Python3入门人工智能 掌握机器学习+深度学习 提升实战能力

人工智能基础全方位讲解,构建完整人工智能知识体系,带你入门AI

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
1-2内容快速概览
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
1-6Pandas、Numpy、Matplotlib实操
第2章机器学习之线性回归
2-1机器学习介绍
2-2线性回归
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
2-6作业节
第3章机器学习之逻辑回归
3-1分类问题介绍
3-2逻辑回归(1)
3-3逻辑回归(2)
3-4实战准备
3-5考试通过实战(一)
3-6考试通过实战(二)
3-7芯片检测实战
3-8作业节
3-9作业节
第4章机器学习之聚类
4-1无监督学习
4-2Kmeans-KNN-Meanshift
4-3实战准备
4-4Kmeans实战(1)
4-5Kmeans实战(2)
4-6KNN-Meanshift
4-7作业节
4-8作业节
第5章机器学习其他常用技术
5-1决策树(1)
5-2决策树(2)
5-3异常检测
5-4主成分分析
5-5实战准备
5-6实战(1)
5-7实战(2)
5-8实战(3)
5-9作业节
5-10作业节
第6章模型评价与优化
6-1过拟合与欠拟合
6-2数据分离与混淆矩阵
6-3模型优化
6-4实战准备
6-5实战(一)
6-6实战(二)
6-7实战(三)
6-8作业节
第7章深度学习之多层感知器
7-1多层感知器(MLP)
7-2MLP实现非线性分类
7-3实战准备
7-4实战(一)
7-5实战(二)
7-6作业节
7-7作业节
第8章深度学习之卷积神经网络
8-1卷积神经网络(一)
8-2卷积神经网络(二)
8-3实战准备
8-4实战(一)
8-5实战(二)
8-6作业节
第9章深度学习之循环神经网络
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
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
9-7实战(一)LSTM实现文本生成
9-8实战(二)LSTM实现文本生成
9-9作业节
9-10作业节
第10章迁移混合模型
10-1迁移学习(一)
10-2迁移学习(二)
10-3在线学习
10-4混合模型1
10-5混合模型2
10-6实战准备(一)
10-7实战准备(二)
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)
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
11-1课程总结(一)
11-2课程总结(二)
11-3课程总结(三)

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