Python3人工智能入门：机器学习与深度学习实战

 1. 为什么选择这门人工智能入门课程 
Python3人工智能入门：机器学习与深度学习实战是一套系统化的AI技术培养方案，从基础理论到项目实战全覆盖。课程采用Python3作为开发语言，结合当下热门的TensorFlow、Keras等框架，帮助学习者快速掌握人工智能领域的核心技能。通过12个章节的系统学习，即使是零基础学员也能建立起完整的AI知识体系。 

 2. 课程核心内容解析 
课程从机器学习基础讲起，涵盖线性回归、逻辑回归等经典算法，逐步深入到深度学习的三大网络结构：多层感知器(MLP)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。特别值得一提的是第10章的迁移学习实战，通过苹果分类案例展示了如何用少量样本实现高效模型训练。每个技术点都配有对应的实战项目，如房价预测、文本生成、股价预测等，确保学以致用。 

 3. 特色实战项目亮点 
少样本苹果分类项目是课程的一大亮点，完整演示了从数据准备到模型优化的全流程。学员将通过4个课时的实战，掌握迁移学习的核心技巧。另一个特色项目是LSTM文本生成，展示了深度学习在自然语言处理中的应用。所有实战项目都提供完整代码和数据集，方便学员边学边练。 

 4. 科学的学习路径设计 
课程采用阶梯式教学法，从Python语法和数据处理基础开始（第1章），到机器学习算法（2-6章），再到深度学习进阶（7-9章），最后是迁移学习等高级主题（10章）。每个阶段都设置了模型评价与优化环节，培养学员解决实际问题的能力。课程总结章节（11章）帮助梳理知识体系，形成完整的AI技术认知框架。 

 5. 适合哪些人群学习 
本课程特别适合希望转型AI开发的程序员、对人工智能感兴趣的学生以及需要应用AI技术的行业从业者。课程要求具备基础的Python编程能力，通过配套的环境配置指南（1-4节）和语法复习（1-5节），即使是编程新手也能快速上手。对于已有机器学习经验的学员，可以直接跳转到深度学习章节提升技能。 

这套课程的价值在于将理论知识与工程实践完美结合，通过20+实战案例培养真正的AI开发能力。从机器学习基础到深度学习进阶，再到迁移学习等前沿技术，构建了完整的人工智能学习闭环。

资源目录列表：

├─慕课《Python3系统入门人工智能》
│  ├─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
│  │  ├─2-6 【讨论题】关于房价预测得思考.txt
│  ├─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
│  │  ├─3-8【学习任务】商业异常消费数据预测.docx
│  │  ├─3-9 【讨论】关于分类模型搭建得思考.docx
│  ├─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