慕课网《Python3系统入门人工智能》：人人都应该学会利用AI这个工具

编辑点评

全面覆盖Python基础与AI核心算法，实战性强，适合初学者及进阶者。

⭐ 编辑推荐

本课程深入浅出地讲解Python编程，并逐步引入人工智能领域，通过丰富的实战案例，帮助学员掌握AI工具的应用。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 第6章 模型评价与优化
6-5 实战（一） (2).mp4 [60.7 MB]
6-6 实战（二） (2)【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [30.3 MB]
6-4 实战准备 (2).mp4 [23.4 MB]
6-2 数据分离与混淆矩阵 (2).mp4 [38.6 MB]
6-8 【讨论题】关于分类任务得思考.txt [304.0 B]
6-7 实战（三） (2).mp4 [58.5 MB]
6-1 过拟合与欠拟合 (2).mp4 [27.6 MB]
📁 第9章 深度学习之循环神经网络
9-5 实战（一）RNN股价预测 (2)【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [47.9 MB]
9-4 实战准备 (2).mp4 [35.0 MB]
9-9 【学习任务】贵州茅台股价预测.docx [38.4 KB]
9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (2).mp4 [78.9 MB]
9-2 循环神经网络RNN (2).mp4 [22.1 MB]
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (2).mp4 [42.2 MB]
9-6 实战（二）RNN股价预测 (2).mp4 [31.5 MB]
9-3 不同类型的RNN模型 (2).mp4 [26.1 MB]
9-1 序列数据案例 (2).mp4 [18.0 MB]
9-10 【讨论题】关于股票预测得思考.txt [509.0 B]
9-8 实战（二）LSTM实现文本生成.mp4 [46.6 MB]
📁 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）.mp4 [144.0 MB]
10-4 混合模型1【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [78.3 MB]
10-8 基于新数据的迁移学习实战【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [126.8 MB]
10-10 机器深度学习实现少样本苹果分类（二）.mp4 [86.2 MB]
10-7 实战准备（二）【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [72.5 MB]
10-5 混合模型2【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [73.9 MB]
10-2 迁移学习（二）.mp4 [46.6 MB]
10-11 机器深度学习实现少样本苹果分类（三）.mp4 [89.0 MB]
10-12 机器深度学习实现少样本苹果分类（四）.mp4 [70.3 MB]
10-6 实战准备（一）.mp4 [84.4 MB]
10-1 迁移学习（一）.mp4 [66.3 MB]
📁 第11章 课程总结
11-3 课程总结（三）.mp4 [123.7 MB]
11-1 课程总结（一）【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [105.0 MB]
11-2 课程总结（二）.mp4 [84.3 MB]
📁 第7章 深度学习之多层感知器
7-7 【讨论题】逻辑回归模型与神经网络模型的关系.txt [442.0 B]
7-2 MLP实现非线性分类.mp4 [134.0 MB]
7-1 多层感知器(MLP)【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [97.6 MB]
7-5 实战（二）.mp4 [98.9 MB]
7-3 实战准备.mp4 [100.3 MB]
7-6 【学习任务】Fashion_mnist服饰分类.docx [75.3 KB]
7-4 实战（一）.mp4 [121.5 MB]
📁 第1章 人工智能时代，人人都应该学会利用AI这个工具
1-4 环境及工具包介绍.mp4 [96.5 MB]
1-1 课程导学【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [336.6 MB]
1-5 环境配置及Python语法实操.mp4 [116.0 MB]
1-3 人工智能介绍.mp4 [105.3 MB]
1-6 Pandas銆丯umpy銆丮atplotlib瀹炴搷.mp4 [121.3 MB]
1-2 内容快速概览.mp4 [118.5 MB]
📁 第2章 机器学习之线性回归
2-4 单因子线性回归实战【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [90.9 MB]
2-3 线性回归实战准备.mp4 [73.2 MB]
2-6 【讨论题】关于房价预测得思考.txt [557.0 B]
2-5 多因子线性回归实战.mp4 [133.1 MB]
2-1 机器学习介绍.mp4 [93.1 MB]
📁 第4章 机器学习之聚类
4-6 KNN-Meanshift【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [89.8 MB]
4-5 Kmeans实战（2）.mp4 [61.0 MB]
4-8【讨论题】关于无监督学习得思考.txt [639.0 B]
4-4 Kmeans实战（1）.mp4 [68.6 MB]
4-3 实战准备.mp4 [51.1 MB]
4-7 【学习任务】KMeans实现数据聚类.docx [28.4 KB]
📁 第3章 机器学习之逻辑回归
3-4 实战准备 (2).mp4 [20.8 MB]
3-6 考试通过实战（二） (2)【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [40.0 MB]
3-7 芯片检测实战 (2)【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [77.0 MB]
3-1 分类问题介绍 (2).mp4 [27.9 MB]
3-8【学习任务】商业异常消费数据预测.docx [29.3 KB]
3-9 【讨论】关于分类模型搭建得思考.docx [13.3 KB]
3-5 考试通过实战（一） (2).mp4 [45.9 MB]
📁 第5章 机器学习其他常用技术
5-7 实战（2）【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [79.4 MB]
5-8 实战（3）.mp4 [123.0 MB]
5-10 【讨论题】关于分类问题得思考.txt [389.0 B]
5-6 实战（1）.mp4 [88.2 MB]
5-9 【学习任务】决策树判断员工是否适合相关工作.docx [32.9 KB]
5-5 实战准备.mp4 [115.8 MB]
📁 第8章 深度学习之卷积神经网络
8-5 实战（二）.mp4 [138.9 MB]
8-3 实战准备.mp4 [79.2 MB]
8-4 实战（一）.mp4 [130.8 MB]
8-6 【讨论题】基础的CNN模型设计.txt [234.0 B]
8-1 卷积神经网络（一）.mp4 [160.8 MB]
8-2 卷积神经网络（二）.mp4 [166.1 MB]

适合人群

• Python初学者
• AI爱好者
• 数据分析从业者

🎯 学习收获

• 掌握Python编程
• 了解机器学习原理
• 学会AI工具应用

🎉 祝您学习愉快！