您准备好探索人工智能(AI)和机器学习(ML)这个迷人世界了吗?这门全面的课程,“使用Python精通AI和ML:从基础到应用”,旨在带您从基础知识到高级话题,为您提供构建和部署使用Python的现实世界AI和ML模型所需的知识和技能。Master AI and ML with Python: Foundations to Applications
时长:6小时48分钟 | 视频:.MP4,1920×1080,30 帧/秒 | 音频:AAC,48 kHz,2声道 | 文件大小:2.85 GB
类型:电子学习 | 语言:英语
使用Python构建和部署现实世界AI模型的全面指南
您将学到什么
了解人工智能和机器学习的基础知识,包括关键概念、历史发展以及目前在各行业中的应用。
应用基本的机器学习算法,如分类和回归,使用流行的库,如scikit-learn和TensorFlow。
掌握数据预处理、特征工程以及模型评估技术,这对于有效实施机器学习至关重要。
通过构建和部署AI模型获得实践经验,解决实际问题,同时考虑道德影响
要求
本课程的要求:具备基本的计算机技能,熟悉使用网络浏览器。不需要编程经验,但理解逻辑和问题解决基本原理会有所帮助。高中水平的数学(基本代数和统计学)足以开始。一台能够运行Python的具有互联网访问功能的计算机(Windows、Mac或Linux)。热爱学习人工智能和机器学习!本课程专为初学者设计,所以如果您对该领域还不熟悉,不用担心。我们将从基础知识开始,并逐渐深入更高级的概念。如果您对人工智能感兴趣并愿意付出努力,那么您已经准备好开始学习之旅!
您将学到什么
– 人工智能和机器学习基础:了解关键概念、历史和人工智能和机器学习的类型,包括监督学习、无监督学习和强化学习。
– 编程基础:掌握Python编程、基本库(NumPy、Pandas、Matplotlib)和数据管理技术。
– 数学基础:掌握对AI和ML至关重要的数学概念,如线性代数、微积分和概率。
– 数据预处理和可视化:学习数据清洗、转换和可视化技术,为数据建模做准备。
– 监督学习:探索算法,如线性回归、决策树、支持向量机和集成方法。
– 无监督学习:深入研究聚类算法(K-means、层次聚类、DBSCAN)、降维(PCA、t-SNE)和异常检测。
– 深度学习:了解神经网络、CNN、RNN、LSTM,并使用TensorFlow/Keras实现。
– 自然语言处理:学习文本预处理、情感分析、命名实体识别和构建聊天机器人。
– 计算机视觉:探索图像处理、目标检测、图像分割和生成模型(GANs)。
– 强化学习:了解基础知识,实现Q学习,并探索在机器人和游戏中的应用。
– AI实践:学习MLOps、模型部署、跨行业的AI应用以及道德考虑。
课程结构
该课程分为12个全面的部分,每个部分都旨在建立在之前的基础上,确保学习过程平稳进行:
1. 人工智能和机器学习简介:了解人工智能和机器学习的概述,理解它们的重要性,并探索实际应用。
2. 机器学习基础:学习机器学习概念,建立Python环境,并实现基本算法。
3. 人工智能编程基础:掌握Python,必要的库和数据处理技术。
4. 数学基础:深入学习线性代数、微积分和概率,以了解人工智能算法背后的数学。
5. 数据预处理和可视化:学习数据清洗、处理缺失数据、归一化和可视化技术。
6. 监督学习:实现和评估线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和集成方法。
7. 无监督学习:探索聚类算法、降维、关联规则学习和异常检测。
8. 深度学习和神经网络:了解和实现神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络和迁移学习。
9. 自然语言处理:学习文本预处理、词嵌入、情感分析和构建聊天机器人。
10. 计算机视觉:实现图像处理、目标检测、图像分割和生成对抗网络。
11. 强化学习:理解强化学习,实现Q学习和SARSA,并探索应用场景。
12. 实践中的人工智能和未来趋势:了解人工智能项目生命周期、MLOps、模型部署、新兴趋势和伦理考量。
实践项目和练习
在整个课程中,您将进行许多实践练习和实践项目,以巩固您的学习。每节课都附带可下载的材料,包括示例数据集和带有详细说明的Jupyter笔记本。完成本课程后,您将拥有一系列展示您技能和知识的人工智能和机器学习项目作品集。
适合人群
– 渴望成为数据科学家和人工智能/机器学习工程师的人士
– 希望提升人工智能和机器学习技能的软件开发人员和工程师
– 希望利用人工智能进行数据驱动决策的商业专业人士和分析师
– 任何对理解和应用真实世界中的人工智能和机器学习感兴趣的人
要求
– 基本的编程概念理解(Python知识是加分项,但不是必需的)
– 一台连接互联网的计算机以下载和安装必要软件
加入我们
踏上这段精彩的旅程,掌握Python中的人工智能和机器学习。立即报名,开始构建可以改变行业、为实际问题创造创新解决方案的智能系统。让我们一起释放人工智能的力量吧!
所有课程均有字幕。
适合人群
本课程适合:对进入人工智能和机器学习领域感兴趣的初学者,无需相关经验。希望将技能扩展到人工智能和机器学习技术的IT专业人员。计算机科学、数据科学或相关领域的学生希望获得人工智能和机器学习的实践知识。希望了解人工智能如何应用于不同行业的商业专业人士。希望用机器学习技术升级技能的数据分析师。有兴趣将人工智能和机器学习应用于其应用程序的软件开发人员。希望在自己的项目或创业公司中利用人工智能的企业家和创新者。对人工智能及其在实际应用中的好奇者,无论其背景如何。本课程旨在从基础知识到更高级概念,适合完全初学者和具有一定编程或数据分析经验的人。如果您热爱技术并渴望了解计算行业中最具影响力的领域之一,那么这门课程适合您!
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