Python人工智能基础到实战课程
  
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Python人工智能基础到实战课程

课程主要分为6大模块,带领大家逐步进步人工智能与数据科学领域。 第一阶段:Python语言及其数据领域工具包使用 本阶段旨在帮助大家快速掌握数据领域最常用的...

适合人群:高级
课时数量:190课时
用到技术:机器学习,人工智能,python,数据分析,数据挖掘,深度学习,图像识别
涉及项目:信用卡欺诈检测,泰坦尼克号船员获救预测,猫狗识别,验证码识别,人脸检测,人脸定位,物体检测,京东购买意向预测,用户画像,kaggle竞赛分析,xgboost保险索赔预测,机器翻译,探索性数据分析,对抗

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课程背景基于当下最热门的人工智能与数据科学为背景,结合当下热门项目,使用数据领域主流语言python作为课程的实战工具,旨在帮助同学们快速掌握python数据科学与人工智能领域最核心算法与案例实战。




1.课程研发环境
课程基于windows环境进行讲解与代码演示,需要同学们搭建Python环境,推荐根据课时(使用Anaconda搭建python环境)来进行python和其依赖库的安装。


2.内容简介
课程主要分为6大模块,带领大家逐步进步人工智能与数据科学领域。


第一阶段:Python语言及其数据领域工具包使用
本阶段旨在帮助大家快速掌握数据领域最常用的语言和工具包使用方法,全程实战!


第二阶段:Python网络爬虫
本阶段从零开始带领大家一步步爬取丰富的页面数据,自己动手丰衣足食!


第三阶段:机器学习算法与案例实战
本阶段注重机器学习算法原理推导,从零开始讲解每一个复杂的机器学习算法,基于真实数据集进行案例实战!


第四阶段:数据挖掘实战
本阶段从实战出发,以实际问题为目标建立机器学习模型,从零开始完成一系列实战任务!


第五阶段:深度学习原理与框架
本阶段从神经网络基础开始讲起逐步进军AI高级网络架构,结合深度学习最主流框架tensorflow与caffe进行案例实战


第六阶段:深度学习项目实战:
本阶段结合当下最热门AI技术,使用真实数据基于框架进行项目实战。





唐宇迪老师,深度学习领域多年一线实践研究专家,计算机博士。主要研究和从事深度学习领域,计算机视觉,图像识别。精通机器学习,热爱各种开源技术尤其人工智能方向。多年数据领域培训经验,主要负责机器学习和深度学习的教学工作,在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的最新算法。课程风格通俗易懂,乐于钻研,解开每一个问题,把复杂的问题简单表达。



 

