Python3入门人工智能 掌握机器学习+深度学习 提升实战能力百度网盘下载

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Python3入门人工智能 掌握机器学习+深度学习 提升实战能力课程介绍(A000517)：P $ ! f K } j P l

讲师赵辛为福布斯中国U30科技上榜者，孔雀人才，全奖海归博士，课程囊括机器学习与深度学习，监督与无监督学习，f B D 8独有综合多项技术的混合算法，采用sg ; L g h v ,klearn与keras框架（底层调用tensorflow）为– [ g你学习AI打下扎实基础。

课程目录：

• 第1章 人工智能时代，人人都应该学会n Y Y利用AI, T sl j – G这个t N 7 ~ . r A工具6 节 | 125分钟
• 本章将和大家R d `y a k U } D o K % V F 7 D介绍课程目标与内容概要，和大家分享人工智能的核心概念：人工智! V v c能定义、主要方法、现状。我们会完成开发环境$ j b E的搭建及工具Y B h : {的学习、使用，具体工具包括：python、anaconda、jupyter notebook、pandas、numpy、matp+ n L s mlotlibf S K n。
• • 视频：1-f j l 2 m J 2 : F1 课程导学 (19:43)
  • 视频：1-2 内容快速概览 (21:48)
  • 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e G ^ j ? v频：1-5 环境配] r 4 SD l * V – 9 [ E置及Python语法实操 (22:51)
  • 视) & C + ~ t频：1-6 Pandas、Ny ; | ^ [ qumpy| % & x F D w、Matplotlib实操 (23:21)
• 第2章 机器学习之线性回归6 节 | 100分钟
• 本章将给大家讲解机器学习及线性回归。机z I v . 7 y W 1 ^器学习/ m )/ R 5 x m \ \ | z N A ~部分会涵盖应用场景与概念的介绍、三大学习方法（监督、无监督、强化学习）的对比。线性回归部分则包含回归分析案例、线性回归模型、模型求解，及建立模型实现房. V B d x ~ b _ d– Q . ! _ ]价预测的实战。本章还会教大家完成sklearn的配置。…
• • 视频：2-1 机h C 2 7器学习介绍 (17:42)
  • 视频：2-2* + N S T } w E 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y D y @ = K 7 3 X子线性回归实战 (17:18)
  • 视频：2-5 多因子线N d \ c e t i =性回归实战 (z f w l25:f Q ( U M @29)
  • 作h }H U } r U p u . \ 3 * {业：2-6 【讨论题】关于房价预测得思考
• 第3章 机器学习s 2 p v $ b F之T C 9 ; C D S W X逻辑回归9 节 | 112分钟g F $ m ? P ;
• 本章将围绕分类问题及逻辑回归技术进行讲解，通过案例介绍、及与回归问题的对比，让大家理解分类I P b [ 1 9 V g模型。本章会和大家介绍sigmy G C k moid方程，并分享逻辑回归模型的求解过程。实战案例包含：T [ A U P Z @ w考试通过预测（线性边界分类* w : { % * = ( p）、芯片质量预测（非线性分类）…
• • 视频：3-1 分p F e M , \ C F类问题介绍 (16:40)
  • 视频T – { [ ] 3 b; B ) \ : – ] T：3-2 逻辑回归（1W z :） (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7 J l 1 v U频：3-7 芯片检8 : 9 v测实战 (16:30)
  • 作业：3-8 【C J s 0 P B – U ,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2 S K |聚类8 节 | 88分钟
