内容简介
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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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