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本课程由AI专家黄佳主讲,涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等核心理论,并深入实战如Jupyter Notebook使用、机器学习框架scikit-learn、Matplotlib和Seaborn等工具。通过案例如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。课程还包括深度学习、Pytorch框架、CNN网络图像分类、RNN时序预测等内容,最后介绍大语言模型及LangChain开发框架,构建垂直行业问答系统。适合希望从零基础到精通AI应用的学员。
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黄佳AI实战课:从基础到精通1.8 GB(mp4视频25节;)
课程介绍|成为AINative个体.mp418.55MB
结束语&结课测试.mp4419.54KB
23|实战:构建基于垂直行业内部文档的问答系统.mp471.23MB
22|工具:大语言模型开发框架LangChain.mp445.21MB
21|横空出世的大语言模型.mp4120.03MB
20|实战:用RNN做时序预测.mp4108MB
19|实战:用CNN网络做图像分类.mp490.32MB
18|工具:Pytorch深度学习框架.mp4105.45MB
17|大数据和GPU时代的深度学习.mp4135.65MB
16|实战:通过降维算法做商品的品类分析.mp435.34MB
15|降维算法能用来做什么?.mp439.38MB
14|实战:通过RFM值给用户画像.mp443.13MB
13|理论:聚类算法的核心原理.mp453.35MB
12|实战:通过分类算法辅助疾病诊断.mp478.73MB
11|分类算法:非常广泛的AI应用场景.mp488.25MB
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
09|各种各样的回归算法.mp4105.04MB
08|实战:医疗数据集大揭秘.mp491.24MB
07|工具:Matplotlib和Seaborn.mp495.96MB
06|探索数据中蕴含的故事和商机.mp462.63MB
05|实战:预测直播带货销售额.mp447.13MB
04|理论:AI项目实战5大环节.mp438.87MB
03|工具:机器学习框架scikit-learn.mp438.93MB
02|实战:如何使用JupyterNotebook?.mp455MB
01|理论:监督学习、无监督学习、强化学习.mp4205.69MB