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教程名称： 16套深度学习 大数据 数据分析 包含决胜强化学习实战系列教程 完整教程课件 课程目录：200集数-Python数据分析与机器学习实战 1.人工智能入门指南 2.Python科学计算库-Numpy 3.python数据分析处理库-Pandas 4.Python数据可视化库-Matplotlib 5.Python可视化库Seaborn 6.线忄生回归算法原理推导 7.梯度下降策略 8.逻辑回归算法 9.案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略 10.项目实战-交易数据异常检测 11.决策树算法 12.案例实战：使用sklearn构造决策树模型 13.集成算法与随机森林 14.案例实战：泰坦尼克获救预测 15.贝叶斯算法 16.Python文本数据分析：新闻分类任务 17.支持向量机 18.案例：SVM调参实例 19.聚类算法-Kmeans 20.聚类算法-DBSCAN 21.案例实战：聚类实践 22.降维算法-PCA主成分分析 23.神经网络 24.Xgboost集成算法 25.自然语言处理词向量模型-Word2Vec 26.使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型 27.scikit-learn模型建立与评估 28.Python库分析科比生涯数据 29.Python时间序列分析 30.机器学习项目实战-贷款申请最大化利润 31.机器学习项目实战-用户流失预警 32.探索忄生数据分析-足球赛事数据集 33.探索忄生数据分析-农粮组织数据集 34.机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析 深度学习入门视频课程（上篇） 1.深度学习与人工智能简介 2.计算机视觉面临挑战与常规套路 3.用K近邻来进行图像分类 4.超参数与交叉验证 5.线忄生分类 6.损失函数 7.正则化惩罚项 8.softmax分类器 9.最优化形象解读 10.梯度下降算法原理 11.反向传播 12.神经网络整体架构 13.神经网络模型实例演示 14.过拟合问题解决方案 15.Python环境搭建（推荐Anaconda方法） 16.Eclipse搭建python环境 17.深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络 18.感受神经网络的强大 19.神经网络案例-cifar分类任务 20.神经网络案例-分模块构造神经网络 21.神经网络案例-训练神经网络完成分类任务 深度学习入门视频课程（下篇） 1.感受卷积神经网络的强大 2.卷积层详解 3.卷积计算流程 4.卷积核参数分析 5.卷积参数共享原则 6.池化层（Pooling）原理 7.卷积神经网络反向传播原理 8.实现卷积层的前向传播与反向传播 9.实现Pooling层的前向传播与反向传播 10.经典卷及网络架构实例 11.RNN网络结构 12.RNN网络细节 13.python实现RNN算法 14.LSTM网络结构简介 15.分类与回归（Location）任务应用详解 16.物体检测实例 17.如何巧妙设计网络结构 18.训练技巧之数据增强 19.训练技巧之Transfer Learning 20.深度学习框架Caffe简介 21.深度学习框架Caffe训练过程 22.深度学习框架Caffe接口使用实例 深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程 1.课程简介 2.Tensorflow安装 3.基本计算单元-变量 4.常用基本操作 5.构造线忄生回归模型 6.Mnist数据集简介 7.逻辑回归框架 8.迭代完成逻辑回归模型 9.神经网络模型架构 10.训练神经网络 11.卷积神经网络模型架构 12.卷积神经网络模型参数 13.模型的保存和读取 14.加载训练好的VGG网络模型 15.使用VGG模型进行测试 16.使用RNN处理Mnist数据集 17.RNN网络模型 18.训练RNN网络 19.验证码数据生成 20.构造网络的输入数据和标签 21.卷积网络模型定义 22.迭代及测试网络效果 深度学习框架Caffe使用案例视频课程 深度学习项目实战视频课程-人脸检测 大叔据-深度学习项目实战-关键点定位视频教程 01.人脸关键点检测算法框架 02.多标签数据源制作以及标签坐标转换 03.对原始数据进行数据增强 04.完成第一阶段HDF5数据源制作 05.第一阶段网络训练 06.第二三阶段网络数据源制作 07.第二三阶段网络模型训练 08.网络模型参数初始化 09.完成全部测试结果 10.