Python3入门人工智能，掌握机器学习+深度学习
传统机器学习+深度学习+迁移学习+经典案例+核心工具，多维度走进人工智能
├─第1章 人工智能时代，人人都应该学会利用AI这个工具
│└─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
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├─第2章 机器学习之线性回归
│└─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
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├─第3章 机器学习之逻辑回归
│└─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
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├─第4章 机器学习之聚类
│└─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
│└─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
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├─第6章 模型评价与优化
│└─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
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├─第7章 深度学习之多层感知器
│└─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
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├─第8章 深度学习之卷积神经网络
│└─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
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├─第9章 深度学习之循环神经网络
│└─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
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├─第10章 迁移混合模型
│└─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
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├─第11章 课程总结
│└─第11章 课程总结
│ 11-1_课程总结（一）.mp4
│ 11-2_课程总结（二）.mp4
│ 11-3_课程总结（三）.mp4
课程资料：
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