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课程介绍
- 课程介绍|成为AI Native个体
第一章 · 机器学习入门基础
- 01|理论:监督学习、无监督学习、强化学习
- 02|实战:如何使用Jupyter Notebook?
- 03|工具:机器学习框架scikit-learn
- 04|理论:AI项目实战5大环节
- 05|实战:预测直播带货销售额
第二章 · 数据探索和数据可视化
- 06|探索数据中蕴含的故事和商机
- 07|工具:Matplotlib和Seaborn
- 08|实战:医疗数据集大揭秘
第三章 · 回归算法与生命周期价值预测
- 09|各种各样的回归算法
- 10|实战:通过回归模型预测电商用户的生命周期价值(LTV)
第四章 · 分类算法在医疗诊断中的应用
- 11|分类算法:非常广泛的AI应用场景
- 12|实战:通过分类算法辅助疾病诊断
第五章 · 聚类算法与电商用户价值分组
- 13|理论:聚类算法的核心原理
- 14|实战:通过RFM值给用户画像
第六章 · 降维算法在商品分析中的应用
- 15|降维算法能用来做什么?
- 16|实战:通过降维算法做商品的品类分析
第七章 · 深度学习初探,图像识别与时序预测
- 17|大数据和GPU时代的深度学习
- 18|工具:Pytorch深度学习框架
- 19|实战:用CNN网络做图像分类
- 20|实战:用RNN做时序预测
第八章 · 大语言模型与基于垂直行业的问答系统
- 21|横空出世的大语言模型
- 22|工具:大语言模型开发框架LangChain
- 23|实战:构建基于垂直行业内部文档的问答系统
结束语 & 结课测试
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