【人工智能】机器学习项目实战教学训练营

第一章： 有监督学习以及简单机器学习算法介绍

• 1. 什么是机器学习 8:15
• 2. 监督学习和非监督学习 12:12
• 3. sklearn的使用-01 15:10
• 4. sklearn的使用 02 14:10
• 5. sklearn的使用 03 10:23
• 6. 机器学习系统搭建流程 16:18
• 7. 案例：体重预测-01 10:43
• 8. 案例：体重预测02 9:05

第二章：词袋模型以及文本之间的距离计算（智能问答系统）

• 1. 智能问答系统介绍 课件付费后下载 11:14
• 2. 词袋模型 7:37
• 3. 余弦相似度 3:35

第三章：模型的搭建（情感分析项目）

• 1. 情感分析项目介绍 课件付费后下载 5:54
• 2. 稀疏矩阵 6:30

第四章：深度学习

• 1. 监督学习的本质 1:34
• 2. 浅层学习与深度学习 3:18
• 3. 深度学习的种类 7:33
• 4. 深度学习优缺点 2:36

第五章：利用Keras库来编写图像识别系统

• 1. Keras的安装 课件付费后下载 1:59
• 2. 深度神经网络 9:15
• 3. Softmax函数用于分类 5:58
• 4. 编写神经网络01 10:30
• 5. 编写神经网络02 6:28
• 6. 编写神经网络03 16:11
• 7. 编写神经网络04 7:31
• 8. 编写神经网络05 7:06