教程名稱：
16套深度學習 大數據 數據分析 包含決勝強化學習實戰系列教程 完整教程課件
課程目錄：200集數-Python數據分析與機器學習實戰
1.人工智能入門指南
2.Python科學計算庫-Numpy
3.python數據分析處理庫-Pandas
4.Python數據可視化庫-Matplotlib
5.Python可視化庫Seaborn
6.線性回歸算法原理推導
7.梯度下降策略
8.邏輯回歸算法
9.案例實戰：Python實現邏輯回歸與梯度下降策略
10.項目實戰-交易數據異常檢測
11.決策樹算法
12.案例實戰：使用sklearn構造決策樹模型
13.集成算法與隨機森林
14.案例實戰：泰坦尼克獲救預測
15.貝葉斯算法
16.Python文本數據分析：新聞分類任務
17.支持向量機
18.案例：SVM調參實例
19.聚類算法-Kmeans
20.聚類算法-DBSCAN
21.案例實戰：聚類實踐
22.降維算法-PCA主成分分析
23.神經網絡
24.Xgboost集成算法
25.自然語言處理詞向量模型-Word2Vec
26.使用Gensim庫構造中文維基百度數據詞向量模型
27.scikit-learn模型建立與評估
28.Python庫分析科比生涯數據
29.Python時間序列分析
30.機器學習項目實戰-貸款申請最大化利潤
31.機器學習項目實戰-用戶流失預警
32.探索性數據分析-足球賽事數據集
33.探索性數據分析-農糧組織數據集
34.機器學習項目實戰-HTTP日志聚類分析
深度學習入門視頻課程（上篇）
1.深度學習與人工智能簡介
2.計算機視覺面臨挑戰與常規套路
3.用K近鄰來進行圖像分類
4.超參數與交叉驗證
5.線性分類
6.損失函數
7.正則化懲罰項
8.softmax分類器
9.最優化形象解讀
10.梯度下降算法原理
11.反向傳播
12.神經網絡整體架構
13.神經網絡模型實例演示
14.過擬合問題解決方案
15.Python環境搭建（推薦Anaconda方法）
16.Eclipse搭建python環境
17.深度學習入門視頻課程09 動手完成簡單神經網絡
18.感受神經網絡的強大
19.神經網絡案例-cifar分類任務
20.神經網絡案例-分模塊構造神經網絡
21.神經網絡案例-訓練神經網絡完成分類任務
深度學習入門視頻課程（下篇）
1.感受卷積神經網絡的強大
2.卷積層詳解
3.卷積計算流程
4.卷積核參數分析
5.卷積參數共享原則
6.池化層（Pooling）原理
7.卷積神經網絡反向傳播原理
8.實現卷積層的前向傳播與反向傳播
9.實現Pooling層的前向傳播與反向傳播
10.經典卷及網絡架構實例
11.RNN網絡結構
12.RNN網絡細節
13.python實現RNN算法
14.LSTM網絡結構簡介
15.分類與回歸（Location）任務應用詳解
16.物體檢測實例
17.如何巧妙設計網絡結構
18.訓練技巧之數據增強
19.訓練技巧之Transfer Learning
20.深度學習框架Caffe簡介
21.深度學習框架Caffe訓練過程
22.深度學習框架Caffe接口使用實例
深度學習框架-Tensorflow案例實戰視頻課程
1.課程簡介
2.Tensorflow安裝
3.基本計算單元-變量
4.常用基本操作
5.構造線性回歸模型
6.Mnist數據集簡介
7.邏輯回歸框架
8.迭代完成邏輯回歸模型
9.神經網絡模型架構
10.訓練神經網絡
11.卷積神經網絡模型架構
12.卷積神經網絡模型參數
13.模型的保存和讀取
14.加載訓練好的VGG網絡模型
15.使用VGG模型進行測試
16.使用RNN處理Mnist數據集
17.RNN網絡模型
18.訓練RNN網絡
19.驗證碼數據生成
20.構造網絡的輸入數據和標簽
21.卷積網絡模型定義
22.迭代及測試網絡效果
深度學習框架Caffe使用案例視頻課程
深度學習項目實戰視頻課程-人臉檢測
大叔據-深度學習項目實戰-關鍵點定位視頻教程
01.人臉關鍵點檢測算法框架
02.多標簽數據源制作以及標簽坐標轉換
03.對原始數據進行數據增強
04.完成第一階段HDF5數據源制作
05.第一階段網絡訓練
06.第二三階段網絡數據源制作
07.第二三階段網絡模型訓練
08.網絡模型參數初始化
09.完成全部測試結果
10.人臉關鍵點檢測效果
11.項目總結分析
