课程介绍

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零基础人工智能编程课，包括62个模块，317课时。适合零基础、非计算机专业学员，也适合有一定编程经验想从事数据分析、机器学习或深度学习工作的学员。

课程目标

完成从小白到胜任Python数据分析、机器学习或深度学习岗位这个从0到1的蜕变。

课程特色

1、基础篇课程设计考虑后续发展，为数据分析方向、机器学习方向打下坚实基础
2、从设计到实现，讲解不放过每一行代码，帮助学员快速形成编程能力
3、数据分析案例覆盖企业主营业务分析、行业分析、投资分析、股票分析等，具有很强的实用性
4、机器学习篇课程内容全面，包括13种监督学习模型、6种无监督学习模型、8种数据预处理与特征工程技术、10种模型调优技术与评估指标
5、深度学习篇课程包括计算机视觉、序列、生成式深度学习4个单元，涉及密集网络、卷积网络、循环网络和对抗网络等
6、深度学习课程包括手写数字识别、情感分析、猫狗分类、诗词创作等十几个深度学习应用案例

课程资源

1、在线观看本套课程视频课程
2、完整课件，包括注释版本和空白版本
3、课程中同步源代码
4、课程中相关软件
5、课程中相关软件安装视频
6、课程中相关其他资源

课程大纲

第一章：Python入门

【录播】导引课(6分钟)     免费试学

【录播】第1课：为什么学Python(9分钟)

【录播】第2课：了解编程(14分钟)

【录播】第3课：安装Python(5分钟)

【录播】第4课：安装Python开发工具(5分钟)

【录播】第5课：第一个Python程序(20分钟)

【录播】第6课：变量(34分钟)

【录播】第7课：数值类型(10分钟)

【录播】第8课：字符串(25分钟)

【录播】第9课：运算符(29分钟)
02
第一章：Python入门

【录播】第10课：分支结构(31分钟)

【录播】第11课：循环结构(19分钟)

【录播】第12课：项目：图书管理(21分钟)
03
第二章：Python初级

【录播】第1课：再谈字符串--转义字符(23分钟)

【录播】第2课：再谈字符串--格式化(21分钟)

【录播】第3课：再谈字符串--序列(18分钟)

【录播】第4课：再谈字符串--常用操作(25分钟)

【录播】第5课：再谈运算符(20分钟)

【录播】第6课：数据结构--元组和列表_1(24分钟)

【录播】第7课：数据结构--元组和列表_2(20分钟)

【录播】第8课：数据结构--元组和列表_3(26分钟)

【录播】第9课：数据结构--字典_1(22分钟)

【录播】第10课：数据结构--字典_2(23分钟)
04
第二章：Python初级

【录播】第11课：再谈控制结构_1(38分钟)

【录播】第12课：再谈控制结构_2(22分钟)

【录播】第13课：项目：图书管理(30分钟)
05
第三章：Python进阶

【录播】第1课：函数_1(36分钟)

【录播】第2课：函数_2(22分钟)

【录播】第3课：函数_3(27分钟)

【录播】第4课：项目：图书管理(13分钟)

【录播】第5课：面向对象_1(29分钟)

【录播】第6课：面向对象_2(25分钟)

【录播】第7课：面向对象_3(23分钟)

【录播】第8课：异常处理(21分钟)

【录播】第9课：模块和包(13分钟)

【录播】第10课：常见模块_1(36分钟)
06
第三章：Python进阶

【录播】第11课：常见模块_2(26分钟)

【录播】第12课：项目：图书管理(31分钟)
07
第四章：文件操作

【录播】第1课：文件操作概述(39分钟)

【录播】第2课：一般化文件操作(11分钟)

【录播】第3课：项目：图书管理_分析与设计(26分钟)

【录播】第4课：项目：图书管理_实现(24分钟)
08
第五章：数据库操作

【录播】第1课：数据库操作概述(22分钟)

【录播】第2课：SQL语言初学_1(22分钟)

【录播】第3课：SQL语言初学_2(22分钟)

【录播】第4课：SQL语言初学--DQL_1(38分钟)

【录播】第5课：SQL语言初学--DQL_2(29分钟)

【录播】第6课：Python使用MySQL(26分钟)

