课程目录
1-1 [人工智能入门指南] 编程语言的选择 (07:48) 1-2 [人工智能入门指南] 方向与前景概述 (09:59) 1-3 [人工智能入门指南] 解决方案与论文的价值 (14:20) 1-4 [人工智能入门指南] 机器学习与深度学习 (10:05) 1-5 [人工智能入门指南] 算法都做了哪些事 (10:49) 1-6 [人工智能入门指南] 进阶算法概述 (12:25) 1-7 [人工智能入门指南] 人工智能-微职位介绍 (26:51) 2-1 [数据科学必备工具包-Pandas] Pandas概述 (12:12) 2-2 [数据科学必备工具包-Pandas] Pandas基本操作 (14:46) 2-3 [数据科学必备工具包-Pandas] Pandas索引 (13:43) 2-4 [数据科学必备工具包-Pandas] groupby操作 (12:08) 2-5 [数据科学必备工具包-Pandas] 数值运算 (13:27) 2-6 [数据科学必备工具包-Pandas] 对象操作 (13:05) 2-7 [数据科学必备工具包-Pandas] 对象操作2 (13:10) 2-8 [数据科学必备工具包-Pandas] merge操作 (12:31) 2-9 [数据科学必备工具包-Pandas] 显示设置 (07:25) 2-10 [数据科学必备工具包-Pandas] 数据透视表 (13:40) 2-11 [数据科学必备工具包-Pandas] 时间操作 (11:47) 2-12 [数据科学必备工具包-Pandas] 时间序列操作 (12:12) 2-13 [数据科学必备工具包-Pandas] Pandas常用操作 (16:16) 2-14 [数据科学必备工具包-Pandas] Pandas常用操作2 (13:54) 2-15 [数据科学必备工具包-Pandas] Groupby操作延伸 (20:25) 2-16 [数据科学必备工具包-Pandas] 字符串操作 (10:16) 2-17 [数据科学必备工具包-Pandas] 索引进阶 (11:10) 2-18 [数据科学必备工具包-Pandas] Pandas绘图操作 (16:27) 2-19 [数据科学必备工具包-Pandas] 大数据处理技巧 (32:36) 3-1 [机器学习入门算法-线性回归] 线性回归算法概述 (14:23) 3-2 [机器学习入门算法-线性回归] 误差项分析 (11:32) 3-3 [机器学习入门算法-线性回归] 似然函数求解 (09:35) 3-4 [机器学习入门算法-线性回归] 目标函数推导 (09:21) 3-5 [机器学习入门算法-线性回归] 线性回归求解 (10:57) 4-1 [数据分析-机器学习模板] 人口普查收入预测任务概述 (10:18) 4-2 [数据分析-机器学习模板] 单特征与缺失值展示 (12:30) 4-3 [数据分析-机器学习模板] 数据清洗 (06:41) 4-4 [数据分析-机器学习模板] 特征工程 (11:20) 4-5 [数据分析-机器学习模板] 单变量展示 (07:21) 4-6 [数据分析-机器学习模板] 双变量分析 (10:03) 4-7 [数据分析-机器学习模板] 开发新变量 (07:58) 4-8 [数据分析-机器学习模板] ROC与AUC (13:54) 4-9 [数据分析-机器学习模板] 机器学习模型 (07:18) 5-1 [深度学习-Tensorflow-猫狗识别] 猫狗识别任务概述 (13:18) 5-2 [深度学习-Tensorflow-猫狗识别] 猫狗识别数据读取 (12:03) 5-3 [深度学习-Tensorflow-猫狗识别] 猫狗识别网络架构 (18:05) 5-4 [深度学习-Tensorflow-猫狗识别] 网络迭代训练 (16:44) 5-5 [深度学习-Tensorflow-猫狗识别] 猫狗测试网络效果 (08:39)
