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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 13:59 编辑
' T% b: s2 b+ v* Y6 X9 }5 m
3 ]2 Z/ [3 ?9 R/ Z$ J9 n3 J' U课程大纲：* z1 Z& g' K. W2 m! `: ^; y4 K+ x
第一部分：每周直播答疑课
5 X O1 G, a! Y* ]4 x& i人工智能 理论与实战
: }! |7 P1 f( t% A人工智能之python编程基础2 _* p/ @: x2 I& `4 r
" S) G. o$ i# q
. S* f% x! Q* E6 @5 L课程目录：' t+ y. ?3 s1 v9 d2 ] _: |
第一部分：每周直播答疑课
' Y( j" _- k) o1 s01：一小时答疑（2018.10.07）.mp40 N! L9 V7 R3 ]1 B% }) Y/ B
02：一小时答疑（2018.10.14）.mp4
I; c& G1 K Q# {. D03：一小时答疑（2018.10.21）.mp4
( L) }& ]+ A* k04：一小时答疑（2018.10.28）.mp4
" x3 @5 n/ i0 T% T- {05：一小时答疑（2018.11.11）.mp42 N6 e( n( }: I1 L/ X
06：一小时答疑（2018.11.18）.mp4# Z+ v4 T" s1 _- N( J
07：一小时答疑（2018.11.25）.mp4
7 L( E% _) ]2 F: z' U& H$ }( z08：一小时答疑（2018.12.02）.mp43 t" ^# |9 j9 g% Q
09：一小时答疑（2018.12.09）.mp4. X' l4 q9 w9 E' @) ]
10：一小时答疑（2018.12.23）.mp4
. S s) c; m5 Z" R2 }7 j( ^11：一小时答疑（2018-12-30）.mp4
2 R0 o* U$ q7 x; Y12：一小时答疑.mp4
4 F+ b# u, J5 R3 Q2 [2 b8 |% c/ c1 Z) w# w, T9 U, h. ^0 C$ s
. C9 v* t+ v1 Q; W1 J, C; c; a4 X B3 f; a9 A: V
人工智能 理论与实战
' Q$ V& X7 V8 Z1 v2 Z（选修）第1部分：开始之前 H) `- s* K" p. J) o" _3 \
第01讲：课程简介与机器学习发展史
7 ]6 [- E# X. a# H$ }8 f（选修）第2部分：线性代数基础6 t3 w$ ?7 H0 q# \
第02讲：线性代数（一）
9 ]! h# c) `3 [第03讲：线性代数（二）' ~7 L' i0 G K4 \) a0 f, f& i
第04讲：线性代数（三）" w! N8 i+ s" n( Z) k9 v" r; M
第05讲：线性代数（四）
! {3 c' @7 ]6 U) l第06讲：线性代数（五）
* e4 \$ e% _( h9 `( ?4 Y6 D9 u0 X5 h q' V/ d i7 i
（选修）第3部分：概率论基础
. ?% K2 j% P O! G `6 Y! w g第07讲：概率论（一）3 n6 |# S8 @+ e" I! n3 B% ~+ O
第08讲：概率论（二）
# m4 C+ n$ M* k$ W3 |2 |, p第09讲：概率论（三）/ `. i; |5 s% y% d- n& F6 B" M
第10讲：概率论（四）7 p; x1 P3 ^% z5 D R: J
& a$ \3 ]- k+ [! t$ c0 p# _（选修）第4部分：Visual Studio Code使用
9 L9 |7 S9 r ^3 C' _/ K第11讲：Visual Studio Code使用
% i! Z6 u' G8 q; J8 U4 W4 G（必修）第5部分：机器学习
' }- r6 L+ W! ]7 J( \5 d0 T T: S8 v* g/ X' ~' F
（必修）第01部分：机器学习简介
9 x) ?9 z' o; s+ m. N/ V. J3 R; {（必修）第02部分：模型评估与选择/ x/ S3 z3 C) a9 a
（必修）第03部分：线性模型
) D& H3 `/ b8 B8 d（必修）第04部分：决策树
1 K* d9 B0 X2 K3 a) }3 w（必修）第05部分：数据预处理
- ^7 n L& f9 A s# b# E* \（必修）第06部分：支持向量机
, h0 r, C3 {/ L（必修）第07部分：神经网络0 ]* X; F; \" \- V# H' D5 w/ w
（必修）第08部分：DL( L, j% U4 ?6 m6 @* j7 g# f
9 y% }9 V/ z3 i+ H ^! P( x1 u4 r6 m* c' y: }$ Y& J
人工智能之python编程基础
* [: Q; l8 E9 W3 N" z
, k3 ~! w5 P3 W$ W* a第一部分 Python 简介
9 C M; o. P- j( c6 X) C( }7 q1.1 为什么使用 Python（可包括 Python 在机器学习中的优势）
+ I$ ~" h% G9 m8 A& y6 {' L) J4 M; }1.2 Python 环境配置（可包括在 Windows 和 Mac 中的配置）
- [& L. U/ t' E2 H3 |6 j1.3 Anaconda% ^4 m, T- e$ I
第二部分 Python 语法基础
0 D' ~5 W) h3 C; b- ~2.1 预备知识与开始前的准备
) y, k# i0 s3 t* a/ h9 b0 v3 @% `2.2 Python 基本语法
- _8 u3 c4 |; t" H$ {6 }& p- w2.3 Python 数据类型. h0 j9 T. m/ ^
2.4 Python 数据运算
( y# ~& K& S- N$ s2.5 Python 流程控制
# B9 u9 E! u- z+ k2.6 Python 函数（模块）设计
5 S K+ F4 a1 z' J, e H2.7 Python 编程库（包）的导入
# {( D k( b3 }+ u! w8 Z! f1 z$ n2.8 Python 文件输入输出
4 v6 |6 G9 X1 G2 s4 Z3 u2.9 Python 基础综合实践
0 ]6 ]+ @! \ a7 S' a5 m" Q2 l$ N. y. L' W& @
第三部分 Python 数据分析" N: T" l8 h. D J) k0 W! n
3.1 Python 数据分析工具简介1 M! P. H6 E5 T% f$ i
3.2 数据挖掘建模过程
4 A$ Z/ T0 o4 O9 F6 R/ n% Z, {0 E3.3 Python 主要数据探索函数
0 |0 i' i; G2 U1 V& a3.4 Python 主要数据预处理函数
5 ?5 \2 G% I& [4 |3.5 Python 挖掘建模
" w8 @; p/ I: z/ |; [3.6 MNIST 手写体数字图片识别
/ e; w' |1 z1 F6 }2 y# l# H* W6 t- n2 o R1 S! x
: U5 |1 e9 x8 {- _1 L |
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