【录播】第7课：项目：图书管理(22分钟)
09
第六章：准备工作

【录播】第1课：了解数据分析(15分钟)

【录播】第2课：安装Python(5分钟)

【录播】第3课：安装编程环境(18分钟)

【录播】第4课：数据的收集与整理(16分钟)
10
第七章：编程基础

【录播】第1课：Python语法复习(22分钟)

【录播】第2课：数值分析库numpy(16分钟)

【录播】第3课：数据分析库pandas基础操作(30分钟)

【录播】第4课：数据分析库pandas常用操作 - 1(14分钟)

【录播】第5课：数据分析库pandas常用操作 - 2(20分钟)

【录播】第6课：数据分析库pandas常用操作 - 3(20分钟)
11
第八章：数据的探索性分析

【录播】第1课：了解数据的探索性分析(5分钟)

【录播】第2课：描述分析 - 1(27分钟)

【录播】第3课：描述分析 - 2(27分钟)

【录播】第4课：基本绘图分析 - 1(19分钟)

【录播】第5课：基本绘图分析 - 2(21分钟)

【录播】第6课：分类分析 - 一维分析 - 1(14分钟)

【录播】第7课：分类分析 - 一维分析 - 2(18分钟)

【录播】第8课：分类分析 - 二维分析(22分钟)

【录播】第9课：分类分析 - 多维分析(16分钟)

【录播】第10课：seaborn统计绘图 - 1(15分钟)
12
第八章：数据的探索性分析

【录播】第11课：seaborn统计绘图 - 2(12分钟)
13
第九章：数据的分布与推断

【录播】第1课：数据分布 - 均匀分布(15分钟)

【录播】第2课：数据分布 - 正态分布 - 1(20分钟)

【录播】第3课：数据分布 - 正态分布 - 2(22分钟)

【录播】第4课：数据分布 - 正态分布 - 3(11分钟)

【录播】第5课：统计推断 - 点估计法(7分钟)

【录播】第6课：统计推断 - 区间估计法(9分钟)

【录播】第7课：统计推断 - 假设检验(14分钟)
14
第十章：数据的相关分析

【录播】第1课：了解相关分析(8分钟)

【录播】第2课：简单线性相关 - 1(16分钟)

【录播】第3课：简单线性相关 - 2(11分钟)

【录播】第4课：简单线性回归模型 - 1(16分钟)

【录播】第5课：简单线性回归模型 - 2(16分钟)

【录播】第6课：分组线性相关与回归(15分钟)
15
第十一章：时间序列的分析

【录播】第1课：了解时间序列分析(17分钟)

【录播】第2课：时间序列的基本分析 - 1(15分钟)

【录播】第3课：时间序列的基本分析 - 2(12分钟)

【录播】第4课：趋势预测 - 模型及评价(15分钟)

【录播】第5课：趋势预测 - 建立模型(17分钟)

【录播】第6课：平滑预测 - 移动平均预测(17分钟)

【录播】第7课：平滑预测 - 指数平滑预测(11分钟)

【录播】第8课：平滑预测 - 模拟指数平滑(16分钟)

【录播】第9课：股票数据信息和处理(8分钟)

【录播】第10课：股票价格分析(18分钟)
16
第十一章：时间序列的分析

【录播】第11课：股票收益率分析(16分钟)
17
第十二章：数据的决策分析

【录播】第1课：了解数据决策分析(10分钟)

【录播】第2课：确定性分析(13分钟)

【录播】第3课：不确定性分析(19分钟)

【录播】第4课：风险分析(8分钟)
18
第十三章：数据的案例分析

【录播】第1课：免费数据(12分钟)

【录播】第2课：股票数据分析 - 列表查询分析(12分钟)

【录播】第3课：股票数据分析 - 关联查询分析(16分钟)

【录播】第4课：股票数据分析 - 新股查询分析(12分钟)

【录播】第5课：电影票房数据的分析(11分钟)
19
第十四章：初识机器学习

【录播】第1课：了解人工智能(17分钟)

【录播】第2课：了解机器学习 - 1(16分钟)

【录播】第3课：了解机器学习 - 2(17分钟)

【录播】第4课：了解机器学习 - 3(21分钟)

