本课程专为初学者设计，全面覆盖Python3在人工智能领域的应用，包括机器学习与深度学习的核心概念和实战技巧。从线性回归、逻辑回归到卷积神经网络和循环神经网络，课程通过丰富的实战案例，如房价预测、苹果分类和文本生成等，帮助学员掌握AI技术。适合希望快速入门并应用于实际项目的开发者和数据科学家。
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Python3人工智能入门：机器学习与深度学习实战5.87 GB(mp4视频72节；txt、docx文档3个；)
第9章 深度学习之循环神经网络
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (2).mp442.2MB9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (2).mp478.9MB9-6 实战（二）RNN股价预测 (2).mp431.52MB9-5 实战（一）RNN股价预测 (2).mp447.89MB9-4 实战准备 (2).mp435MB9-3 不同类型的RNN模型 (2).mp426.13MB9-2 循环神经网络RNN (2).mp422.06MB9-1 序列数据案例 (2).mp418.02MB第8章 深度学习之卷积神经网络
8-5 实战（二）.mp4138.89MB8-4 实战（一）.mp4130.78MB8-3 实战准备.mp479.25MB8-2 卷积神经网络（二）.mp4166.07MB8-1 卷积神经网络（一）.mp4160.84MB第7章 深度学习之多层感知器
7-5 实战（二）.mp498.92MB7-4 实战（一）.mp4121.47MB7-3 实战准备.mp4100.26MB7-2 MLP实现非线性分类.mp4134.03MB7-1 多层感知器(MLP).mp497.63MB第6章 模型评价与优化
6-7 实战（三） (2).mp458.48MB6-6 实战（二） (2).mp430.28MB6-5 实战（一） (2).mp460.7MB6-4 实战准备 (2).mp423.39MB6-3 模型优化 (2).mp434.67MB6-2 数据分离与混淆矩阵 (2).mp438.62MB6-1 过拟合与欠拟合 (2).mp427.56MB第5章 机器学习其他常用技术
5-8 实战（3）.mp4123.02MB5-7 实战（2）.mp479.42MB5-6 实战（1）.mp488.16MB5-5 实战准备.mp4115.81MB5-4 主成分分析.mp496.99MB5-3 异常检测.mp487.24MB5-2 决策树（2）.mp483.06MB5-1 决策树（1）.mp470.7MB第4章 机器学习之聚类
4-6 KNN-Meanshift.mp489.85MB4-5 Kmeans实战（2）.mp461.02MB4-4 Kmeans实战（1）.mp468.64MB4-3 实战准备.mp451.13MB4-2 Kmeans-KNN-Meanshift.mp4111.34MB4-1 无监督学习.mp4101.87MB第3章 机器学习之逻辑回归
3-9 【讨论】关于分类模型搭建得思考.docx13.33KB3-8【学习任务】商业异常消费数据预测.docx29.28KB3-7 芯片检测实战 (2).mp476.97MB3-6 考试通过实战（二） (2).mp440.04MB3-5 考试通过实战（一） (2).mp445.92MB3-4 实战准备 (2).mp420.77MB3-3 逻辑回归（2） (2).mp421.86MB3-2 逻辑回归（1） (2).mp420.36MB3-1 分类问题介绍 (2).mp427.85MB第2章 机器学习之线性回归
2-6 【讨论题】关于房价预测得思考.txt557Byte2-5 多因子线性回归实战.mp4133.09MB2-4 单因子线性回归实战.mp490.86MB2-3 线性回归实战准备.mp473.22MB2-2 线性回归.mp4144.78MB2-1 机器学习介绍.mp493.13MB第1章 人工智能时代，人人都应该学会利用AI这个工具
1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操.mp4121.35MB1-5 环境配置及Python语法实操.mp4116.02MB1-4 环境及工具包介绍.mp496.47MB1-3 人工智能介绍.mp4105.34MB1-2 内容快速概览.mp4118.52MB1-1 课程导学.mp4336.59MB第11章 课程总结
11-3 课程总结（三）.mp4123.74MB11-2 课程总结（二）.mp484.34MB11-1 课程总结（一）.mp4104.99MB第10章 迁移混合模型
10-9 机器深度学习实现少样本苹果分类（一）.mp4144.04MB10-8 基于新数据的迁移学习实战.mp4126.77MB10-7 实战准备（二）.mp472.47MB10-6 实战准备（一）.mp484.44MB10-5 混合模型2.mp473.94MB10-4 混合模型1.mp478.29MB10-3 在线学习.mp447.08MB10-2 迁移学习（二）.mp446.61MB10-12 机器深度学习实现少样本苹果分类（四）.mp470.33MB10-11 机器深度学习实现少样本苹果分类（三）.mp488.97MB10-10 机器深度学习实现少样本苹果分类（二）.mp486.2MB10-1 迁移学习（一）.mp466.32MB