12.算法框架分析
自然語言處理-Word2Vec視頻教程
1.Gensim構造詞向量模型
2.word2vec
3.實戰word2vec
決勝AI-強化學習實戰系列視頻課程
1-1.強化學習簡介
1-2.強化學習基本概念
1-3.馬爾科夫決策過程
1-4.Bellman方程
1-5.值迭代求解
1-6.代碼實戰求解過程
1-7.Q-Learning基本原理
1-8.Q-Learning迭代計算實例
1-9.Q-Learning迭代效果
1-10.求解流程詳解
2-1.Deep-Q-Network原理
2-11.Deep Q-Learning效果演示
2-2.Deep-Q-Learning網絡細節
2-3,Deep Q-Learning網絡參數配置
2-4.搭建Deep Q-Learning網絡模型
2-5.Deep Q Learning卷積操作定義
2-6.數據預處理
2-7.實現階段數據存儲
2-8.實現訓練模塊
2-9.Debug解讀訓練代碼
2-10.完整代碼流程分析
Tensorflow項目實戰視頻課程-文本分類
深度學習項目實戰視頻課程-StyleTransfer(基于Tensorflow)
1.課程簡介
2.Tensorflow安裝
3.style-transfer基本原理
4.風格生成網絡結構原理
5.風格生成網絡細節
6.風格轉換效果展示
7.風格轉換參數配置
8.數據讀取操作
9.VGG體征提取網絡結構
10.內容與風格特征提取
11.生成網絡結構定義
12.生成網絡計算操作
13.參數初始化
14.Content損失計算
15.Style損失計算
16.完成訓練模塊
17.模型保存與打印結果
18.完成測試代碼
深度學習實戰項目-利用RNN與LSTM網絡原理進行唐詩生成視頻課程
1.RNN手寫字體識別（三課時）
2.TensorFlow打造唐詩生成網絡（八課時）
3.遞歸神經網絡原理(四課時)
4.Tensorflow課程代碼
深度學習項目實戰視頻課程-Seq2Seq序列生模型
1.seq2seq網絡架構原理
2.文章摘要生成
3.序列排序生成
4.Seq2Seq網絡
深度學習頂級論文算法詳解視頻課程
對抗生成網絡
1.課程簡介
2.對抗生成網絡形象解釋
3.對抗生成網絡工作原理
4.案例實戰對抗生成網絡：環境配置
5.案例實戰對抗生成網絡：構造判別網絡模型
6.案例實戰對抗生成網絡：構造生成網絡模型
7.案例實戰對抗生成網絡：構造損失函數
8.案例實戰對抗生成網絡：訓練對抗生成網絡
9.DCGAN基本原理
10.DCGAN的網絡模型架構
11.DCGAN項目實戰：DIY你要生成的數據
12.DCGAN項目實戰：配置參數
13.DCGAN項目實戰：基于卷積的生成網絡架構
14.DCGAN項目實戰：基于卷積的判別網絡
15.DCGAN項目實戰：訓練DCGAN網絡
Python數 據分 析(機器學 習)經 典 案 例
1.課程簡介
2.課程數據，代碼下載
3.使用Anaconda搭建python環境
4.Kobe.Bryan生涯數據讀取與簡介
5.特征數據可視化展示
6.數據預處理
7.使用scikit-learn建立分類模型
8.數據簡介及面臨的挑戰
9.數據不平衡問題解決方案
10.邏輯回歸進行分類預測
11.使用閾值來衡量預測標準
12.使用數據生成策略
13.數據簡介與特征課時化展示
14.不同特征的分布規則
15.決策樹模型參數詳解
16.決策樹中參數的選擇
17.將建立好決策樹可視化展示出來
18.船員數據分析
19.數據預處理
20.使用回歸算法進行預測
21.使用隨機森林改進模型
22.隨機森林特征重要性分析
23.級聯模型原理
24.數據預處理與熱度圖
25.二階段輸入特征制作
26.使用級聯模型進行預測
27.數據簡介與特征預處理
28.員工不同屬性指標對結果的影響
29.數據預處理
30.構建預測模型
31.基于聚類模型的分析
32.tensorflow框架的安裝
33.神經網絡模型概述
34.使用tensorflow設定基本參數
35.卷積神經網絡模型
36.構建完整的神經網絡模型
37.訓練神經網絡模型
38.PCA原理簡介
39.數據預處理
40.協方差分析
41.使用PCA進行降維
42.數據簡介與故事背景
43.基于詞頻的特征提取
44.改進特征選擇方法
45.數據清洗
46.數據預處理
47.盈利方法和模型評估
48.預測結果