【录播】第5课：安装Python(4分钟)

【录播】第6课：安装开发环境和必要的库(18分钟)

【录播】第7课：第一个应用：鸢尾花分类 - 1(14分钟)

【录播】第8课：第一个应用：鸢尾花分类 - 2(23分钟)

【录播】第9课：第一个应用：鸢尾花分类 - 3(17分钟)
20
第十五章：监督学习 - 准备

【录播】第1课：了解监督学习(8分钟)

【录播】第2课：分类与回归(7分钟)

【录播】第3课：泛化、过拟合与欠拟合(14分钟)

【录播】第4课：监督学习算法 - 准备(26分钟)
21
第十六章：监督学习算法 - k近邻算法

【录播】第1课：k近邻算法应用于分类 - 1(20分钟)

【录播】第2课：k近邻算法应用于分类 - 2(20分钟)

【录播】第3课：k近邻算法应用于回归 - 1(11分钟)

【录播】第4课：k近邻算法应用于回归 - 2(18分钟)

【录播】第5课：k近邻算法小结(6分钟)
22
第十七章：监督学习算法 - 线性模型（回归）

【录播】第1课：用于回归的线性模型(13分钟)

【录播】第2课：普通最小二乘法（OLS）(18分钟)

【录播】第3课：岭回归（Ridge）(22分钟)

【录播】第4课：套索回归（Lasso）(15分钟)

【录播】第5课：弹性网络回归（ElasticNet）(7分钟)
23
第十八章：监督学习算法 - 线性模型（分类）

【录播】第1课：用于分类的线性模型（二分类） - 1(21分钟)

【录播】第2课：用于分类的线性模型（二分类） - 2(21分钟)

【录播】第3课：用于分类的线性模型（多分类）(11分钟)

【录播】第4课：线性模型总结(7分钟)
24
第十九章：监督学习算法 - 朴素贝叶斯分类器

【录播】第1课：了解朴素贝叶斯算法(16分钟)

【录播】第2课：贝努利朴素贝叶斯(15分钟)

【录播】第3课：高斯朴素贝叶斯(7分钟)

【录播】第4课：多项式朴素贝叶斯(8分钟)

【录播】第5课：朴素贝叶斯案例(12分钟)
25
第二十章：监督学习算法 - 决策树

【录播】第1课：了解决策树(10分钟)

【录播】第2课：构造决策树(14分钟)

【录播】第3课：控制决策树的复杂度(9分钟)

【录播】第4课：算法应用(17分钟)
26
第二十一章：监督学习算法 - 决策树集成

【录播】第1课：了解集成学习(9分钟)

【录播】第2课：随机森林 - 1(17分钟)

【录播】第3课：随机森林 - 2(13分钟)

【录播】第4课：梯度提升树 - 1(11分钟)

【录播】第5课：梯度提升树 - 2(14分钟)
27
第二十二章：监督学习算法 - 核支持向量机

【录播】第1课：了解支持向量机 - 1(13分钟)

【录播】第2课：了解支持向量机 - 2(15分钟)

【录播】第3课：线性模型与非线性特征(23分钟)

【录播】第4课：核技巧与调参 - 1(12分钟)

【录播】第5课：核技巧与调参 - 2(15分钟)

【录播】第6课：SVM预处理数据(14分钟)

【录播】第7课：算法小结(8分钟)
28
第二十三章：监督学习算法 - 神经网络

【录播】第1课：神经网络原理(15分钟)

【录播】第2课：激活函数(16分钟)

【录播】第3课：神经网络算法参数、属性和方法(19分钟)

【录播】第4课：神经网络调参 - 1(21分钟)

【录播】第5课：神经网络调参 - 2(18分钟)

【录播】第6课：实例：手写识别 - 1(19分钟)

【录播】第7课：实例：手写识别 - 2(10分钟)

【录播】第8课：算法小结(9分钟)
29
第二十四章：监督学习 - 快速总结

【录播】第1课：快速总结(11分钟)
30
第二十五章：数据预处理与缩放

【录播】第1课：了解数据预处理与缩放(12分钟)

【录播】第2课：StandardScaler(9分钟)

【录播】第3课：MinMaxScaler(7分钟)