• 本章会学习不需要标签数据的无监督学习及其最常用的聚类分析方法。针对聚类问题，我们会学习KMeans、Meanshif@ { \ $ ! \ `t、DBSC$ q = M rAN算法，并且将其与监督学习的KNN算法进行对比。实战案例将建立多个模型完成数据簇的划分。
• • 视频：4-1W N } 6 } 4 _ l 6 无监督学习 (18:37)
  • 视频：4-2 Kme6 ^ M S h c *ans-KNN-Meanshif[ 1 9 P N st (19:01)
  • 视频; t q t N：4-3 实战准备 (09:19)
  • 视频：4-4 Kmeans实战（1） (}q h e . – X ! @ ~ * X c ` ! i12:% A * Y i34)
  • 视频：4-9 H f5 Kmeans实战（2） (11:31)
  • 视频：4-6 KN6 r 7 L = E ~ pN-Meant – / e 6 3 / )shift (12 % : S 1 ^ e {6z L = + \ K p ? !:51)
  • 作业：4D H . 8 q % F 5 c-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m m n [5章 机器学习其他常用技术10 节 | 139分钟
• 本章将和大家讲解三个常用技术：逻辑回归、异常检测、PCA主成分分析，针对每个技术都会介绍核心概念及原理。本章还会向大家介绍iris鸢尾花经Z u 8 O _ 0 m u典数据集，并针对三项技术分别进行实战讲解。本g d / F ^ i ; J章还会教大家完成keras的配置。
• • 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\ P G T 4 p 2 d J：5-5 实战准备 (22{ x #:19)M M o
  • 视频：5-6 R J R W6 实战（1） (3 ~ 2 R17:$ D ( k M 1 V } q06)
  • 视频：5-7 实战（2）& i o S h 5 S n (14:49)
  • 视n ^ ) F p a } *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K P , m /适合相关工作
  • 作& 3 P B r ; i x ~业：5-10 【讨论题】关于分类问题$ O F l * A u 4得思考, * M Y
• 第6章 模y 8 q E W 6 i $型评价与优化8 节 | 140分钟
• 本章会和大家分享模型优化过程中遇到的k Y } v * = v常见问题及% 2 l . 7其解决办法，帮助大家理解欠拟合与过拟合问题、数据分离技e $ | e h 4 ; E $术、混淆矩阵及常用的数据预处理技术。实战案例将综合各项技术完成模型的选择与优化。
• • 视频：6-1 过拟合与欠拟] q F合 (18:37)
  • 视频：6-2 数据分离与混淆. z X \矩阵 (21:37)
  • 视频：6-3 模型优化 (21:09/ 1 & ; ) t ! f n)
  • 视频：6-4 实战准备 (13:43)
  • 视频：6{ 7 )-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R K E ] a B & h K之多层感知器7 节 |A f + x ! 100分钟
• 本章将进% / Q $入深度– cK W S U n W p S学习部分，实现逻辑回归模型到神经网络结构的过度，并通过Q e 1 0 Y K x H实际案例帮助大家理解MLP实现非线性分类与V O o x P { e多分类的原理。实战部分将介绍mnistB n Z Z Z F { 5手写数字8 l =经K O * 7 / D J典数据& 4 $ Q 5 j k C 7集，并实现图像数字识别。
• • 视频：7-1 多层感知器(MLP* v d ? 9 Z p $)Y D \ y (18:18)
  • 视频：7-2 MLP实现非线性分类 (19:45)
  • 视频：7-3 实战准备7 L O K (18:57)
  • 视频：7-4 实战c 5 d ( & Q :（一） (23:24)