001.0101-AI时代首选Python
002.0102-Python我该怎么学
003.0103-人工智能的核心-机器学习
004.0104-机器学习怎么学?
005.0105-算法推导与案例
006.0201-Python环境配置
007.0202-Python库安装工具
008.0203-Notebook工具使用
009.0204-Python简介
010.0205-Python数值运算
011.0206-Python字符串操作
012.0207-1-索引结构
013.0207-2-List基础结构
014.0208-List核心操作
015.0209-字典基础定义
016.0210-字典的核心操作
017.0211-Set结构
018.0212-赋值机制
019.0213-判断结构
020.0214-循环结构
021.0215-函数定义
022.0216-模块与包
023.0217-异常处理模块
024.0218-文件操作
025.0219-类的基本定义
026.0220-类的属性操作
027.0221-时间操作
028.0222-Python练习题-1
029.0223-Python练习题-2
030.0224-Python练习题-3
031.0225-Python练习题-4
032.0301-Numpy概述
033.0302-Array数组
034.0303-数组结构
035.0304-数组类型
036.0305-数值运算
037.0306-排序操作
038.0307-数组形状操作
039.0308-数组生成函数
040.0309-常用生成函数
041.0310-四则运算
042.0311-随机模块
043.0312-文件读写
044.0313-数组保存
045.0314-练习题-1
046.0315-练习题-2
047.0316-练习题-3
048.0401-Pandas概述
049.0402-Pandas基本操作
050.0403-Pandas索引
051.0404-groupby操作
052.0405-数值运算
053.0406-对象操作
054.0407-对象操作2
055.0408-merge操作
056.0409-显示设置
057.0410-数据透视表
058.0411-时间操作
059.0412-时间序列操作
060.0413-Pandas常用操作
061.0414-Pandas常用操作2
062.0415-Groupby操作延伸
063.0416-字符串操作
064.0417-索引进阶
065.0418-Pandas绘图操作
066.0419-大数据处理技巧
067.0501-Matplotlib概述
068.0502-子图与标注
069.0503-风格设置
070.0504-条形图
071.0505-条形图细节
072.0506-条形图外观
073.0507-盒图绘制
074.0508-盒图细节
075.0509-绘图细节设置
076.0510-绘图细节设置2
077.0511-直方图与散点图
078.0512-3D图绘制
079.0513-pie图
080.0514-子图布局
081.0515-结合pandas与sklearn
082.0600-课程简介
083.0601-整体布局风格设置
084.0602-风格细节设置
085.0603-调色板
086.0604-调色板颜色设置
087.0605-单变量分析绘图
088.0606-回归分析绘图
089.0607-多变量分析绘图
090.0608-分类属性绘图
091.0609-Facetgrid使用方法
092.0610-Facetgrid绘制多变量
093.0611-热度图绘制
094.0701-线性回归算法概述
095.0702-误差项分析
096.0703-似然函数求解
097.0704-目标函数推导
098.0705-线性回归求解
099.0801-梯度下降原理
100.0802-梯度下降方法对比
101.0803-学习率对结果的影响
102.0901-逻辑回归算法原理推导
103.0902-逻辑回归求解
104.1001-案例实战:Python实现逻辑回归任务概述
105.1002-案例实战:完成梯度下降模块
106.1003-案例实战:停止策略与梯度下降案例
107.1004-案例实战:实验对比效果
108.1101-科比数据集简介
109.1102-数据预处理
110.1103-建模
111.1201-案例背景和目标
112.1202-样本不均衡解决方案
113.1203-下采样策略
114.1204-交叉验证
115.1205-模型评估方法
116.1206-正则化惩罚
117.1207-逻辑回归模型
118.1208-混淆矩阵
119.1209-逻辑回归阈值对结果的影响
120.1210-SMOTE样本生成策略
121.1301-决策树原理概述
122.1302-衡量标准-熵
123.1303-决策树构造实例
124.1304-信息增益率
125.1305-决策树剪枝策略
126.1401-案例:决策树复习
127.1402-案例:决策树涉及参数
128.1403-案例:树可视化与sklearn库简介
129.1404-案例:sklearn参数选择
130.1501-集成算法-随机森林
131.1502-特征重要性衡量
132.1503-提升模型
133.1504-堆叠模型
134.1601-数据挖掘任务流程
135.1602-数据介绍
136.1603-Python兵器库介绍
137.1604-sklearn库介绍
138.1605-数据读取与统计分析
139.1606-性别特征分析
140.1607-船舱等级特征分析
141.1608-缺失值问题
