[418] Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习 - 人工智能课最怕听不懂！课程兼顾不同基础的学员，为你扫除学习障碍

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1. 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
• 1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操

2. 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 【讨论题】关于房价预测得思考

3. 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 【学习任务】商业异常消费数据预测
• 3-9 【讨论】关于分类模型搭建得思考

4. 机器学习之聚类

• 4-1 无监督学习
• 4-2 Kmeans-KNN-Meanshift
• 4-3 实战准备
• 4-4 Kmeans实战（1）
• 4-5 Kmeans实战（2）
• 4-6 KNN-Meanshift
• 4-7 【学习任务】KMeans实现数据聚类
• 4-8 【讨论题】关于无监督学习得思考

5. 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 【学习任务】决策树判断员工是否适合相关工作
• 5-10 【讨论题】关于分类问题得思考

6. 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 【讨论题】关于分类任务得思考

7. 深度学习之多层感知器

• 7-1 多层感知器(MLP)
• 7-2 MLP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 【学习任务】Fashion_mnist服饰分类
• 7-7 【讨论题】逻辑回归模型与神经网络模型的关系

8. 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 【讨论题】基础的CNN模型设计

9. 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 【学习任务】贵州茅台股价预测
• 9-10 【讨论题】关于股票预测得思考

10. 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）

11. 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）