  • 视频：7-_ I u t ? f D )5 实战（二( \ p N J E – # 7） (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% s p G n学习之卷积神经网络6 节 | 123分钟
• 本章将基于普– v t Q C H通的MLP结% [ u y Y ] p o构，结合图像卷积、池化和填充技术，向大家介绍擅长于解决图像问题的卷积{ Z U l J @ r | g神经网络。我f w O B r们还会学习经典的CNN模型：LeNet、AlexNet、VGG16a J n ` V b。实战部分将完成猫R b 7 L & \ 4 [ 3狗图像分类，并教大家如何利用经典VGG1| S l O6模型快速搭建新模型。…
• • 视频：8V _ ( ] h w-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）o [ B t T ] (24:17)
  • 视频：8-5 实战（二） (26:20)h % ` V @
  • 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 | 126r ` 5 = ` U & )分钟
• 本章将围绕序列数据处3 4 B 7 l i H j理展开讲解，i 9 : h X g F透过语言序列分析案例和大家介绍循环神? b p经网络模型，并基! S y y \ c ?于基本的RNN模型分析不同的RNN结构，包括长短期记忆网络LSTM、双向循环神经网络与深层循5 % Q ^ | 1 j % 9环神经网络。实战部分会建立RNN模型完成股价预测、搭建LSTM模型实现文本生成。…
• • 视频：9-1 序列数据案例 (11:41)
  • 视频：9* ` _ \-2 循环神经网络RNNr 6 ; c (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）RNNp b I股价预测 (12:40)
  • 视频：9-7 实战（一）LSTM实现9 e 6 , p Z文本生成 (22:08)
  • 视频：9-8 实战（二）LS4 k * X ] k qTM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M A B 4 ` 9 v _ g测得思考
• 第10章 迁移混合模型12 节 | 183分钟
• 本章将带大家认识迁移学@ G W t习方法，并完成模型的迁移训练；~ G 4 2 \ _还会和大家介绍混合学习Y a D l i F模型，包括监督+无监督学习、机器学习+深度学习。实战案例将通过搭建一个无标签的异常苹果检测模型，教大家p O 3 = a U , N 8综合多项技术解决问题? \ m Y _ h u，并熟悉混合模型的建立方法与结构。…
• • 视频：10-1 迁移学习（一） (12:59)
  • 视频：10-2 迁移学习（Y c . 8 l C l二） (08:48T , })
  • 视频：11 . { L F ] ? a0-3 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（B n e 0 w q V #二） (14:05)A W O \ [ I f v ^
  • 视频：10-8 基于新数据的迁移学习实战 (24:05)
  • 视频：10-9 机} x t m m n器+T & j & 9 G深度学习实现少样本苹果分类（一） (V Y y Q W25:10)
  • 视h h 6频：10-10 机器+深度学习实现少样本苹果分类（二） (16:23)
  • 视频：N Z @ E10-11 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 | 59O 5 x O V f 4分钟
• 本章将对本? C z p 0 2门课程进行总结，帮助大家梳理课程核心知识点，建立知识体系。f J i
• • 视频：11-1 课程总结（3 L z l ` ] 5 f r一） (19:52)G 3 b V z v / C 5
  • 视频：11-2 课程总结（Z$ g | K S u d i : 7 2 B n二） (15:* } d E c z z Y v41)
  • 视频：11-3 课! c J E }程总结z { 7 = = O q（三） (23:1O X @ 7 | , p6)