142.1609-年龄特征缺失值填充与分析
143.1610-登船地点特征分析
144.1611-家庭特征分析
145.1612-特征相关性
146.1613-构建特征
147.1614-机器学习算法概述
148.1615-交叉验证
149.1616-多种机器学习算法模型效果
150.1617-集成模块
151.1618-特征重要性衡量
152.1619-总结与特征预处理
153.1701-贝叶斯算法概述
154.1702-贝叶斯推导实例
155.1703-贝叶斯拼写纠错实例
156.1704-垃圾邮件过滤实例
157.1705-贝叶斯实现拼写检查器
158.1801-文本分析与关键词提取
159.1802-相似度计算
160.1803-新闻数据与任务简介
161.1804-TF-IDF关键词提取
162.1805-LDA建模
163.1806-基于贝叶斯算法进行新闻分类
164.1901-KMEANS算法概述
165.1902-KMEANS工作流程
166.1903-KMEANS迭代可视化展示
167.2001-DBSCAN聚类算法
168.2002-DBSCAN工作流程
169.2003-DBSCAN可视化展示
170.2101-多种聚类算法概述
171.2102-聚类案例实战
172.2201-线性判别分析要解决的问题
173.2202-线性判别分析要优化的目标
174.2203-线性判别分析求解
175.2204-实现线性判别分析进行降维任务
176.2205-求解得出降维结果
177.2301-PCA降维概述
178.2302-PCA要优化的目标
179.2303-PCA求解
180.2401-PCA降维实例
181.2501-EM算法要解决的问题
182.2502-隐变量问题
183.2503-EM算法求解实例
184.2504-Jensen不等式
185.2505-GMM模型
186.2601-GMM实例
187.2602-GMM聚类
188.2700-开场
189.2701-推荐系统应用
190.2702-推荐系统要完成的任务
191.2703-相似度计算
192.2704-基于用户的协同过滤
193.2705-基于物品的协同过滤
194.2706-隐语义模型
195.2707-隐语义模型求解
196.2708-模型评估标准
197.2801-Surprise库与数据简介
198.2802-Surprise库使用方法
199.2803-得出推荐商品结果
200.2901-支持向量机要解决的问题
201.2902-距离与数据的定义
202.2903-目标函数
203.2904-目标函数求解
204.2905-SVM求解实例
205.2906-支持向量的作用
206.3001-软间隔问题
207.3002-SVM核变换
208.3101-sklearn求解支持向量机
209.3102-SVM参数选择
210.3201-数据平稳性与差分法
211.3202-ARIMA模型
212.3203-相关函数评估方法
213.3204-建立ARIMA模型
214.3205-参数选择
215.3301-Pandas生成时间序列
216.3302-Pandas数据重采样
217.3303-Pandas滑动窗口
218.3304-股票预测案例
219.3305-使用tsfresh库进行分类任务
220.3306-维基百科词条EDA
221.3401-Xgboost算法概述
222.3402-Xgboost模型构造
223.3403-Xgboost建模衡量标准
224.3501-Xgboost安装
225.3502-保险赔偿任务概述
226.3503-Xgboost参数定义
227.3504-基础模型定义
228.3505-树结构对结果的影响
229.3506-学习率与采样对结果的影响
230.3601-HTTP检测任务与数据挖掘的核心
231.3602-论文的重要程度
232.3603-BenchMark概述
233.3604-BenchMark的作用
234.3700-开场
235.3701-红牌-数据背景介绍
236.3702-红牌-数据读取与预处理
237.3703-红牌-数据切分模块
238.3704-红牌-缺失值可视化分析
239.3705-红牌-特征可视化展示
240.3706-红牌-多特征之间关系分析
241.3707-红牌-报表可视化分析
242.3708-红牌-红牌和肤色的关系
243.3801-农业-数据背景简介
244.3802-农业-数据切片分析
245.3803-农业-单变量分析
246.3804-农业-峰度与偏度
247.3805-农业-数据对数变换
248.3806-农业-数据分析维度
249.3807-农业-变量关系可视化展示
250.3901-网络爬虫概述
251.3902-http协议和chrome抓包工具(1)
252.3903-http协议和chrome抓包工具(2)
253.4001-urllib库之urlopen函数用法
254.4002-urllib库之urlretrieve函数用法
255.4003-urllib库之参数编码和解码函数
256.4004-urllib库之urlparse和urlsplit函数用法
257.4005-【实战】用Request爬取拉勾网职位信息
258.4006-【作业】内涵段子爬虫作业
259.4007-ProxyHandler实现代理ip
260.4008-cookie原理和格式详解
261.4009-【实战】爬虫使用cookie模拟登录
262.4010-【实战】爬虫自动登录访问授权页面
263.4011-cookie信息的加载与保存
264.4012-requests库的基本使用
