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

6 H- u. \- d9 W- k
8 `( w' [* f$ x4 C" q" X课程大纲：
第一部分：每周直播答疑课
) y- P4 f2 X$ ?2 w人工智能 理论与实战
9 q8 [' N$ j2 M# c5 D- B人工智能之python编程基础

  u) q$ R& f+ \4 ~
; E! [) F$ S5 A/ B) {$ h8 v' J1 I课程目录：
第一部分：每周直播答疑课
$ Z$ g. o. E8 l  ~: v01：一小时答疑（2018.10.07）.mp4
02：一小时答疑（2018.10.14）.mp4
03：一小时答疑（2018.10.21）.mp4
/ ^; w+ F) a5 y3 ~) S/ J. v04：一小时答疑（2018.10.28）.mp4
05：一小时答疑（2018.11.11）.mp4
2 b: K2 f' k2 P8 L+ h! B( T06：一小时答疑（2018.11.18）.mp4
07：一小时答疑（2018.11.25）.mp4
1 K# c% q% a5 a+ h" F* y) K08：一小时答疑（2018.12.02）.mp4
09：一小时答疑（2018.12.09）.mp4
* |; g' v$ {& H: ^3 L7 n10：一小时答疑（2018.12.23）.mp4
11：一小时答疑（2018-12-30）.mp4
12：一小时答疑.mp4
6 v$ P8 `7 I% p

* b& B+ D* k! k2 F; w2 {
- E, x) i  C; U# ?& c! O人工智能 理论与实战
1 @% s$ w; P( k+ H# H, M3 @（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
- f+ M) x6 i  c& [' {（选修）第2部分：线性代数基础
# L* f) [  E! ?& O5 a) \第02讲：线性代数（一）
8 X& [2 @- \6 F, g& ~第03讲：线性代数（二）
第04讲：线性代数（三）
第05讲：线性代数（四）
2 w" p3 g) A2 Y6 E  A( t第06讲：线性代数（五）
! M0 Y- e4 Q* @& M/ l
+ u( Z8 z6 N0 @# b（选修）第3部分：概率论基础
第07讲：概率论（一）
第08讲：概率论（二）
& @; q5 j+ o% V# N4 ?1 U+ X! z第09讲：概率论（三）
2 i9 x: `- G) P$ Q( ?- O第10讲：概率论（四）

! \4 _1 T" w; Z3 B（选修）第4部分：Visual Studio Code使用
第11讲：Visual Studio Code使用
（必修）第5部分：机器学习
0 P) B7 J/ [1 v9 A
7 F# u6 g* r1 L" A, g4 |（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
（必修）第03部分：线性模型
* b' {9 T* d1 U' Z（必修）第04部分：决策树
0 \: [/ a. [1 W  w! X: h（必修）第05部分：数据预处理
5 w5 T/ m0 x! \* I- p（必修）第06部分：支持向量机
（必修）第07部分：神经网络
0 a% {+ k, S4 x& i2 r4 N（必修）第08部分：DL

' K) f, S& h6 ?# n' g
* M# n5 ~* r. v) `- h# Y4 I& @人工智能之python编程基础
& K0 _- F+ ]2 L9 N
, o  y$ ~) Y# M3 c4 h% p( d. a, ^8 N第一部分 Python 简介
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）
6 X  W& c0 Y, X. @+ W: H) Q4 \1.3 Anaconda
4 W. w+ ]9 a* |! j# R0 g第二部分 Python 语法基础
: r/ Z& o8 [2 G2.1 预备知识与开始前的准备
2.2 Python 基本语法
2.3 Python 数据类型
0 R! Q/ l' M" u+ ~/ B6 ]9 O2.4 Python 数据运算
; R9 f* ?" Q, L! \2.5 Python 流程控制
7 C* H. ^5 F  y1 |2.6 Python 函数（模块）设计
2.7 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
' @' m- E, S& k$ f) U4 b! |
第三部分 Python 数据分析
3.1 Python 数据分析工具简介
& ?1 e' ]7 G1 h/ L+ L! w3.2 数据挖掘建模过程
3.3 Python 主要数据探索函数
' c" S5 K& }+ e! a3.4 Python 主要数据预处理函数
3.5 Python 挖掘建模
3.6 MNIST 手写体数字图片识别

# r' g) M/ w. d! C# n

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m9128213

很棒的课程～～

杨文帅

很棒的课程～～