mp4
    • 2-2_线性回归.mp4
    • 2-3_线性回归实战准备.mp4
    • 2-4_单因子线性回归实战.mp4
    • 2-5_多因子线性回归实战.mp4

第3章 机器学习之逻辑回归

    • 3-1_分类问题介绍.mp4
    • 3-2_逻辑回归(1).mp4
    • 3-3_逻辑回归(2).mp4
    • 3-4_实战准备.mp4
    • 3-5_考试通过实战(一).mp4
    • 3-6_考试通过实战(二).mp4
    • 3-7_芯片检测实战.mp4

第4章 机器学习之聚类

    • 4-1_无监督学习.mp4
    • 4-2_Kmeans-KNN-Meanshift.mp4
    • 4-3_实战准备.mp4
    • 4-4_Kmeans实战(1).mp4
    • 4-5_Kmeans实战(2).mp4
    • 4-6_KNN-Meanshift.mp4

第5章 机器学习其他常用技术

    • 5-1_决策树(1).mp4
    • 5-2_决策树(2).mp4
    • 5-3_异常检测.mp4
    • 5-4_主成分分析.mp4
    • 5-5_实战准备.mp4
    • 5-6_实战(1).mp4
    • 5-7_实战(2).mp4
    • 5-8_实战(3).mp4
    • 课程使用须知.docx

第6章 模型评价与优化

    • 6-1_过拟合与欠拟合.mp4
    • 6-2_数据分离与混淆矩阵.mp4
    • 6-3_模型优化.mp4
    • 6-4_实战准备.mp4
    • 6-5_实战(一).mp4
    • 6-6_实战(二).mp4
    • 6-7_实战(三).mp4

第7章 深度学习之多层感知器

    • 7-1_多层感知器(MLP).mp4
    • 7-2_MLP实现非线性分类.mp4
    • 7-3_实战准备.mp4
    • 7-4_实战(一).mp4
    • 7-5_实战(二).mp4

第8章 深度学习之卷积神经网络

    • 8-1_卷积神经网络(一).mp4
    • 8-2_卷积神经网络(二).mp4
    • 8-3_实战准备.mp4
    • 8-4_实战(一).mp4
    • 8-5_实战(二).mp4

第9章 深度学习之循环神经网络

    • 9-1_序列数据案例.mp4
    • 9-2_循环神经网络RNN.mp4
    • 9-3_不同类型的RNN模型.mp4
    • 9-4_实战准备.mp4
    • 9-5_实战(一)RNN股价预测.mp4
    • 9-6_实战(二)RNN股价预测.mp4
    • 9-7_实战(一)LSTM实现文本生成.mp4
    • 9-8_实战(二)LSTM实现文本生成.mp4

第10章 迁移混合模型

    • 10-10_机器+深度学习实现少样本苹果分类(二).mp4
    • 10-11_机器+深度学习实现少样本苹果分类(三).mp4
    • 10-12_机器+深度学习实现少样本苹果分类(四).mp4
    • 10-1_迁移学习(一).mp4
    • 10-2_迁移学习(二).mp4
    • 10-3_在线学习.mp4
    • 10-4_混合模型1.mp4
    • 10-5_混合模型2.mp4
    • 10-6_实战准备(一).mp4
    • 10-7_实战准备(二).mp4
    • 10-8_基于新数据的迁移学习实战.mp4
    • 10-9_机器+深度学习实现少样本苹果分类(一).mp4

第11章 课程总结

    • 11-1_课程总结(一).mp4
    • 11-2_课程总结(二).mp4
    • 11-3_课程总结(三).mp4

学习资料.rar

 

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