慕课《Python3系统入门人工智能》
从Python入门到AI应用实战
编辑点评
系统学习Python,掌握AI核心算法,实战项目丰富,适合初学者及进阶者。
⭐ 编辑推荐
本课程从Python基础入手,深入讲解人工智能核心算法,通过实战项目提升AI应用能力。
课程亮点
• Python基础与AI算法结合
• 实战项目丰富
• 适合不同水平学习者
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
1-5 环境配置及Python语法实操.mp4 [116.0 MB]
1-2 内容快速概览.mp4 [118.5 MB]
1-3 人工智能介绍.mp4 [105.3 MB]
1-1 课程导学.mp4 [336.6 MB]
1-4 环境及工具包介绍.mp4 [96.5 MB]
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操.mp4 [121.3 MB]
📁 第10章 迁移混合模型
10-11 机器深度学习实现少样本苹果分类(三).mp4 [89.0 MB]
10-5 混合模型2.mp4 [73.9 MB]
10-8 基于新数据的迁移学习实战.mp4 [126.8 MB]
10-2 迁移学习(二).mp4 [46.6 MB]
10-10 机器深度学习实现少样本苹果分类(二).mp4 [86.2 MB]
10-7 实战准备(二).mp4 [72.5 MB]
10-9 机器深度学习实现少样本苹果分类(一).mp4 [144.0 MB]
10-6 实战准备(一).mp4 [84.4 MB]
10-12 机器深度学习实现少样本苹果分类(四).mp4 [70.3 MB]
10-3 在线学习.mp4 [47.1 MB]
10-4 混合模型1.mp4 [78.3 MB]
10-1 迁移学习(一).mp4 [66.3 MB]
📁 第8章 深度学习之卷积神经网络
8-5 实战(二).mp4 [138.9 MB]
8-1 卷积神经网络(一).mp4 [160.8 MB]
8-6 【讨论题】基础的CNN模型设计.txt [234.0 B]
8-2 卷积神经网络(二).mp4 [166.1 MB]
8-3 实战准备.mp4 [79.2 MB]
8-4 实战(一).mp4 [130.8 MB]
📁 第6章 模型评价与优化
6-8 【讨论题】关于分类任务得思考.txt [304.0 B]
6-1 过拟合与欠拟合 (2).mp4 [27.6 MB]
6-7 实战(三) (2).mp4 [58.5 MB]
6-2 数据分离与混淆矩阵 (2).mp4 [38.6 MB]
6-5 实战(一) (2).mp4 [60.7 MB]
6-6 实战(二) (2).mp4 [30.3 MB]
6-3 模型优化 (2).mp4 [34.7 MB]
6-4 实战准备 (2).mp4 [23.4 MB]
📁 第7章 深度学习之多层感知器
7-2 MLP实现非线性分类.mp4 [134.0 MB]
7-1 多层感知器(MLP).mp4 [97.6 MB]
7-4 实战(一).mp4 [121.5 MB]
7-3 实战准备.mp4 [100.3 MB]
7-7 【讨论题】逻辑回归模型与神经网络模型的关系.txt [442.0 B]
7-6 【学习任务】Fashion_mnist服饰分类.docx [75.3 KB]
7-5 实战(二).mp4 [98.9 MB]
📁 第11章 课程总结
11-1 课程总结(一).mp4 [105.0 MB]
11-3 课程总结(三).mp4 [123.7 MB]
11-2 课程总结(二).mp4 [84.3 MB]
📁 第2章 机器学习之线性回归
2-4 单因子线性回归实战.mp4 [90.9 MB]
2-5 多因子线性回归实战.mp4 [133.1 MB]
2-2 线性回归.mp4 [144.8 MB]
2-1 机器学习介绍.mp4 [93.1 MB]
2-6 【讨论题】关于房价预测得思考.txt [557.0 B]
2-3 线性回归实战准备.mp4 [73.2 MB]
📁 第4章 机器学习之聚类
4-3 实战准备.mp4 [51.1 MB]
4-5 Kmeans实战(2).mp4 [61.0 MB]
4-2 Kmeans-KNN-Meanshift.mp4 [111.3 MB]
4-1 无监督学习.mp4 [101.9 MB]
4-7 【学习任务】KMeans实现数据聚类.docx [28.4 KB]
4-6 KNN-Meanshift.mp4 [89.8 MB]
4-4 Kmeans实战(1).mp4 [68.6 MB]
4-8【讨论题】关于无监督学习得思考.txt [639.0 B]
📁 第3章 机器学习之逻辑回归
3-9 【讨论】关于分类模型搭建得思考.docx [13.3 KB]
3-7 芯片检测实战 (2).mp4 [77.0 MB]
3-8【学习任务】商业异常消费数据预测.docx [29.3 KB]
3-1 分类问题介绍 (2).mp4 [27.9 MB]
3-2 逻辑回归(1) (2).mp4 [20.4 MB]
3-5 考试通过实战(一) (2).mp4 [45.9 MB]
3-3 逻辑回归(2) (2).mp4 [21.9 MB]
3-4 实战准备 (2).mp4 [20.8 MB]
3-6 考试通过实战(二) (2).mp4 [40.0 MB]
📁 第9章 深度学习之循环神经网络
9-5 实战(一)RNN股价预测 (2).mp4 [47.9 MB]
9-7 实战(一)LSTM实现文本生成 (2).mp4 [78.9 MB]
9-2 循环神经网络RNN (2).mp4 [22.1 MB]
9-4 实战准备 (2).mp4 [35.0 MB]
9-8 实战(二)LSTM实现文本生成.mp4 [46.6 MB]
9-9 【学习任务】贵州茅台股价预测.docx [38.4 KB]
9-6 实战(二)RNN股价预测 (2).mp4 [31.5 MB]
9-3 不同类型的RNN模型 (2).mp4 [26.1 MB]
9-10 【讨论题】关于股票预测得思考.txt [509.0 B]
9-8 实战(二)LSTM实现文本生成 (2).mp4 [42.2 MB]
9-1 序列数据案例 (2).mp4 [18.0 MB]
📁 第5章 机器学习其他常用技术
5-2 决策树(2).mp4 [83.1 MB]
5-8 实战(3).mp4 [123.0 MB]
5-7 实战(2).mp4 [79.4 MB]
5-5 实战准备.mp4 [115.8 MB]
5-3 异常检测.mp4 [87.2 MB]
5-4 主成分分析.mp4 [97.0 MB]
5-1 决策树(1).mp4 [70.7 MB]
5-6 实战(1).mp4 [88.2 MB]
5-10 【讨论题】关于分类问题得思考.txt [389.0 B]
5-9 【学习任务】决策树判断员工是否适合相关工作.docx [32.9 KB]适合人群
- Python初学者
- AI爱好者
- 数据科学从业者
学习收获
掌握Python编程
了解AI算法原理
提升AI应用能力
祝您学习愉快!
学有所成,前程似锦!






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