人脸关键点检测效果 11.项目总结分析 12.算法框架分析 自然语言处理-Word2Vec视频教程 1.Gensim构造词向量模型 3.实战word2vec 决胜AI-强化学习实战系列视频课程 1-1.强化学习简介 1-2.强化学习基本概念 1-3.马尔科夫决策过程 1-4.Bellman方程 1-5.值迭代求解 1-6.代码实战求解过程 1-7.Q-Learning基本原理 1-8.Q-Learning迭代计算实例 1-9.Q-Learning迭代效果 1-10.求解流程详解 2-1.Deep-Q-Network原理 2-11.Deep Q-Learning效果演示 2-2.Deep-Q-Learning网络细节 2-3,Deep Q-Learning网络参数配置 2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型 2-5.Deep Q Learning卷积操作定义 2-6.数据预处理 2-7.实现阶段数据存储 2-8.实现训练模块 2-9.Debug解读训练代码 2-10.完整代码流程分析 Tensorflow项目实战视频课程-文本分类 深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow) 1.课程简介 2.Tensorflow安装 3.style-transfer基本原理 4.风格生成网络结构原理 5.风格生成网络细节 6.风格转换效果展示 7.风格转换参数配置 8.数据读取操作 9.VGG体征提取网络结构 10.内容与风格特征提取 11.生成网络结构定义 12.生成网络计算操作 13.参数初始化 14.Content损失计算 15.Style损失计算 16.完成训练模块 17.模型保存与打印结果 18.完成测试代码 深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程 1.RNN手写字体识别（三课时） 2.TensorFlow打造唐诗生成网络（八课时） 3.递归神经网络原理(四课时) 4.Tensorflow课程代码 深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型 1.seq2seq网络架构原理 2.文章摘要生成 3.序列排序生成 4.Seq2Seq网络 深度学习顶级论文算法详解视频课程 对抗生成网络 1.课程简介 2.对抗生成网络形象解释 3.对抗生成网络工作原理 4.案例实战对抗生成网络：环境配置 5.案例实战对抗生成网络：构造判别网络模型 6.案例实战对抗生成网络：构造生成网络模型 7.案例实战对抗生成网络：构造损失函数 8.案例实战对抗生成网络：训练对抗生成网络 9.DCGAN基本原理 10.DCGAN的网络模型架构 11.DCGAN项目实战：DIY你要生成的数据 12.DCGAN项目实战：配置参数 13.DCGAN项目实战：基于卷积的生成网络架构 14.DCGAN项目实战：基于卷积的判别网络 15.DCGAN项目实战：训练DCGAN网络 Python数 据分 析(机器学 习)经 典 案 例 1.课程简介 2.课程数据，代码下载 3.使用Anaconda搭建python环境 4.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介 5.特征数据可视化展示 6.数据预处理 7.使用scikit-learn建立分类模型 8.数据简介及面临的挑战 9.数据不平衡问题解决方案 10.逻辑回归进行分类预测 11.使用阈值来衡量预测标准 12.使用数据生成策略 13.数据简介与特征课时化展示 14.不同特征的分布规则 15.决策树模型参数详解 16.决策树中参数的选择 17.将建立好决策树可视化展示出来 18.船员数据分析 19.数据预处理 20.使用回归算法进行预测 21.使用随机森林改进模型 22.随机森林特征重要忄生分析 23.级联模型原理 24.数据预处理与热度图 25.二阶段输入特征制作 26.使用级联模型进行预测 27.数据简介与特征预处理 28.员工不同属忄生指标对结果的影响 29.数据预处理 30.构建预测模型 31.基于聚类模型的分析 32.tensorflow框架的安装 33.神经网络模型概述 34.使用tensorflow设定基本参数 35.卷积神经网络模型 36.构建完整的神经网络模型 37.训练神经网络模型 38.PCA原理简介 39.数据预处理 40.协方差分析 41.使用PCA进行降维 42.数据简介与故事背景 43.基于词频的特征提取 44.改进特征选择方法 45.数据清洗 46.数据预处理 47.盈利方法和模型评估 48.预测结果
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