【录播】第4课：RobustScaler(7分钟)

【录播】第5课：Normalizer(6分钟)

【录播】第6课：通过数据预处理提高模型准确率(9分钟)
31
第二十六章：无监督学习 - 准备

【录播】第1课：了解无监督学习(13分钟)
32
第二十七章：无监督学习 - 主成分分析

【录播】第1课：了解主成分分析(19分钟)

【录播】第2课：数据降维在可视化中的应用 - 1(11分钟)

【录播】第3课：数据降维在可视化中的应用 - 2(15分钟)

【录播】第4课：特征提取 - 1(16分钟)

【录播】第5课：特征提取 - 2(19分钟)

【录播】第6课：特征提取 - 3(13分钟)
33
第二十八章：无监督学习 - 非负矩阵分解与流形学习

【录播】第1课：非负矩阵分解(16分钟)

【录播】第2课：流形学习(18分钟)
34
第二十九章：无监督学习 - k均值聚类

【录播】第1课：聚类(9分钟)

【录播】第2课：K-Means聚类(24分钟)

【录播】第3课：K-Means聚类实践 - 1(13分钟)

【录播】第4课：K-Means聚类实践 - 2(17分钟)
35
第三十章：无监督学习 - 凝聚聚类

【录播】第1课：了解凝聚聚类(14分钟)

【录播】第2课：凝聚聚类实例(15分钟)
36
第三十一章：无监督学习 - 密度聚类

【录播】第1课：了解密度聚类(20分钟)

【录播】第2课：密度聚类实例(24分钟)
37
第三十二章：无监督学习 - 聚类算法的评估

【录播】第1课：用真实值评估聚类(16分钟)

【录播】第2课：无真实值评估聚类(9分钟)
38
第三十三章：无监督学习 - 快速总结

【录播】第1课：快速总结(7分钟)
39
第三十四章：数据表示与特征工程

【录播】第1课：数据表达 - 1(21分钟)

【录播】第2课：数据表达 - 2(20分钟)

【录播】第3课：数据升维 - 1(18分钟)

【录播】第4课：数据升维 - 2(11分钟)

【录播】第5课：自动化特征选择 - 1(21分钟)

【录播】第6课：自动化特征选择 - 2(9分钟)

【录播】第7课：自动化特征选择 - 3(11分钟)
40
第三十五章：模型评估 - 交叉验证

【录播】第1课：交叉验证(13分钟)

【录播】第2课：分层k折交叉验证和扩展策略 - 1(19分钟)

【录播】第3课：分层k折交叉验证和扩展策略 - 2(19分钟)
41
第三十六章：模型评估 - 网格搜索

【录播】第1课：简单网格搜索(9分钟)

【录播】第2课：参数过拟合的风险与验证集(13分钟)

【录播】第3课：带交叉验证的网格搜索 - 1(18分钟)

【录播】第4课：带交叉验证的网格搜索 - 2(16分钟)

【录播】第5课：带交叉验证的网格搜索 - 3(15分钟)
42
第三十七章：模型评估 - 二分类指标

【录播】第1课：不平衡数据集(17分钟)

【录播】第2课：混淆矩阵 - 1(16分钟)

【录播】第3课：混淆矩阵 - 2(19分钟)

【录播】第4课：不确定性评估(19分钟)

【录播】第5课：准确率-召回率曲线 - 1(13分钟)

【录播】第6课：准确率-召回率曲线 - 2(14分钟)

【录播】第7课：观测者工作特征（ROC）与 AUC(17分钟)
43
第三十八章：模型评估 - 多分类与回归指标

【录播】第1课：多分类与回归指标(19分钟)

【录播】第2课：在模型选择中使用评估指标(16分钟)
44
第三十九章：建立算法的管道模型

【录播】第1课：建立算法的管道模型 - 1(17分钟)

【录播】第2课：建立算法的管道模型 - 2(17分钟)

【录播】第3课：建立算法的管道模型 - 3(17分钟)

【录播】第4课：建立算法的管道模型 - 4(11分钟)

【录播】第5课：建立算法的管道模型 - 5(14分钟)
45
第四十章：泰坦尼克号生存预测

【录播】第1课：第1部分 - 1(19分钟)

