课程简介

极客时间AI应用实战课由乐学编程课堂网(lexuecode.com)整理发布。

课程内容共分为 8 个章节,分别是:

AI 的定义、历史、影响力,机器学习的基础,包括监督学习、无监督学习和强化学习,以及如何使用 Jupyter Notebook 和 scikit-learn。
数据探索和数据可视化,包括如何使用 Matplotlib 和 Seaborn。
回归算法与生命周期价值预测,包括各种回归算法的介绍和实战。
分类算法在医疗诊断中的应用,包括常见分类算法的介绍和实战。
聚类算法与电商用户价值分组,包括聚类算法的核心原理和实战。
降维算法在商品分析中的应用,包括降维的基本概念和实战。
深度学习初探,图像识别与时序预测,包括深度学习的基础知识、Pytorch 深度学习框架、图像识别与 CNN、时序预测与 RNN。
大语言模型与基于垂直行业的问答系统,包括大语言模型的基础知识、开发框架 LangChain、垂直行业的问答系统实战。

课程目录

├── [168M] 01|理论:监督学习、无监督学习、强化学习.ts
├── [ 45M] 02|实战:如何使用JupyterNotebook?.ts
├── [ 32M] 03|工具:机器学习框架scikit-learn.ts
├── [ 32M] 04|理论:AI项目实战5大环节.ts
├── [ 36M] 05|实战:预测直播带货销售额.ts
├── [ 51M] 06|探索数据中蕴含的故事和商机.ts
├── [ 77M] 07|工具:Matplotlib和Seaborn.ts
├── [ 74M] 08|实战:医疗数据集大揭秘.ts
├── [ 84M] 09|各种各样的回归算法.ts
├── [ 53M] 10|实战:通过回归模型预测电商用户的生命周期价值(LTV).ts
├── [ 72M] 11|分类算法:非常广泛的AI应用场景.ts
├── [ 56M] 12|实战:通过分类算法辅助疾病诊断.ts
├── [ 42M] 13|理论:聚类算法的核心原理.ts
├── [ 33M] 14|实战:通过RFM值给用户画像.ts
├── [ 31M] 15|降维算法能用来做什么?.ts
├── [ 25M] 16|实战:通过降维算法做商品的品类分析.ts
└── [ 15M] 课程介绍|成为AINative个体.ts

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