2018年 幂次学院 人工智能全年训练营 机器学习365天特训营 人工智能之python编程基础

天亮说晚安

% s& }, {8 g  Z7 M4 G1 x课程大纲：
第一部分：每周直播答疑课
人工智能 理论与实战
) M2 a" h- j) i, S人工智能之python编程基础

( H) p6 w: K( m* E) {/ g2 T% ?
# `6 M7 V; p0 x. c% u3 S课程目录：
第一部分：每周直播答疑课
01：一小时答疑（2018.10.07）.mp4
& X( N0 D- r/ K8 k02：一小时答疑（2018.10.14）.mp4
& {; z( r$ r6 w7 W03：一小时答疑（2018.10.21）.mp4
6 ^5 {: N7 B8 E$ f% G0 g04：一小时答疑（2018.10.28）.mp4
05：一小时答疑（2018.11.11）.mp4
06：一小时答疑（2018.11.18）.mp4
07：一小时答疑（2018.11.25）.mp4
08：一小时答疑（2018.12.02）.mp4
3 C5 ]  E3 G% \1 s' @0 M09：一小时答疑（2018.12.09）.mp4
4 W1 }. N2 e3 R# b2 f: T10：一小时答疑（2018.12.23）.mp4
- y8 O( e9 i% R- q, Y) e11：一小时答疑（2018-12-30）.mp4
12：一小时答疑.mp4
6 w2 \' t& ?& [# i. s

8 C5 m" M( P/ b+ T
& j8 @3 S; G( k% I3 c! K' ]' u人工智能 理论与实战
（选修）第1部分：开始之前
第01讲：课程简介与机器学习发展史
% ^8 X& N, y5 J0 x) ~$ b1 a7 w( m（选修）第2部分：线性代数基础
! X8 T) P1 t% U4 d  Q. |. H, G" p第02讲：线性代数（一）
$ n) ]2 V. A' s) Y第03讲：线性代数（二）
第04讲：线性代数（三）
9 U$ d2 A  S7 p- A- a, r第05讲：线性代数（四）
  y7 l; {& A. a. ~2 @第06讲：线性代数（五）
: N) c. B  P: W9 p$ _6 E5 Y
& p+ H! Q# Y9 _（选修）第3部分：概率论基础
# z/ H: ]5 a- C0 L# Q6 Y第07讲：概率论（一）
第08讲：概率论（二）
第09讲：概率论（三）
第10讲：概率论（四）

（选修）第4部分：Visual Studio Code使用
第11讲：Visual Studio Code使用
( E, ?5 {# j3 y2 e; `* w4 I% Y+ R' z9 e6 ]（必修）第5部分：机器学习

! I( m9 u8 Z- h+ H. |) ^# q（必修）第01部分：机器学习简介
（必修）第02部分：模型评估与选择
. k7 e" h: Z0 E  B* @（必修）第03部分：线性模型
; p( X( A4 T  ]) ^2 y（必修）第04部分：决策树
（必修）第05部分：数据预处理
: g" W4 D! g3 }9 [7 V（必修）第06部分：支持向量机
（必修）第07部分：神经网络
（必修）第08部分：DL


4 w; C8 l4 p7 p" v( P9 D人工智能之python编程基础
. z, Z* i* X4 G4 O  A0 v. D" s5 g- D
+ N: s. ?, _9 O) O8 v" E% [第一部分 Python 简介
& Y' r2 _( ~5 [1.1 为什么使用 Python（可包括 Python 在机器学习中的优势）
1.2 Python 环境配置（可包括在 Windows 和 Mac 中的配置）
1.3 Anaconda
3 x; D) }' \; N$ E6 k7 g+ E第二部分 Python 语法基础
0 H# |, y4 d( C1 `- P2.1 预备知识与开始前的准备
0 i% b1 D6 d9 W7 V' n  E2.2 Python 基本语法
& J! a, l, w4 l; U8 n2.3 Python 数据类型
2.4 Python 数据运算
2.5 Python 流程控制
2.6 Python 函数（模块）设计
1 T6 m' K: |1 i$ N% U& k- u2.7 Python 编程库（包）的导入
2.8 Python 文件输入输出
2.9 Python 基础综合实践

第三部分 Python 数据分析
3.1 Python 数据分析工具简介
2 d7 n/ r1 A+ r3 o7 ]6 w3.2 数据挖掘建模过程
; p) S! o( I) B+ S8 P) W3.3 Python 主要数据探索函数
3.4 Python 主要数据预处理函数
1 X6 h2 e9 w0 C) E, X" F: H3.5 Python 挖掘建模
3.6 MNIST 手写体数字图片识别
6 \1 H" c" c& b2 n0 P0 _1 U: D
+ m( H' p% U8 q  @7 l

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m9128213

很棒的课程～～

杨文帅

很棒的课程～～