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标题: Python3入门人工智能掌握机器学习+深度学习提升实战能力 [打印本页]

作者: admin 时间: 2020-3-21 17:34
标题: 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〗:1 ~9 n: S7 a& o8 d7 M" f
      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。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

〖课程目录〗:3 u8 B% ~1 n/ P# b
      第1章人工智能时代，人人都应该学会利用AI这个工具
      本章将和大家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：人工智能定义、主要方法、现状。我们会完成开发环境的搭建及工具的学习、使用，具体工具包括：python、anaconda、jupyter notebook、pandas、numpy、matplotlib。

      1-1 课程导学试看2 b( a( C; Q( C* Z. I7 y  X7 c9 `
      1-2 内容快速概览试看5 C0 w- H. B: y% u! L8 r
      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语法实操试看# k; Y  _4 r6 K
      1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操
      第2章机器学习之线性回归2 M6 r* z3 i# @; @
      本章将给大家讲解机器学习及线性回归。机器学习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，及建立模型实现房价预测的实战。本章还会教大家完成sklearn的配置。...' h7 t6 {1 O% n& o- b
+ ?' l! [7 S9 d- C
      2-1 机器学习介绍/ z5 X- W, m) o7 x/ W) ^* \4 V
      2-2 线性回归( W, ]" L! Q% M/ d7 |
      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3章机器学习之逻辑回归
      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，让大家理解分类模型。本章会和大家介绍sigmoid方程，并分享逻辑回归模型的求解过程。实战案例包含：考试通过预测（线性边界分类）、芯片质量预测（非线性分类）...- Z# R3 `# U8 W/ D* Y% Z( d6 ]# l. v
- E4 s# `. t. [1 K2 w& R4 b
      3-1 分类问题介绍& G- T7 N; H3 v1 B$ N( d2 K2 G
      3-2 逻辑回归（1）8 w/ c  O# ?8 z5 j3 @6 U8 Y
      3-3 逻辑回归（2）. O( x0 P3 @6 O0 V& A- w' g6 s
      3-4 实战准备: A* B. K& M. x& P+ e5 D" o
      3-5 考试通过实战（一）
      3-6 考试通过实战（二）" d2 F, E4 A0 x/ F7 T0 x) e
      3-7 芯片检测实战
      第4章机器学习之聚类
      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、Meanshift、DBSCAN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。
8 R; V9 y4 `/ c
      4-1 无监督学习
      4-2 Kmeans-KNN-Meanshift
      4-3 实战准备
      4-4 Kmeans实战（1）) C% h1 D8 @9 k7 q6 i/ T7 J9 m* P
      4-5 Kmeans实战（2）
      4-6 KNN-Meanshift
      第5章机器学习其他常用技术
      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鸢尾花经典数据集，并针对三项技术分别进行实战讲解。本章还会教大家完成keras的配置。
& ^5 P! k+ J6 _) `6 t
      5-1 决策树（1）
      5-2 决策树（2）$ `8 F8 }) S8 j4 Z! N
      5-3 异常检测. H) ?  O$ W  D  }( U. d
      5-4 主成分分析1 r  D" p/ {- U* R, t% f
      5-5 实战准备
      5-6 实战（1）+ D! Q3 l: ^2 P
      5-7 实战（2）
      5-8 实战（3）
      第6章模型评价与优化, `( s: r$ c3 N" p
      本章会和大家分享模型优化过程中遇到的常见问题及其解决办法，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。
0 y3 W$ `, q" ]8 A: }
      6-1 过拟合与欠拟合
      6-2 数据分离与混淆矩阵) }0 v- c& h5 C8 M8 W
      6-3 模型优化; N6 J* D2 z: z3 {* N. \( k0 I
      6-4 实战准备
      6-5 实战（一）6 j- |/ q- G; m
      6-6 实战（二）7 K3 ^1 g9 _7 u! U5 b
      6-7 实战（三）& o: }" p4 m+ N4 ^
      第7章深度学习之多层感知器8 }' b" ^( \& p, ?
      本章将进入深度学习部分，实现逻辑回归模型到神经网络结构的过度，并通过实际案例帮助大家理解MLP实现非线性分类与多分类的原理。实战部分将介绍mnist手写数字经典数据集，并实现图像数字识别。4 t/ x8 }% x& N5 O- K
4 j, X+ B$ U  M0 ]1 ]  `" [
      7-1 多层感知器(MLP)
      7-2 MLP实现非线性分类: q8 f) o* m+ i* B% j4 f! N
      7-3 实战准备5 w& R8 V6 N+ L# G: Q/ `5 b
      7-4 实战（一）6 ?- h) i  J6 T+ i
      7-5 实战（二）
      第8章深度学习之卷积神经网络1 F9 \: f' v( F+ z
      本章将基于普通的MLP结构，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神经网络。我们还会学习经典的CNN模型：LeNet、AlexNet、VGG16。实战部分将完成猫狗图像分类，并教大家如何利用经典VGG16模型快速搭建新模型。...

