人工智能是未來(lái)的發(fā)展方向，掌握了人工智能，就掌握了錢圖。。。
Python人工智能教學(xué)之掌握機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)并提升實(shí)戰(zhàn)能力（共72個(gè)視頻教學(xué)+課程資料）
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Python人工智能教學(xué)之掌握機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)并提升實(shí)戰(zhàn)能力（共72個(gè)視頻教學(xué)+課程資料）
├─ 第10章 遷移混合模型
│ ├─ 10-1 遷移學(xué)習(xí)（一）.mp4
│ ├─ 10-10 機(jī)器深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)少樣本蘋果分類（二）.mp4
│ ├─ 10-11 機(jī)器深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)少樣本蘋果分類（三）.mp4
│ ├─ 10-12 機(jī)器深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)少樣本蘋果分類（四）.mp4
│ ├─ 10-2 遷移學(xué)習(xí)（二）.mp4
│ ├─ 10-3 在線學(xué)習(xí).mp4
│ ├─ 10-4 混合模型1.mp4
│ ├─ 10-5 混合模型2.mp4
│ ├─ 10-6 實(shí)戰(zhàn)準(zhǔn)備（一）.mp4
│ ├─ 10-7 實(shí)戰(zhàn)準(zhǔn)備（二）.mp4
│ ├─ 10-8 基于新數(shù)據(jù)的遷移學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn).mp4
│ └─ 10-9 機(jī)器深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)少樣本蘋果分類（一）.mp4
├─ 第11章 課程總結(jié)
│ ├─ 11-1 課程總結(jié)（一）.mp4
│ ├─ 11-2 課程總結(jié)（二）.mp4
│ └─ 11-3 課程總結(jié)（三）.mp4
├─ 第1章 人工智能時(shí)代，人人都應(yīng)該學(xué)會(huì)利用AI這個(gè)工具
│ ├─ 1-1 課程導(dǎo)學(xué).mp4
│ ├─ 1-2 內(nèi)容快速概覽.mp4
│ ├─ 1-3 人工智能介紹.mp4
│ ├─ 1-4 環(huán)境及工具包介紹.mp4
│ ├─ 1-5 環(huán)境配置及Python語(yǔ)法實(shí)操.mp4
│ └─ 1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib實(shí)操.mp4
├─ 第2章 機(jī)器學(xué)習(xí)之線性回歸
│ ├─ 2-1 機(jī)器學(xué)習(xí)介紹.mp4
│ ├─ 2-2 線性回歸.mp4
│ ├─ 2-3 線性回歸實(shí)戰(zhàn)準(zhǔn)備.mp4
│ ├─ 2-4 單因子線性回歸實(shí)戰(zhàn).mp4
│ └─ 2-5 多因子線性回歸實(shí)戰(zhàn).mp4
├─ 第3章 機(jī)器學(xué)習(xí)之邏輯回歸
│ ├─ 3-1 分類問(wèn)題介紹 (2).mp4
│ ├─ 3-2 邏輯回歸（1） (2).mp4
│ ├─ 3-3 邏輯回歸（2） (2).mp4
│ ├─ 3-4 實(shí)戰(zhàn)準(zhǔn)備 (2).mp4
│ ├─ 3-5 考試通過(guò)實(shí)戰(zhàn)（一） (2).mp4
│ ├─ 3-6 考試通過(guò)實(shí)戰(zhàn)（二） (2).mp4
│ └─ 3-7 芯片檢測(cè)實(shí)戰(zhàn) (2).mp4
├─ 第4章 機(jī)器學(xué)習(xí)之聚類
│ ├─ 4-1 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí).mp4
│ ├─ 4-2 Kmeans-KNN-Meanshift.mp4
│ ├─ 4-3 實(shí)戰(zhàn)準(zhǔn)備.mp4
│ ├─ 4-4 Kmeans實(shí)戰(zhàn)（1）.mp4
│ ├─ 4-5 Kmeans實(shí)戰(zhàn)（2）.mp4
│ └─ 4-6 KNN-Meanshift.mp4
├─ 第5章 機(jī)器學(xué)習(xí)其他常用技術(shù)
│ ├─ 5-1 決策樹(shù)（1）.mp4
│ ├─ 5-2 決策樹(shù)（2）.mp4
│ ├─ 5-3 異常檢測(cè).mp4
│ ├─ 5-4 主成分分析.mp4
│ ├─ 5-5 實(shí)戰(zhàn)準(zhǔn)備.mp4
│ ├─ 5-6 實(shí)戰(zhàn)（1）.mp4
│ ├─ 5-7 實(shí)戰(zhàn)（2）.mp4
│ └─ 5-8 實(shí)戰(zhàn)（3）.mp4
├─ 第6章 模型評(píng)價(jià)與優(yōu)化
│ ├─ 6-1 過(guò)擬合與欠擬合 (2).mp4
│ ├─ 6-2 數(shù)據(jù)分離與混淆矩陣 (2).mp4
│ ├─ 6-3 模型優(yōu)化 (2).mp4
│ ├─ 6-4 實(shí)戰(zhàn)準(zhǔn)備 (2).mp4
│ ├─ 6-5 實(shí)戰(zhàn)（一） (2).mp4
│ ├─ 6-6 實(shí)戰(zhàn)（二） (2).mp4
│ └─ 6-7 實(shí)戰(zhàn)（三） (2).mp4
├─ 第7章 深度學(xué)習(xí)之多層感知器
│ ├─ 7-1 多層感知器(MLP).mp4
│ ├─ 7-2 MLP實(shí)現(xiàn)非線性分類.mp4