265.4013-requests发送post请求
266.4014-requests使用代理ip
267.4015-requests处理cookie信息
268.4016-requests处理不信任的ssl证书
269.4101-xpath简介以及工具安装
270.4102-xpath语法详解
271.4103-lxml解析html代码和文件
272.4104-lxml和xpath结合使用详解
273.4105-【实战】豆瓣电影爬虫
274.4106-【实战】电影天堂爬虫之网页分析
275.4107-【实战】电影天堂爬虫之爬取详情页url
276.4108-【实战】电影天堂爬虫之解析详情页
277.4109-【实战】电影天堂爬虫之爬虫完成
278.4110-【作业】腾讯招聘网爬虫作业
279.4111-BeautifulSoup4库的基本介绍
280.4112-BeautifulSoup4库的基本使用
281.4113-BeautifulSoup4库提取数据详解
282.4114-css常用选择器介绍
283.4115-select和css选择器提取元素
284.4116-BeaufifulSoup拾遗
285.4117-【实战】中国天气网爬虫之页面分析
286.4118-【实战】中国天气网爬虫之华北城市数据爬取
287.4119-【实战】中国天气网爬虫之所有城市数据爬取
288.4120-【实战】中国天气网爬虫之数据可视化
289.4121-正则表达式之单个字符匹配规则
290.4122-正则表达式之匹配多个多个字符
291.4123-正则表达式之多个小案例
292.4124-正则表达式之开始结束和或语法
293.4125-正则表达式之转义字符和原生字符串
294.4126-正则表达式之group分组
295.4127-正则表达式之re模块常用函数
296.4128-【实战】正则表达式之古诗文网爬虫实战
297.4129-【作业】正则表达式之糗事百科爬虫作业
298.4201-json字符串介绍
299.4202-dump成json字符串以及编码问题
300.4203-load成Python对象
301.4204-读取csv文件的两种方式
302.4205-写入csv文件的两种方式
303.4301-多线程概念和threading模块介绍
304.4302-使用Thread类创建多线程
305.4303-多线程共享全局变量以及锁机制
306.4304-Lock版生产者和消费者模式
307.4305-Condition版生产者与消费者模式
308.4306-Queue线程安全队列讲解
309.4307-【实战】多线程下载表情包之同步爬虫完成
310.4308-【实战】多线程下载表情包之异步爬虫完成
311.4309-GIL全局解释器锁详解
312.4310-【作业】多线程下载百思不得姐段子爬虫作业
313.4311-ajax介绍和爬取ajax数据的两种方式
314.4312-selenium+chromedriver安装和入门
315.4313-selenium关闭页面和浏览器
316.4314-selenium定位元素的方法详解
317.4315-selenium操作表单元素
318.4316-selenium行为链
319.4317-selenium操作cookie
320.4318-selenium的隐式等待和显式等待
321.4319-selenium打开多窗口和切换窗口
322.4320-selenium使用代理ip
323.4321-selenium中的WebElement类补充
324.4322-【实战】selenium完美实现拉勾网爬虫之列表页解析
325.4323-【实战】selenium完美实现拉勾网爬虫之详情页解析
326.4324-【实战】selenium完美实现拉勾网爬虫之跑通流程
327.4325-【实战】selenium完美实现拉勾网爬虫之细节处理
328.4326-【作业】使用selenium实现boss直聘爬虫作业
329.4327-tesseract库介绍
330.4328-tesseract在终端下识别图片
331.4329-tesseract代码识别图片
332.4330-tesseract处理拉勾网验证码
333.4401-scrapy框架架构详解
334.4402-scrapy框架快速入门
335.4403-【实战】scrapy糗事百科之爬虫编写
336.4404-【实战】scrapy糗事百科之pipeline保存数据
337.4405-【实战】scrapy糗事百科之优化数据存储的方式
338.4406-【实战】scrapy糗事百科之抓取多个页面
339.4407-CrawlSpider讲解
340.4408-【实战】CrawlSpider实现微信小程序社区爬虫
341.4409-Scrapy Shell的使用
342.4410-Request和Response对象讲解
343.4411-【实战】scrapy模拟登录人人网
344.4412-【实战】scrapy模拟登录豆瓣网
345.4413-【实战】自动识别豆瓣网图形验证码
346.4414-【实战】汽车之家宝马5系高清图片下载爬虫(1)
347.4415-【实战】汽车之家宝马5系高清图片下载爬虫(2)
348.4416-【实战】汽车之家宝马5系高清图片下载爬虫(3)
349.4417-【实战】汽车之家宝马5系高清图片下载爬虫(4)
350.4501-深度学习概述
351.4502-挑战与常规套路
352.4503-用K近邻来进行分类
353.4504-超参数与交叉验证
354.4601-线性分类
355.4602-损失函数
356.4603-正则化惩罚项