      8-1 卷积神经网络（一）
      8-2 卷积神经网络（二）& K! S3 D) l1 G, w# P* n' X) ?+ ~: Q5 l
      8-3 实战准备
      8-4 实战（一）  C" H# a+ i; |7 \
      8-5 实战（二）5 `" X4 w, n+ U
      第9章深度学习之循环神经网络
      本章将围绕序列数据处理展开讲解，透过语言序列分析案例和大家介绍循环神经网络模型，并基于基本的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。...5 W* _1 G8 f( E

      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. }" k& P- {0 Y! W
      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  J9 N! B% J# t6 t  Q
      9-7 实战（一）LSTM实现文本生成
      9-8 实战（二）LSTM实现文本生成! }# @6 y4 B! \3 f) ^
      第10章迁移混合模型
      本章将带大家认识迁移学习方法，并完成模型的迁移训练；还会和大家介绍混合学习模型，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，教大家综合多项技术解决问题，并熟悉混合模型的建立方法与结构。...

      10-1 迁移学习（一） # H' y7 ?0 j  m" u
      10-2 迁移学习（二） 6 v' @+ k/ v+ Z/ i& `# s) l
      10-3 在线学习 8 i6 @# V9 b) @$ Z: n: @
      10-4 混合模型1
      10-5 混合模型2 # n7 J# C) t0 x: e3 h; i4 m
      10-6 实战准备（一） - w1 X' C4 o0 k" f3 l
      10-7 实战准备（二） & s5 S9 s5 w/ b( C7 |+ R
      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） 3 D, m5 A3 }# ^
      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
      本章将对本门课程进行总结，帮助大家梳理课程核心知识点，建立知识体系。3 c; f) j8 t* Q) s9 _
1 W3 A* r* @; A8 x1 q  F& c
      11-1 课程总结（一）
      11-2 课程总结（二） 5 y7 y# I" O* W$ R8 y
      11-3 课程总结（三）

作者: uuuuoooo 时间: 2020-3-22 20:24
人工智能掌握机器学习+深人工智能掌握机器学习+深

作者: policy12 时间: 2020-3-23 22:14
r* @; A8 x1 q  F& c
      11-1 课程总结（一）
      11-2 课程总结（二） 5 y7 y# I" O* W$ R8 y
      11-3 课程总结（三）

作者: silent 时间: 2020-3-24 12:11
楼主，不论什么情况你一定要hold住！hold住就是胜利！支持吾爱编程网！

作者: gaochao 时间: 2020-3-25 09:14
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作者: canghaihongxin 时间: 2020-3-25 18:16
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作者: yuanhang 时间: 2020-3-30 00:20
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作者: policy12 时间: 2020-4-6 21:33
无法播放，需要验证。

作者: 939387484 时间: 2020-5-4 13:02
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作者: laocao 时间: 2020-5-21 09:06

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作者: lin23871 时间: 2020-5-29 09:55
支持！！！！

作者: yply 时间: 2020-5-29 16:14
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作者: air1997 时间: 2020-7-9 17:11
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作者: humeng88 时间: 2020-8-25 09:26
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作者: mathmath 时间: 2020-8-25 10:54
11111111111111111111111111111111111111111111

作者: slkj_057 时间: 2020-9-14 19:35
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作者: h484818182 时间: 2020-9-23 22:06
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作者: xdnk7889 时间: 2020-10-17 09:30
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作者: kuangrengg100 时间: 2020-10-24 14:50
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作者: 20061505 时间: 2020-11-15 11:24
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作者: 小凯酱 时间: 2020-12-9 14:51
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作者: li3364207 时间: 2021-3-19 09:35
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作者: changwu 时间: 2021-4-7 17:10
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作者: changwu 时间: 2021-4-7 17:15
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作者: mouss 时间: 2021-6-17 17:34
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作者: 竹墨 时间: 2021-7-3 12:34
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作者: aa100332122 时间: 2021-10-29 15:04
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作者: wu8726 时间: 2021-11-5 13:47
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作者: henry_it 时间: 2021-11-26 13:48
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作者: flyraul 时间: 2021-12-14 16:35
非常棒的课程，下载学习

作者: liuxiangzhen 时间: 2022-1-13 17:12
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作者: songzhenyi 时间: 2022-1-14 14:04
膜拜神贴，后面的请保持队形~支持吾爱编程网！

作者: wang1994 时间: 2022-4-29 10:01
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作者: hwt19891229 时间: 2022-6-30 14:52
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作者: WDh101012 时间: 2022-7-27 08:51
RE: Python3入门人工智能掌握机器学习+深度学习提升实战能力 [修改]

作者: itwoaini 时间: 2023-7-26 15:34
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