人工智能是未来的发展方向，掌握了人工智能，就掌握了钱图。。。
Python人工智能教学之掌握机器学习深度学习并提升实战能力（共72个视频教学+课程资料）
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Python人工智能教学之掌握机器学习深度学习并提升实战能力（共72个视频教学+课程资料） ├─ 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 ├─ 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 (2).mp4 │ ├─ 3-2 逻辑回归（1） (2).mp4 │ ├─ 3-3 逻辑回归（2） (2).mp4 │ ├─ 3-4 实战准备 (2).mp4 │ ├─ 3-5 考试通过实战（一） (2).mp4 │ ├─ 3-6 考试通过实战（二） (2).mp4 │ └─ 3-7 芯片检测实战 (2).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 (2).mp4 │ ├─ 6-2 数据分离与混淆矩阵 (2).mp4 │ ├─ 6-3 模型优化 (2).mp4 │ ├─ 6-4 实战准备 (2).mp4 │ ├─ 6-5 实战（一） (2).mp4 │ ├─ 6-6 实战（二） (2).mp4 │ └─ 6-7 实战（三） (2).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 (2).mp4 │ ├─ 9-2 循环神经网络RNN (2).mp4 │ ├─ 9-3 不同类型的RNN模型 (2).mp4 │ ├─ 9-4 实战准备 (2).mp4 │ ├─ 9-5 实战（一）RNN股价预测 (2).mp4 │ ├─ 9-6 实战（二）RNN股价预测 (2).mp4 │ ├─ 9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (2).mp4 │ └─ 9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (2).mp4 └─ 课程资料├─ week1│ ├─ .ipynb_checkpoints│ ├─ basic_coding.ipynb│ ├─ data.csv│ └─ data_new.csv├─ week10│ ├─ .ipynb_checkpoints│ ├─ 1.jpg│ ├─ gen_data│ ├─ model1.m│ ├─ original_data│ ├─ task1-transferlearning.ipynb│ ├─ task2-vgg16-ms-apples.ipynb│ ├─ test_data│ ├─ train_data│ ├─ transfer_data.csv│ └─ transfer_data2.csv├─ week2│ ├─ .ipynb_checkpoints│ ├─ generated_data.csv│ ├─ images│ ├─ lr_generated_data.ipynb│ ├─ lr_house_price.ipynb│ └─ usa_housing_price.csv├─ week3│ ├─ .ipynb_checkpoints│ ├─ chip_test.csv│ ├─ examdata.csv│ ├─ images│ ├─ week3_logistic_task1_exam.ipynb│ └─ week3_logistic_task2_chip.ipynb├─ week4│ ├─ .ipynb_checkpoints│ ├─ data.csv│ └─ week4-task.ipynb├─ week5│ ├─ .ipynb_checkpoints│ ├─ 1.png│ ├─ Anomaly Detection.ipynb│ ├─ PCA.ipynb│ ├─ anomaly_data.csv│ ├─ decision_tree.ipynb│ ├─ iris_data.csv│ └─ test.png├─ week6│ ├─ .ipynb_checkpoints│ ├─ T-R-test.csv│ ├─ T-R-train.csv│ ├─ data_class_processed.csv│ ├─ data_class_raw.csv│ ├─ good_bad_classification.ipynb│ ├─ images│ └─ temperature_rate_regression.ipynb├─ week7│ ├─ .ipynb_checkpoints│ ├─ chip_test.csv│ ├─ data.csv│ ├─ images│ ├─ task-0-keras.ipynb│ ├─ task1.ipynb│ └─ task2-mlp-mnist.ipynb├─ week8│ ├─ .ipynb_checkpoints│ ├─ 1.jpg│ ├─ 2.jpg│ ├─ 3.jpg│ ├─ 4.jpg│ ├─ 5.jpg│ ├─ 6.jpg│ ├─ 7.jpg│ ├─ 8.jpg│ ├─ 9.jpg│ ├─ VGG16批量图片预处理.ipynb│ ├─ cat1.jpg│ ├─ dataset│ ├─ dog.jpg│ ├─ structure.JPG│ ├─ task1-cnn-cat-dog.ipynb│ ├─ task2-vgg-mlp.ipynb│ └─ 多张图片预测.ipynb└─ week9├─ .ipynb_checkpoints├─ flare├─ task1-new-stock-price.ipynb├─ task2-new-generateletter.ipynb├─ zgpa_predict_test.csv├─ zgpa_test.csv├─ zgpa_train.csv
└─ 批量字符数据预处理.ipynb
