30天AI快速入门,仅需 ¥199
想要快速入门人工智能,了解其核心概念与应用?
此课程为您提供一个高效、结构化的学习路径。
立即加入我们,开启你的AI探索之旅吧!
课程总览
想要了解人工智能的核心知识,却不知从哪里开始?《30天AI快速入门》将带你踏上人工智能的学习之旅,帮助你从零基础逐步掌握AI的核心概念、常用算法以及应用技巧。
每一天,我们为你准备了简短的学习内容,帮助你每天仅需1小时,轻松积累AI的基础知识,让你在短短30天内打下坚实的人工智能基础。
课程内容
在此课程中,你将了解从最基础的AI概念到机器学习、深度学习的核心原理和实践应用。你会学习如何使用Python进行数据处理和机器学习建模,掌握监督学习和非监督学习的区别和应用,深入理解模型的评估与优化技巧,探索如何利用特征工程提升机器学习效果,并通过深度学习解锁AI更强大的能力。
课程形式
本课程采用理论与实践相结合的方式。每个模块都配有丰富的理论知识,并辅以实际的案例分析。此外,课程中还将穿插一些在线测验和项目作业,帮助你巩固所学知识,并测试自己的学习成果。
适合人群
本课程不仅适合没有任何编程或AI背景的学员,也能为那些有一定基础的人提供清晰的学习路径,帮助他们进一步深化对AI领域的理解。通过精心设计的模块,我们将带你走进人工智能的世界,从基础知识到高级应用,每一课都会循序渐进地引导你掌握所需的技能。
学习目标
通过本课程的学习,你将达到以下几个目标:
1.掌握AI核心概念与技术
你将全面了解人工智能的基本概念,学会使用不同的机器学习算法解决实际问题。你将学会如何使用监督学习和无监督学习处理数据,如何优化和评估模型表现,并掌握深度学习模型的应用。
2.培养数据处理与特征工程能力
数据是AI的“燃料”,如何从原始数据中提取、选择和构建有用的特征是每个数据科学家的必备能力。本课程将让你掌握特征工程的基本技巧,帮助你从数据中提取最有价值的信息。
3.熟悉Python编程与机器学习工具
通过本课程,你将熟悉Python编程语言,并掌握常用的数据分析库。你将学会如何编写机器学习代码,进行模型训练和评估,提升你的编程能力和解决实际问题的能力。
4.为AI应用打下坚实基础
无论你是想在企业中应用AI技术,还是希望继续深入深度学习或数据科学的高级领域,本课程都将为你提供扎实的基础。你将能够理解并应用AI在不同领域的最新进展,逐步成为AI领域的专家。
解锁完整课程内容!
AI简介与模型基础 |
第一天: 人工智能概念简介 |
第二天:数据与机器学习类型 |
第三天:目标函数和优化 |
第四天:过拟合和欠拟合 |
监督学习与无监督学习 |
第五天:线性回归 |
习题:线性回归 |
第六天:逻辑回归 |
习题:逻辑回归 |
第七天:树模型 |
第八天:SVM(支持向量机) |
习题:SVM(支持向量机) |
第九天:KNN(K邻近算法) |
第十天:聚类算法 |
模型评估与优化 |
第十一天:模型评估常见指标 |
第十二天:模型评估之交叉验证 |
第十三天:模型集成方法 |
第十四天:集成树模型 |
第十五天:早停机制和正则化 |
第十六天:数据清洗 |
特征工程 |
第十七天:特征提取与构造 |
第十八天:特征选择 |
第十九天:数据增强 |
第二十天:数据降维 |
深度学习 |
第二十一天:神经网络基础 |
第二十二天:CNN和RNN |
第二十三:LLM语言大模型 |
第二十四天:什么是生成式AI |
Python基础 |
第二十五天:Python基础知识 |
第二十六天:深度学习框架 |