课程介绍

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机器学习算法 + 深度学习算法。算法原理 + 实际应用，真正教你学会应用机器学习和深度学习解决实际工业问题

课程大纲

01
开篇——认识Python
【录播】全方位认识Python(41分钟)       暂无试看

02
开启人工智能之旅
【录播】人工智能概念 / 应用 / 发展 / 现状(111分钟)

03
步入机器学习的世界
【录播】机器学习概念/技术/应用发展/重要性/环境(103分钟)

04
开启算法之旅
【录播】K近邻算法（KNN）原理详解(65分钟)

【录播】实例详解KNN算法解决分类问题（一）(33分钟)

【录播】实例详解KNN算法解决分类问题（二）(62分钟)

【录播】实例详解KNN算法解决回归问题(34分钟)

【录播】应用KNN解决实际问题（数据准备+模型训练）(98分钟)

05
线性回归算法
【录播】线性回归（Linear Regression）原理详解(91分钟)

【录播】实例详解线性回归算法解决回归问题(72分钟)

【录播】多项式回归（Polynomial Regression）实例(29分钟)

【录播】应用线性回归解决实际问题(99分钟)

06
决策树算法&随机森林算法
【录播】决策树算法（Decision Tree）原理详解(89分钟)

【录播】实例详解决策树算法解决分类问题(101分钟)

【录播】集成学习&随机森林算法原理&实例(90分钟)

07
支持向量机算法
【录播】支持向量机算法（SVM）原理详解(88分钟)

【录播】应用SVM解决实际问题（核函数，建模训练）(92分钟)

08
无监督学习——聚类
【录播】K均值算法（K-means）原理详解(89分钟)

【录播】应用K均值解决文本分类问题（特征处理）(98分钟)

09
无监督学习——降维
【录播】主成分分析算法（PCA）原理详解(98分钟)

【录播】应用PCA算法对数据进行降维——实例(95分钟)

10
机器学习实战——文本分类处理
【录播】朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）原理及实例(101分钟)

【录播】数据特征处理（词袋，TF-IDF，中文分词）(98分钟)

【录播】建模，训练，评估，改进，预测(93分钟)

11
机器学习总结
【录播】机器学习总结（算法选择，常用技巧）(58分钟)

12
开启深度学习之旅
【录播】深度学习概念/应用/发展前景/研究领域(35分钟)

【录播】深度学习环境搭建（keras+tensorflow）(75分钟)

13
神经网络
【录播】详解神经网络分类原理（神经元，激活函数）(20分钟)

【录播】神经网络——随机梯度下降，反向传播(107分钟)

14
卷积神经网络
【录播】卷积神经网络详解—边缘检测，卷积，池化(94分钟)

【录播】卷积神经网络实例——网络结构，经典网络(96分钟)

15
人脸识别
【录播】人脸识别原理详解——孪生网络，三元损失(68分钟)

【录播】搭建自己的人脸识别系统(29分钟)

16
自然语言处理
【录播】NLP原理详解—RNN，LSTM，词嵌入，语言模型(92分钟)

17
深度学习实战
【录播】数据准备——数据增强，图片处理，迁移学习(93分钟)

【录播】模型准备——函数式API，建模，微调(95分钟)

【录播】训练，预测——训练，评估，保存，预测(97分钟)

18
课件+源码+实例数据
【资料】人工智能课程课件源码及实例数据(rar，124.5MB)