【录播】第2课：第1部分 - 2(20分钟)

【录播】第3课：第2部分 - 1(13分钟)

【录播】第4课：第2部分 - 2(14分钟)
46
第四十一章：初探深度学习

【录播】第1课：了解人工智能(17分钟)

【录播】第2课：了解深度学习 - 1(19分钟)

【录播】第3课：了解深度学习 - 2(18分钟)

【录播】第4课：安装Python(4分钟)

【录播】第5课：安装开发环境和必要的库(18分钟)

【录播】第6课：第一个应用：识别手写数字 - 1(19分钟)

【录播】第7课：第一个应用：识别手写数字 - 2(17分钟)
47
第四十二章：神经网络基础 - 数据表示

【录播】第1课：神经网络的数据表示 - 1(18分钟)

【录播】第2课：神经网络的数据表示 - 2(20分钟)
48
第四十三章：神经网络基础 - 张量运算

【录播】第1课：神经网络的齿轮：张量运算 - 1(15分钟)

【录播】第2课：神经网络的齿轮：张量运算 - 2(14分钟)
49
第四十四章：神经网络的基础 - 了解神经网络

【录播】第1课：了解神经网络 - 1(22分钟)

【录播】第2课：了解神经网络 - 2(20分钟)
50
第四十五章：神经网络基础 - 核心算法

【录播】第1课：前向传播算法(13分钟)

【录播】第2课：梯度下降算法 - 1(20分钟)

【录播】第3课：梯度下降算法 - 2(13分钟)

【录播】第4课：反向传播算法(23分钟)

【录播】第5课：回顾第一个例子(7分钟)
51
第四十六章：神经网络基础 - 激活函数

【录播】第1课：了解激活函数(18分钟)

【录播】第2课：Sigmoid函数(6分钟)

【录播】第3课：双曲正切函数(4分钟)

【录播】第4课：ReLU函数(8分钟)

【录播】第5课：Softmax函数(4分钟)

【录播】第6课：选择合适的激活函数(5分钟)
52
第四十七章：神经网络基础 - 损失函数

【录播】第1课：了解损失函数(8分钟)

【录播】第2课：回归损失函数(13分钟)

【录播】第3课：分类损失函数(6分钟)
53
第四十八章：神经网络基础 - 超参数

【录播】第1课：学习率(8分钟)

【录播】第2课：动量(9分钟)
54
第四十九章：Keras深度学习框架

【录播】第1课：了解Keras深度学习框架(8分钟)

【录播】第2课：使用Keras搭建一个神经网络(12分钟)

【录播】第3课：全连接层(8分钟)

【录播】第4课：模型编译参数：Optimizer(14分钟)

【录播】第5课：模型编译参数：Loss(9分钟)

【录播】第6课：模型编译参数：Metrics(14分钟)
55
第五十章：神经网络入门案例

【录播】第1课：电影评论分类（二分类问题）- 1(18分钟)

【录播】第2课：电影评论分类（二分类问题）- 2(16分钟)

【录播】第3课：电影评论分类（二分类问题）- 3(16分钟)

【录播】第4课：电影评论分类（二分类问题）- 4(16分钟)

【录播】第5课：新闻分类（多分类问题）- 1(16分钟)

【录播】第6课：新闻分类（多分类问题）- 2(19分钟)

【录播】第7课：预测房价（回归问题）- 1(20分钟)

【录播】第8课：预测房价（回归问题）- 2(13分钟)
56
第五十一章：计算机视觉 - 卷积神经网络

【录播】第1课：卷积神经网络的由来(14分钟)

【录播】第2课：初识卷积神经网络 - 1(10分钟)

【录播】第3课：初识卷积神经网络 - 2(17分钟)

【录播】第4课：初识卷积神经网络 - 3(18分钟)

【录播】第5课：卷积操作与计算 - 1(15分钟)

【录播】第6课：卷积操作与计算 - 2(14分钟)

【录播】第7课：池化操作与计算(10分钟)

【录播】第8课：第一个卷积神经网络示例 - 1(20分钟)

【录播】第9课：第一个卷积神经网络示例 - 2(13分钟)
57
第五十二章：计算机视觉 - 卷积神经网络分解

【录播】第1课：卷积层(20分钟)