文件目录：g Q 2 W v ( D _ x

Pyhn入门人工智A 0 0 p x h能掌握机器学习+深度学习提升实W u c ( 4 % h战能力

│ ├─料[ Q g w n 3 G h [

│ │ rfl_nel– | W b ` , m :lgene.rar

│ │

│ ├─第4章机器学习之聚类

│ │ 4-4Kens实战（）.mp4

│ │ 4-Kens-KNN-Menshf.mp4

│ │ 4-Kens2 N C实战（）.mp4

│ │ 4-KNN-Menshf.mp4

│ │ 4-实, b ~战准备.mp4

│ │ 4-无监督学习.mp4

│ │

│ ├─第x p ? v w章人工智能时代，人人都应该学会利用A这个工具

│ │I | G P d % m -4环境及工具包介绍.mp4

│ │ -Pnds、Nupy、] b jMpllb实操.mp4

│ │ -人工智能介绍.mp4

│ │ -内容快速概览.mp4

│ │ -导学.mp! 1 o e u _4

│ │ -环境配置及Pyhnk t X语法实操.mp4

│ │

│ ├─第章总结

│ │ -总结（一）.; Z ! j y n | G 5mp] ; V k m L4

│ │ –, \ ! D q总结（三）.mp4

│ │ -总结（二）.mp4

│ │

│ ├─第章机器学习之线性回l q 1 ;归

│ │I K S N ( -4单因子线性回归实战.mp4

│ │ -因子线性回归实战.mp4

│ │ -机器学习介绍.mp4

│ │ -线性回归.mp4

│% ! 5 ? 2 ] @ │ -线性回归实战准备.mp4

│ │

│ ├─第章机器学习之逻辑回归

│ │ -4实战准备.mp4

│ │T w Y ! U # B t -分类问题介绍.mp4

│ │ -考试通过实战（一）.mp4

│ │ -考试通过\ 6 [ a实战（二/ 4 Y j ` J . 9）9 q w B ` u 7.mp4

│ │ -芯片检测实战.mp4

│ │ –D q 1 Q ] 9 J B S逻辑回归（）.mp4

│ │C U s H \ o C I / 3-2 逻辑回归（1） (2).mp4

│ │

│ ├─第章机器学习其他常用技术

│ │ -4主成分分析.mp4

│ │ -决策树（）.mp4

│ │ -实战准备.mp4

│ │ -实战（）.mp4

│ │ -异常检测.mp4

│ │ 5- 实战（1）.mp4

│ │ 5-1 决策树（1）.mp4

│ │ 5-7 实战（2）.mp4

│ │

│ ├─第章模5 f ~ –型评价与化

│ │ -4实战准备.mp4

│ │ –Z ] UJ . x R 6 n \ & R J [实战（一）.mp4

│ │ -实战（三r o 0 q p 3 = B g）.mp4

│ │ -实战（二）.mp4

│X m _ 6 │ –% U v f L [ 0 # !数据分离与混淆矩阵.mp4

│ │ -模型化.mp4

│ │ -过拟合与欠拟合.mp4

│ │G , 4 T U

│ ├─第章深度学习之卷积神经络

│ │ -4实战（一）.mp4

│ │ -卷积神经络（一）.mp4

│ │ -卷B ] # n { L H X积神经络（二）.mp4

│ │ -实战准备.mpD = U @ X ] P 64

│ │ -实战（二）.mp4N Y c Z x

│ │

│ ├─第章深度学习之层感知器

│ │ -4实战（s 1 ? n I一）.mp4

│ │ -MLP. ] 5 #实现非线性分类.mp4

│ │ -实战准备.mp4

│ │ -实战（二）.mp4

│ │ -层感知器MLP.mp4

│ │

│ ├─第章深度学习之循环神经络

│ │ -4实战准备.mp4

│ │ -不同类型的RNN模型.mp4

│ │ -实战（一）LSM实现文本生; G L = H G x成.mp4

│ │ -实战（N X 2 O N i n 3一）RNN股价预测.mp4

│ │ -实战（二）Lm ] a VSM实现文本生成.m7 t : m | *p4

│ │ -实战（二）RNN股价预测.mp4

│ │ -序列数据案例.mp4

│l / | i │ -循环神经络RNN.mp4

│ │

│ └─第章迁移混合模型

│ -4混合模型.mX !_ j ^ O } n [ I G } ( [p4

│ -基于新数据的迁移学习实战.mp4

│ -实战准u f S备（一）.mp4

│ -实战准备（二）.mp4

│ -机器深度学习实现q ^ b / G少样本苹果分类（# k = z v E | a F一）.mp4

│ -机器深度学习实现少样本苹果分类（三）.a q v + d / t 1mp4

│ -机器深度学习实现少样n t f L = Y ~ [: . v s V+ m [ y o v ` 7 * z本苹果分类（二）.mp4

│ -机器深度学习实现少样本苹果分类（四）.mp4

│ -混合模型.mp4

│ -线学习.mp4

│ -迁移学习（一）.mp4

│ -迁移学\ / 9 F T k习（二）.mp4

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