人工智能-OK必英

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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。

课程目录

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.mp4
- 1-2_内容快速概览.mp4
- 1-3_人工智能介绍.mp4
- 1-4_环境及工具包介绍.mp4
- 1-5_环境配置及Python语法实操.mp4
- 1-6_Pandas、Numpy、Matplotlib实操.mp4

第2章机器学习之线性回归

- 2-1_机器学习介绍.mp4
- 2-2_线性回归.mp4
- 2-3_线性回归实战准备.mp4
- 2-4_单因子线性回归实战.mp4
- 2-5_多因子线性回归实战.mp4

第3章机器学习之逻辑回归

- 3-1_分类问题介绍.mp4
- 3-2_逻辑回归（1）.mp4
- 3-3_逻辑回归（2）.mp4
- 3-4_实战准备.mp4
- 3-5_考试通过实战（一）.mp4
- 3-6_考试通过实战（二）.mp4
- 3-7_芯片检测实战.mp4

第4章机器学习之聚类

- 4-1_无监督学习.mp4
- 4-2_Kmeans-KNN-Meanshift.mp4
- 4-3_实战准备.mp4
- 4-4_Kmeans实战（1）.mp4
- 4-5_Kmeans实战（2）.mp4
- 4-6_KNN-Meanshift.mp4

第5章机器学习其他常用技术

- 5-1_决策树（1）.mp4
- 5-2_决策树（2）.mp4
- 5-3_异常检测.mp4
- 5-4_主成分分析.mp4
- 5-5_实战准备.mp4
- 5-6_实战（1）.mp4
- 5-7_实战（2）.mp4
- 5-8_实战（3）.mp4
- 课程使用须知.docx

第6章模型评价与优化

- 6-1_过拟合与欠拟合.mp4
- 6-2_数据分离与混淆矩阵.mp4
- 6-3_模型优化.mp4
- 6-4_实战准备.mp4
- 6-5_实战（一）.mp4
- 6-6_实战（二）.mp4
- 6-7_实战（三）.mp4

第7章深度学习之多层感知器

- 7-1_多层感知器(MLP).mp4
- 7-2_MLP实现非线性分类.mp4
- 7-3_实战准备.mp4
- 7-4_实战（一）.mp4
- 7-5_实战（二）.mp4

第8章深度学习之卷积神经网络

- 8-1_卷积神经网络（一）.mp4
- 8-2_卷积神经网络（二）.mp4
- 8-3_实战准备.mp4
- 8-4_实战（一）.mp4
- 8-5_实战（二）.mp4

第9章深度学习之循环神经网络

- 9-1_序列数据案例.mp4
- 9-2_循环神经网络RNN.mp4
- 9-3_不同类型的RNN模型.mp4
- 9-4_实战准备.mp4
- 9-5_实战（一）RNN股价预测.mp4
- 9-6_实战（二）RNN股价预测.mp4
- 9-7_实战（一）LSTM实现文本生成.mp4
- 9-8_实战（二）LSTM实现文本生成.mp4

第10章迁移混合模型

- 10-10_机器+深度学习实现少样本苹果分类（二）.mp4
- 10-11_机器+深度学习实现少样本苹果分类（三）.mp4
- 10-12_机器+深度学习实现少样本苹果分类（四）.mp4
- 10-1_迁移学习（一）.mp4
- 10-2_迁移学习（二）.mp4
- 10-3_在线学习.mp4
- 10-4_混合模型1.mp4
- 10-5_混合模型2.mp4
- 10-6_实战准备（一）.mp4
- 10-7_实战准备（二）.mp4
- 10-8_基于新数据的迁移学习实战.mp4
- 10-9_机器+深度学习实现少样本苹果分类（一）.mp4