【录播】第2课：池化层(8分钟)

【录播】第3课：全连接层(8分钟)
58
第五十三章：计算机视觉 - 卷积神经网络的训练

【录播】第1课：误差反向传播与参数更新 - 1(20分钟)

【录播】第2课：误差反向传播与参数更新 - 2(20分钟)
59
第五十四章：计算机视觉 - 案例：猫狗分类

【录播】第1课：案例：猫狗分类 - 1(16分钟)

【录播】第2课：案例：猫狗分类 - 2(15分钟)

【录播】第3课：案例：猫狗分类 - 3(18分钟)
60
第五十五章：计算机视觉 - 使用预训练的卷积神经网络

【录播】第1课：了解预训练网络(10分钟)

【录播】第2课：特征提取 - 1(19分钟)

【录播】第3课：特征提取 - 2(17分钟)

【录播】第4课：特征提取 - 3(14分钟)

【录播】第5课：微调模型(19分钟)
61
第五十六章：计算机视觉 - 卷积神经网络的可视化

【录播】第1课：中间激活可视化 - 1(13分钟)

【录播】第2课：中间激活可视化 - 2(18分钟)

【录播】第3课：类激活热力图 - 1(13分钟)

【录播】第4课：类激活热力图 - 2(13分钟)
62
第五十七章：深度学习与序列

【录播】第1课：深度学习与序列数据(11分钟)

【录播】第2课：处理文本数据 - 1(13分钟)

【录播】第3课：处理文本数据 - 2(15分钟)

【录播】第4课：处理文本数据 - 3(10分钟)

【录播】第5课：处理文本数据 - 4(10分钟)

【录播】第6课：处理文本数据 - 5(10分钟)

【录播】第7课：案例：整合从原始文本到词嵌入 - 1(18分钟)

【录播】第8课：案例：整合从原始文本到词嵌入 - 2(14分钟)

【录播】第9课：案例：整合从原始文本到词嵌入 - 3(15分钟)

【录播】第10课：循环神经网络 - 1(21分钟)
63
第五十七章：深度学习与序列

【录播】第11课：循环神经网络 - 2(16分钟)

【录播】第12课：LSTM - 1(17分钟)

【录播】第13课：LSTM - 2(16分钟)

【录播】第14课：GRU(11分钟)
64
第五十八章：生成式深度学习 - 了解生成式深度学习

【录播】第1课：了解生成式深度学习(10分钟)
65
第五十九章：生成式深度学习 - 生成式循环网络

【录播】第1课：生成式循环网络(14分钟)

【录播】第2课：使用 LSTM 生成古诗 - 1(8分钟)

【录播】第3课：使用 LSTM 生成古诗 - 2(21分钟)

【录播】第4课：使用 LSTM 生成古诗 - 3(13分钟)

【录播】第5课：使用 LSTM 生成古诗 - 4(10分钟)

【录播】第6课：使用 LSTM 生成古诗 - 5(14分钟)
66
第六十章：生成式深度学习 - 神经风格迁移

【录播】第1课：神经风格迁移(12分钟)

【录播】第2课：实现神经风格迁移 - 1(13分钟)

【录播】第3课：实现神经风格迁移 - 2(14分钟)

【录播】第4课：实现神经风格迁移 - 3(19分钟)

【录播】第5课：实现神经风格迁移 - 4(11分钟)
67
第六十一章：生成式深度学习 - 变分自编码器生成图像

【录播】第1课：变分自编码器生成图像(14分钟)

【录播】第2课：实现变分自编码器生成图像 - 1(16分钟)

【录播】第3课：实现变分自编码器生成图像 - 2(15分钟)

【录播】第4课：实现变分自编码器生成图像 - 3(20分钟)
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第六十二章：生成式深度学习 - 生成式对抗网络

【录播】第1课：生成式对抗网络 - 1(17分钟)

【录播】第2课：生成式对抗网络 - 2(11分钟)

【录播】第3课：生成式对抗网络 - 3(12分钟)

【录播】第4课：生成式对抗网络 - 4(11分钟)

【录播】第5课：生成式对抗网络 - 5(20分钟)