视频选集 01.课程导学 02.人工智能介绍 03. 环境及工具包介绍 04. 环境配置及Python语法实操 05.Pandas、Numpy、Matplotlib实操 06. 机器学习介绍 07.线性回归实战准备 08.单因子线性回归实战 09.多因子线性回归实战 10.分类问题介绍 11.逻辑回归（1） 12. 逻辑回归（2） 13. 实战准备 14.考试通过实战（一） 15.考试通过实战（二） 16.芯片检测实战 17.无监督学习 18. Kmeans-KNN-Meanshift 19.实战准备 20.Kmeans实战（1） 21.Kmeans实战（2） 22.KNN-Meanshift 23.决策树（1） 24.决策树（2） 25.异常检测 26.主成分分析 27.实战准备 28.实战（1） 29.实战（2） 30.实战（3） 31.过拟合与欠拟合 32.数据分离与混淆矩阵 33.模型优化 34.实战准备 35.实战（一） 36.实战（二） 37.实战（三） 38.多层感知器(MLP) 39.MLP实现非线性分类 40.实战准备 41.实战（一） 42.实战（二） 43.卷积神经网络（一） 44.卷积神经网络（二） 45.实战准备 46.实战（一） 47.实战（二） 48.序列数据案例 49.循环神经网络RNN 50.不同类型的RNN模型 51.实战准备 52.实战（一）RNN股价预测 53.实战（二）RNN股价预测 54.实战（一）LSTM实现文本生成 55.实战（二）LSTM实现文本生成 56.迁移学习（一） 57.迁移学习（二） 58.在线学习 59.混合模型1 60.混合模型2 61.实战准备（一） 162.实战准备（二） 63.基于新数据的迁移学习实战 64.机器+深度学习实现少样本苹果分类（一） 65.机器深度学习实现少样本苹果分类（二） 66.机器深度学习实现少样本苹果分类（三） 67.机器深度学习实现少样本苹果分类（四） 68.课程总结（一） 69.课程总结（二） 70.课程总结（三） 71.计算机视觉到底是什么 72.Windows下搭建OpenCV开发环境 73.Windows下源码方式编译OpenCV 74.Windows下C++使用OpenCV库 75.如何利用工具高效开发OpenCV 76.明晰课程项目 77.如何通过OpenCV创建显示窗口 78.如何通过OpenCV加载显示图片 79.两招解决OpenCV加载图片问题 80.如何通过OpenCV保存文件 81.如何利用OpenCV从摄像头采集视频 82.如何从多媒体文件中读取视频帧 83.如何将视频数据录制成多媒体文件 84.代码优化 85.OpenCV控制鼠标 86.OpenCV中的TrackBar控件 87.实战TrackBar的使用 88.RGB与BGR【OpenCV的色彩空间】 89.HSV与HSL【OpenCV的色彩空间】 90. 实战OpenCV色彩空间转换 91.图像操作的基石Numpy【基础操作】 92.Numpy基本操作之矩阵的检索与赋值 93.Numpy基本操作三-ROI 94.OpenCV的重要结构体Mat 95.Mat的深拷贝与浅拷贝 96.图像的多种属性 97.通道的分割与合并 98.OpenCV绘制直线 99.OpenCV椭圆的绘制