│ ├─ 7-3 實(shí)戰(zhàn)準(zhǔn)備.mp4
│ ├─ 7-4 實(shí)戰(zhàn)（一）.mp4
│ └─ 7-5 實(shí)戰(zhàn)（二）.mp4
├─ 第8章 深度學(xué)習(xí)之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
│ ├─ 8-1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一）.mp4
│ ├─ 8-2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（二）.mp4
│ ├─ 8-3 實(shí)戰(zhàn)準(zhǔn)備.mp4
│ ├─ 8-4 實(shí)戰(zhàn)（一）.mp4
│ └─ 8-5 實(shí)戰(zhàn)（二）.mp4
├─ 第9章 深度學(xué)習(xí)之循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
│ ├─ 9-1 序列數(shù)據(jù)案例 (2).mp4
│ ├─ 9-2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN (2).mp4
│ ├─ 9-3 不同類型的RNN模型 (2).mp4
│ ├─ 9-4 實(shí)戰(zhàn)準(zhǔn)備 (2).mp4
│ ├─ 9-5 實(shí)戰(zhàn)（一）RNN股價(jià)預(yù)測(cè) (2).mp4
│ ├─ 9-6 實(shí)戰(zhàn)（二）RNN股價(jià)預(yù)測(cè) (2).mp4
│ ├─ 9-7 實(shí)戰(zhàn)（一）LSTM實(shí)現(xiàn)文本生成 (2).mp4
│ └─ 9-8 實(shí)戰(zhàn)（二）LSTM實(shí)現(xiàn)文本生成 (2).mp4
└─ 課程資料
├─ week1
│ ├─ .ipynb_checkpoints
│ ├─ basic_coding.ipynb
│ ├─ data.csv
│ └─ data_new.csv
├─ week10
│ ├─ .ipynb_checkpoints
│ ├─ 1.jpg
│ ├─ gen_data
│ ├─ model1.m
│ ├─ original_data
│ ├─ task1-transferlearning.ipynb
│ ├─ task2-vgg16-ms-apples.ipynb
│ ├─ test_data
│ ├─ train_data
│ ├─ transfer_data.csv
│ └─ transfer_data2.csv
├─ week2
│ ├─ .ipynb_checkpoints
│ ├─ generated_data.csv
│ ├─ images
│ ├─ lr_generated_data.ipynb
│ ├─ lr_house_price.ipynb
│ └─ usa_housing_price.csv
├─ week3
│ ├─ .ipynb_checkpoints
│ ├─ chip_test.csv
│ ├─ examdata.csv
│ ├─ images
│ ├─ week3_logistic_task1_exam.ipynb
│ └─ week3_logistic_task2_chip.ipynb
├─ week4
│ ├─ .ipynb_checkpoints
│ ├─ data.csv
│ └─ week4-task.ipynb
├─ week5
│ ├─ .ipynb_checkpoints
│ ├─ 1.png
│ ├─ Anomaly Detection.ipynb
│ ├─ PCA.ipynb
│ ├─ anomaly_data.csv
│ ├─ decision_tree.ipynb
│ ├─ iris_data.csv
│ └─ test.png
├─ week6
│ ├─ .ipynb_checkpoints
│ ├─ T-R-test.csv
│ ├─ T-R-train.csv
│ ├─ data_class_processed.csv
│ ├─ data_class_raw.csv
│ ├─ good_bad_classification.ipynb
│ ├─ images
│ └─ temperature_rate_regression.ipynb
├─ week7
│ ├─ .ipynb_checkpoints
│ ├─ chip_test.csv
│ ├─ data.csv
│ ├─ images
│ ├─ task-0-keras.ipynb
│ ├─ task1.ipynb
│ └─ task2-mlp-mnist.ipynb
├─ week8
│ ├─ .ipynb_checkpoints
│ ├─ 1.jpg
│ ├─ 2.jpg
│ ├─ 3.jpg
│ ├─ 4.jpg
│ ├─ 5.jpg
│ ├─ 6.jpg
│ ├─ 7.jpg
│ ├─ 8.jpg
│ ├─ 9.jpg
│ ├─ VGG16批量圖片預(yù)處理.ipynb
│ ├─ cat1.jpg
│ ├─ dataset
│ ├─ dog.jpg
│ ├─ structure.JPG
│ ├─ task1-cnn-cat-dog.ipynb
│ ├─ task2-vgg-mlp.ipynb
│ └─ 多張圖片預(yù)測(cè).ipynb
└─ week9
├─ .ipynb_checkpoints
├─ flare
├─ task1-new-stock-price.ipynb
├─ task2-new-generateletter.ipynb
├─ zgpa_predict_test.csv
├─ zgpa_test.csv
├─ zgpa_train.csv
└─ 批量字符數(shù)據(jù)預(yù)處理.ipynb文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-861888.html
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