随着人工智能技术的快速发展，AI应用实战课成为了掌握关键技能的必经之路。本课程将带您深入理解监督学习、无监督学习、强化学习等理论，并通过JupyterNotebook、scikit-learn等工具，结合预测直播带货销售额、医疗数据集解析等实战案例，帮助您从理论到实践，快速掌握AI应用的核心技能，成为行业中的翘楚。
课程共分为21个环节，涵盖了AI应用领域的理论与实践。我们将从理论层面深入探讨监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念，帮助您建立坚实的理论基础；通过实战案例，教您如何使用JupyterNotebook进行开发，掌握机器学习框架scikit-learn的使用技巧；并且深入探索AI项目实战的5大环节，从预测直播带货销售额到医疗数据集的深度解析，带您领略AI技术在不同领域的应用场景与商业价值。此外，课程还涵盖了回归算法、分类算法、聚类算法、降维算法等多个重要内容，通过实战案例帮助您掌握各种算法的具体应用方法。最后，我们还将介绍大数据和GPU时代的深度学习技术，以及最新的大语言模型开发框架LangChain，通过构建基于垂直行业内部文档的问答系统实战案例，帮助您全面掌握AI应用领域的核心技术与最新趋势。
课程目录：
课程介绍｜成为AINative个体.mp4
01｜理论：监督学习、无监督学习、强化学习.mp4
02｜实战：如何使用JupyterNotebook？.mp4
03｜工具：机器学习框架scikit-learn.mp4
04｜理论：AI项目实战5大环节.mp4
05｜实战：预测直播带货销售额.mp4
06｜探索数据中蕴含的故事和商机.mp4
07｜工具：Matplotlib和Seaborn.mp4
08｜实战：医疗数据集大揭秘.mp4
09｜各种各样的回归算法.mp4
10｜实战：通过回归模型预测电商用户的生命周期价值（LTV）.mp4
11｜分类算法：非常广泛的AI应用场景.mp4
12｜实战：通过分类算法辅助疾病诊断.mp4
13｜理论：聚类算法的核心原理.mp4
14｜实战：通过RFM值给用户画像.mp4
15｜降维算法能用来做什么？.mp4
16｜实战：通过降维算法做商品的品类分析.mp4
17｜大数据和GPU时代的深度学习.mp4
18｜工具：Pytorch深度学习框架.mp4
19｜实战：用CNN网络做图像分类.mp4
20｜实战：用RNN做时序预测.mp4
21｜横空出世的大语言模型.mp4
22｜工具：大语言模型开发框架LangChain.mp4
23｜实战：构建基于垂直行业内部文档的问答系统.mp4
结束语&结课测试.mp4
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