慕课网Python3入门人工智能 掌握机器学习+深度学习|价值448元

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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
1-1 课程导学.mp4112.07 mb
1-2 内容快速概览.mp4118.52 mb
1-3 人工智能介绍.mp4105.34 mb
1-4 环境及工具包介绍.mp496.47 mb
1-5 环境配置及Python语法实操.mp4116.02 mb
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操.mp4121.35 mb
第2章 机器学习之线性回归
2-1 机器学习介绍.mp493.13 mb
2-2 线性回归.mp4144.78 mb
2-3 线性回归实战准备.mp473.22 mb
2-4 单因子线性回归实战.mp490.86 mb
2-5 多因子线性回归实战.mp4133.09 mb
第3章 机器学习之逻辑回归
3-1 分类问题介绍.mp427.85 mb
3-2 逻辑回归(1).mp420.36 mb
3-3 逻辑回归(2).mp421.86 mb
3-4 实战准备.mp420.77 mb
3-5 考试通过实战(一).mp445.92 mb
3-6 考试通过实战(二).mp440.04 mb
3-7 芯片检测实战.mp476.97 mb
第4章 机器学习之聚类
4-1 无监督学习.mp4101.87 mb
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift.mp4111.34 mb
4-3 实战准备.mp451.13 mb
4-4 Kmeans实战(1).mp468.64 mb
4-5 Kmeans实战(2).mp461.02 mb
4-6 KNN-Meanshift.mp489.85 mb
第5章 机器学习其他常用技术
5-1 决策树(1).mp470.7 mb
5-2 决策树(2).mp483.06 mb
5-3 异常检测.mp487.24 mb
5-4 主成分分析.mp496.99 mb
5-5 实战准备.mp4115.81 mb
5-6 实战(1).mp488.16 mb
5-7 实战(2).mp479.42 mb
5-8 实战(3).mp4123.02 mb
第6章 模型评价与优化
6-1 过拟合与欠拟合.mp427.56 mb
6-2 数据分离与混淆矩阵.mp438.62 mb
6-3 模型优化.mp434.67 mb
6-4 实战准备.mp423.39 mb
6-5 实战(一).mp460.7 mb
6-6 实战(二).mp430.28 mb
6-7 实战(三).mp458.48 mb
第7章 深度学习之多层感知器
7-1 多层感知器(MLP).mp497.63 mb
7-2 MLP实现非线性分类.mp4134.03 mb
7-3 实战准备.mp4100.26 mb
7-4 实战(一).mp4121.47 mb
7-5 实战(二).mp498.92 mb
第8章 深度学习之卷积神经网络
8-1 卷积神经网络(一).mp4160.84 mb
8-2 卷积神经网络(二).mp4166.07 mb
8-3 实战准备.mp479.25 mb
8-4 实战(一).mp4130.78 mb
8-5 实战(二).mp4138.89 mb
第9章 深度学习之循环神经网络
9-1 序列数据案例.mp418.02 mb
9-2 循环神经网络RNN.mp422.06 mb
9-3 不同类型的RNN模型.mp426.13 mb
9-4 实战准备.mp435.0 mb
9-5 实战(一)RNN股价预测.mp447.89 mb
9-6 实战(二)RNN股价预测.mp431.52 mb
9-7 实战(一)LSTM实现文本生成.mp478.9 mb
9-8 实战(二)LSTM实现文本生成.mp442.2 mb
第10章 迁移混合模型
10-1 迁移学习(一).mp466.32 mb
10-2 迁移学习(二).mp446.61 mb
10-3 在线学习.mp447.08 mb
10-4 混合模型1.mp478.29 mb
10-5 混合模型2.mp473.94 mb
10-6 实战准备(一).mp484.44 mb
10-7 实战准备(二).mp472.47 mb
10-8 基于新数据的迁移学习实战.mp4126.77 mb
10-9 机器深度学习实现少样本苹果分类(一)(.mp4144.04 mb
10-10 机器深度学习实现少样本苹果分类(二).mp486.2 mb
10-11 机器深度学习实现少样本苹果分类(三).mp488.97 mb
10-12 机器深度学习实现少样本苹果分类(四).mp470.33 mb
第11章 课程总结
11-1 课程总结(一).mp4104.99 mb
11-2 课程总结(二).mp484.34 mb
11-3 课程总结(三).mp4123.74 mb
课程资料
Artificial_Intelligence-master.zip252.82 mb

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,综合多项技术的混合算法,采用sklearn与keras框架(底层调用tensorflow)为你学习AI打下扎实基础。

flare_zhao

讲师

资深机器学习工程师 入选福布斯中国U30

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