內容簡介

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Flare老師幫你全面梳理人工智能核心知識，使用流行的Python3語言手把手帶你完成AI實戰項目，課程囊括機器學習與深度學習，監督與無監督學習，獨有綜合多項技術的混合算法，為你學習AI打下扎實基礎。課程采用sklearn與keras框架(底層調用tensorflow)，針對模型優化、數據分析與預處理展開詳細講解，幫你實現能力的全面提升。

課程大項目綜合數據增強、降維、分離，圖像識別，機器與深度學習，監督與無監督學習，讓你使用AI工具得心應手。

課程目錄

第1章 人工智能時代，人人都應該學會利用AI這個工具

1-1_課程導學.mp4

1-2_內容快速概覽.mp4

1-3_人工智能介紹.mp4

1-4_環境及工具包介紹.mp4

1-5_環境配置及Python語法實操.mp4

1-6_Pandas、Numpy、Matplotlib實操.mp4

第2章 機器學習之線性回歸

2-1_機器學習介紹.mp4

2-2_線性回歸.mp4

2-3_線性回歸實戰準備.mp4

2-4_單因子線性回歸實戰.mp4

2-5_多因子線性回歸實戰.mp4

第3章 機器學習之邏輯回歸

3-1_分類問題介紹.mp4

3-2_邏輯回歸(1).mp4

3-3_邏輯回歸(2).mp4

3-4_實戰準備.mp4

3-5_考試通過實戰(一).mp4

3-6_考試通過實戰(二).mp4

3-7_芯片檢測實戰.mp4

第4章 機器學習之聚類

4-1_無監督學習.mp4

4-2_Kmeans-KNN-Meanshift.mp4

4-3_實戰準備.mp4

4-4_Kmeans實戰(1).mp4

4-5_Kmeans實戰(2).mp4

4-6_KNN-Meanshift.mp4

第5章 機器學習其他常用技術

5-1_決策樹(1).mp4

5-2_決策樹(2).mp4

5-3_異常檢測.mp4

5-4_主成分分析.mp4

5-5_實戰準備.mp4

5-6_實戰(1).mp4

5-7_實戰(2).mp4

5-8_實戰(3).mp4

課程使用須知.docx

第6章 模型評價與優化

6-1_過擬合與欠擬合.mp4

6-2_數據分離與混淆矩陣.mp4

6-3_模型優化.mp4

6-4_實戰準備.mp4

6-5_實戰(一).mp4

6-6_實戰(二).mp4

6-7_實戰(三).mp4

第7章 深度學習之多層感知器

7-1_多層感知器(MLP).mp4

7-2_MLP實現非線性分類.mp4

7-3_實戰準備.mp4

7-4_實戰(一).mp4

7-5_實戰(二).mp4

第8章 深度學習之卷積神經網絡

8-1_卷積神經網絡(一).mp4

8-2_卷積神經網絡(二).mp4

8-3_實戰準備.mp4

8-4_實戰(一).mp4

8-5_實戰(二).mp4

第9章 深度學習之循環神經網絡

9-1_序列數據案例.mp4

9-2_循環神經網絡RNN.mp4

9-3_不同類型的RNN模型.mp4

9-4_實戰準備.mp4

9-5_實戰(一)RNN股價預測.mp4

9-6_實戰(二)RNN股價預測.mp4

9-7_實戰(一)LSTM實現文本生成.mp4

9-8_實戰(二)LSTM實現文本生成.mp4

第10章 遷移混合模型

10-10_機器+深度學習實現少樣本蘋果分類(二).mp4

10-11_機器+深度學習實現少樣本蘋果分類(三).mp4

10-12_機器+深度學習實現少樣本蘋果分類(四).mp4

10-1_遷移學習(一).mp4

10-2_遷移學習(二).mp4

10-3_在線學習.mp4

10-4_混合模型1.mp4

10-5_混合模型2.mp4

10-6_實戰準備(一).mp4

10-7_實戰準備(二).mp4

10-8_基于新數據的遷移學習實戰.mp4

10-9_機器+深度學習實現少樣本蘋果分類(一).mp4

第11章 課程總結

11-1_課程總結(一).mp4

11-2_課程總結(二).mp4

11-3_課程總結(三).mp4

學習資料.rar

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python3人工智能网盘_《Python3入门人工智能掌握机器学习+深度学习提升实战能力》百度云网盘资源分享下载[MP4/5.77GB]...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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