357.4604-softmax分类器
358.4701-最优化形象解读
359.4702-最优化问题细节
360.4703-反向传播
361.4801-整体架构
362.4802-实例演示
363.4803-过拟合解决方案
364.4901-神经网络案例-cifar分类任务
365.4902-神经网络案例-分模块构造神经网络
366.4903-神经网络案例-训练神经网络完成分类任务
367.4904-神经网络架构-感受神经网络的强大
368.5000-开篇
369.5001-自然语言处理与深度学习
370.5002-语言模型
371.5003-N-gram模型
372.5004-词向量
373.5005-神经网络模型
374.5006-Hierarchical Softmax
375.5007-CBOW模型实例
376.5008-CBOW求解目标
377.5009-锑度上升求解
378.5010-负采样模型
379.5101-使用Gensim库构造词向量
380.5102-维基百科中文数据处理
381.5103-Gensim构造word2vec模型
382.5104-测试模型相似度结果
383.5201-影评情感分类
384.5202-基于词袋模型训练分类器
385.5203-准备word2vec输入数据
386.5204-使用gensim构建word2vec词向量
387.5301-卷积神经网络的应用
388.5302-卷积层解释
389.5303-卷积计算过程
390.5401-pading与stride
391.5402-卷积参数共享
392.5403-池化层原理
393.5501-卷积池化反向传播
394.5502-卷积网络代码1
395.5503-卷积网络代码2
396.5601-数据增强策略
397.5602-TransferLearning
398.5603-巧妙设计神经网络
399.5701-经典网络架构
400.5702-分类与回归任务
401.5703-三代物体检测算法
402.5801-Tensorflow安装与简介
403.5802-Tensorflow中的变量
404.5803-变量常用操作
405.5804-Tensorflow实现线性回归
406.5805-Mnist数据集概述
407.5806-逻辑回归
408.5901-神经网络结构
409.5902-卷积神经网络基本定义
410.5903-卷积神经网络迭代
411.6001-猫狗识别任务概述
412.6002-猫狗识别数据读取
413.6003-猫狗识别网络架构
414.6004-猫狗迭代训练网络
415.6005-猫狗测试网络效果
416.6101-RNN网络基本架构
417.6102-实现RNN网络架构
418.6103-RNN实现自己的小demo
419.6104-RNN预测时间序列
420.6105-变量命名与共享
421.6201-Cifar-10图像分类任务
422.6202-Alexnet环境配置
423.6203-Alexnet数据读取与参数设置
424.6204-Alexnet网络结构定义
425.6205-Alexnet加载训练好的参数
426.6301-Tensorboard可视化展示
427.6302-Tensorboard展示效果
428.6303-Tensorboard统计可视展示
429.6304-Tensorboard参数对结果影响展示
430.6401-tfrecord生成自己的数据集
431.6402-tfrecord读取数据
432.6403-tfrecord生成数据源
433.6404-加载tfrecord进行分类任务
434.6501-CNN应用于文本分类任务
435.6502-文本分类任务特征定义
436.6503-卷积网络定义
437.6504-完成预测分类任务
438.6601-resnet网络原理
439.6602-resnet网络流程设计
440.6603-残差网络实现细节
441.6701-验证码数据生成
442.6702-构造网络的输入数据和标签
443.6703-卷积网络模型定义
444.6704-迭代及测试网络效果
445.6801-验证码数据生成
446.6802-构造网络的输入数据和标签
447.6803-卷积网络模型定义
448.6804-迭代及测试网络效果
449.6901-制作LMDB数据源
450.6902-多label问题之HDF5数据源
451.7001-使用命令行训练网络
452.7002-使用python定义自己的层
453.7003-绘制网络结构图
454.7101-生成网络配置文件
455.7102-对训练的网络模型绘制LOSS曲线
456.7103-对训练结果进行分类任务
457.7200-开场
458.7201-数据获取
459.7203-TXT数据制作
460.7203-正负样本数据裁剪
461.7204-LMDB脚本文件
462.7205-制作LMDB数据源
463.7206-网络配置文件
464.7207-超参数和训练网络
465.7301-检测框架
466.7302-scale变换和预处理
467.7303-坐标变换
468.7304-NMS完成代码
469.7305-测试效果及改进
470.7306-矫正过程
471.7307-增加的-如何提高精度
472.7308-项目总结
473.7401-用户画像概述
474.7402-如何建立用户画像
475.7403-用户搜索数据介绍
476.7404-任务概述与方案
477.7405-构造词向量特征
478.7406-构造输入特征
479.7407-建立预测模型
480.7501-kaggle数据科学调查介绍
481.7502-基本情况可视化展示
