Python3入门人工智能 掌握机器学习+深度学习 提升实战能力【完结】

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资源目录：

├─第1章 人工智能时代，人人都应该学会利用AI这个工具
│ ├─1-1_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
│
├─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
│
├─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
│
├─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
│ ├─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
│
├─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
│
├─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
│
├─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
│
└─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
│
├─第10章 迁移混合模型
│ ├─10-1_迁移学习（一）.mp4
│ ├─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
│ ├─10-2_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
│
├─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