黄佳 AI 应用实战课:从基础到精通

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本课程由 AI 专家黄佳主讲,是一门全面且深入的 AI 应用实战课程。课程涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等核心理论知识,同时深入实战环节,如 Jupyter Notebook 的使用,以及机器学习框架 scikit – learn、Matplotlib 和 Seaborn 等工具的应用。通过丰富的实际案例,像预测直播带货销售额、医疗数据集分析、电商用户生命周期价值预测等,帮助学员掌握 AI 项目实战的五大环节。

课程内容还包括深度学习领域,如 Pytorch 框架、CNN 网络图像分类、RNN 时序预测等。最后介绍大语言模型及 LangChain 开发框架,并讲解如何构建垂直行业问答系统。无论是对 AI 零基础的学员,还是有一定基础希望进一步提升的学习者,都能从课程中系统地学习到 AI 应用相关知识,掌握从理论到实践的全流程,助力学员在 AI 领域从基础迈向精通。

黄佳 AI 应用实战课:从基础到精通

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极客时间-视频课-黄佳-AI应用实战课1.8GB
01|理论:监督学习、无监督学习、强化学习.mp4205.69MB
02|实战:如何使用JupyterNotebook?.mp455MB
03|工具:机器学习框架scikit-learn.mp438.93MB
04|理论:AI项目实战5大环节.mp438.87MB
05|实战:预测直播带货销售额.mp447.13MB
06|探索数据中蕴含的故事和商机.mp462.63MB
07|工具:Matplotlib和Seaborn.mp495.96MB
08|实战:医疗数据集大揭秘.mp491.24MB
09|各种各样的回归算法.mp4105.04MB
10|实战:通过回归模型预测电商用户的生命周期价值(LTV).mp467.57MB
11|分类算法:非常广泛的AI应用场景.mp488.25MB
12|实战:通过分类算法辅助疾病诊断.mp478.73MB
13|理论:聚类算法的核心原理.mp453.35MB
14|实战:通过RFM值给用户画像.mp443.13MB
15|降维算法能用来做什么?.mp439.38MB
16|实战:通过降维算法做商品的品类分析.mp435.34MB
17|大数据和GPU时代的深度学习.mp4135.65MB
18|工具:Pytorch深度学习框架.mp4105.45MB
19|实战:用CNN网络做图像分类.mp490.32MB
20|实战:用RNN做时序预测.mp4108MB
21|横空出世的大语言模型.mp4120.03MB
22|工具:大语言模型开发框架LangChain.mp445.21MB
23|实战:构建基于垂直行业内部文档的问答系统.mp471.23MB
结束语&结课测试.mp4419.54KB
课程介绍|成为AINative个体.mp418.55MB
共25个文件,合计:1.8GB
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