482.7503-工资情况
483.7504-技能使用情况
484.7505-数据集与平台
485.7506-python和r哪家强
486.7507-调查总结
487.7601-Xgboost算法概述
488.7602-Xgboost模型构造
489.7603-Xgboost建模衡量标准
490.7604-Xgboost安装
491.7605-保险赔偿任务概述
492.7606-Xgboost参数定义
493.7607-基础模型定义
494.7608-树结构对结果的影响
495.7609-学习率与采样对结果的影响
496.7701-项目与数据介绍
497.7702-数据挖掘流程
498.7703-数据检查
499.7704-构建用户特征表单
500.7705-构建商品特征表单
501.7706-数据探索概述
502.7707-购买因素分析
503.7708-特征工程
504.7709-基本特征构造
505.7710-行为特征
506.7711-累积行为特征
507.7712-Xgboost模型
508.7801-房价预测任务概述
509.7802-离散形数据
510.7803-数据对数变换
511.7804-缺失值处理与box-cox变换
512.7805-模型预测
513.7901-对抗生成网络原理概述
514.7902-GAN网络结构定义
515.7903-Gan迭代生成
516.7904-DCGAN网络特性
517.7905-DCGAN训练
518.8001-RNN网络架构
519.8002-LSTM网络架构
520.8003-案例:使用LSTM进行情感分类
521.8004-情感数据集处理
522.8005-基于word2vec的LSTM模型
523.8100-开篇
524.8101-从txt读取数据和坐标转换
525.8102-预处理和翻转
526.8103-制作一阶段3
527.8104-训练第一阶段网络
528.8201-第二三阶段网络训练
529.8202-第二三阶段训练的事项
530.8203测试-网络初始化
531.8204-测试-完成代码
532.8205-测试-效果
533.8206-总结-1
534.8207-总结-2
535.8301-强化学习概念(开场)
536.8302-强化学习基本概念
537.8303-马尔科夫决策过程
538.8304-Bellman方程
539.8305-值迭代求解
540.8306-完成值迭代代码
541.8307-求解流程详解
542.8308-QLearning基本原理
543.8309-QLearning迭代计算实例
544.8310-QLearning效果演示
545.8401-DeepQnetwork原理
546.8402-DQN网络细节
547.8403-DQN网络参数配置
548.8404-搭建DQN网络模型
549.8405-卷积操作定义
550.8406-数据预处理
551.8407-实验阶段数据存储
552.8408-实现训练模块
553.8409-Debug解读训练代码
554.8410-完整代码流程分析
555.8411-DQN效果演示
556.8500-开场
557.8501-递归神经网络(RNN)概述
558.8502-RNN网络细节
559.8503-LSTM网络架构
560.8504-任务概述与环境配置
561.8505-参数配置
562.8506-数据预处理模块
563.8507-batch数据制作
564.8508-RNN模型定义
565.8509-完成训练模块
566.8510-训练唐诗生成模型
567.8511-测试唐诗生成效果
568.8601-开场
569.8602-数据任务简介
570.8603-使用CNN进行文本分类原理
571.8604-使用tensorflow配置参数
572.8605-数据读取
573.8606-数据切分
574.8701-数据任务简介
575.8702-使用CNN进行文本分类原理
576.8703-使用tensorflow配置参数
577.8704-数据读取
578.8705-数据切分
579.8706-构造session计算域
580.8707-卷积网络定义
581.8708-多卷积核特征提取
582.8709-完成整体网络架构
583.8710-batch迭代
584.8711-完成训练代码
585.8712-训练效果
586.8713-如何处理中文问题
587.8800-开场
588.8801-机器翻译技术发展
589.8802-Seq2Seq网络基本架构
590.8803-Seq2Seq网络应用
591.8804-Attention机制
592.8901-数据预处理
593.8902-编码层与词向量
594.8903-完成解码模块
595.8904-模型迭代
596.8905-数据预处理
597.8906-使用构建好的词向量模型
598.8907-完成解码操作
599.8908-任务总结
600.9001-课程简介
601.9002-style-transfer基本原理
602.9003-风格生成网络结构原理
603.9004-风格生成网络细节
604.9005-风格转换效果
605.9006-风格转换参数配置
606.9007-数据读取操作
607.9008-VGG体征提取网络结构
608.9101-内容与风格特征提取
609.9102-生成网络结构定义
610.9103-生成网络计算操作
611.9104-参数初始化
612.9105-Content损失计算
613.9106-Style损失计算
614.9107-完成训练模块
615.9108-模型保存与打印结果
616.9109-完成测试代码

 





















目标一. 掌握Python数据分析的4个神器(Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-learn)
目标二. 机器学习经典算法的原理推导和建模流程
目标三. 真实数据集演示如何对数据进行预处理
目标四. 机器学习算法建模与调参技巧
目标五. 完整演示如何对数据进行分析处理与可视化展示
目标六. 经典的kaggle竞赛项目,挑战极限
目标七. 掌握深度学习原理与框架使用方法
目标八. 熟练使用python进行数据爬取
目标九. 图像识别与自然语言处理的项目应用
目标十. 数据挖掘的流程与特征工程建模方法




课程特色:
1.通俗易懂,最接地气的讲解将复杂的问题简单化
2.全程案例实战,丰富的实战内容更轻松入门
3.完美覆盖当下AI与数据领域热点
4.一劳永逸,课程追随热点,持续更新




1.课程针对人群
本课程需要有一些编程经验以及基本的数学基础,针对于对数据领域感兴趣的同学们。


2.我该怎么学,如何才能学好这门课程,给些建议。

  2.1、时间上的安排建议
      本课程近200讲,如果您时间上充分,建议以每天4-5讲的进度往前学习。 
  2.2、学习要求
      如果您没有基础,建议还是中规中矩的按照课程进度一点一点仔细观看学习,并一定要把看完的视频中的代码自己手敲一遍,以加深理解和记忆
      如果您有基础,可不必按步就搬进行,但一定要注意实践,并学会举一反三 
  2.3、讲师建议
        1.动手实践很重要!最好看完视频之后,抛开视频,独立自己去把上课中的案例分析代码写一遍,看自己是否理解,如何遇到问题可以回过头看再看下视频,如果反复,达到真正理解和熟练掌握的目的。
        2.对于机器学习算法,如果对数学公式有些困惑可以先从整个流程的角度去理解
        3. 建议一听视频,一拿个纸和笔,做一些记录和笔记,这是一种非常好的学习习惯。
        4. 最后祝您学有所成




课程应用面非常广,可以就职于以下岗位
1.数据分析师
2.机器学习工程师
3.数据挖掘领域
4.爬虫工程师
5.人工智能算法工程师
6.计算机视觉工程师
7.自然语言处理工程师