本课程由AI专家黄佳主讲，涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等核心理论，并深入实战如Jupyter Notebook使用、机器学习框架scikit-learn、Matplotlib和Seaborn等工具。通过案例如预测直播带货销售额、医疗数据集分析、电商用户生命周期价值预测等，帮助学员掌握AI项目实战的五大环节。课程还包括深度学习、Pytorch框架、CNN网络图像分类、RNN时序预测等内容，最后介绍大语言模型及LangChain开发框架，构建垂直行业问答系统。适合希望从零基础到精通AI应用的学员。
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黄佳AI实战课：从基础到精通1.8 GB(mp4视频25节；)
课程介绍｜成为AINative个体.mp418.55MB结束语&结课测试.mp4419.54KB23｜实战：构建基于垂直行业内部文档的问答系统.mp471.23MB22｜工具：大语言模型开发框架LangChain.mp445.21MB21｜横空出世的大语言模型.mp4120.03MB20｜实战：用RNN做时序预测.mp4108MB19｜实战：用CNN网络做图像分类.mp490.32MB18｜工具：Pytorch深度学习框架.mp4105.45MB17｜大数据和GPU时代的深度学习.mp4135.65MB16｜实战：通过降维算法做商品的品类分析.mp435.34MB15｜降维算法能用来做什么？.mp439.38MB14｜实战：通过RFM值给用户画像.mp443.13MB13｜理论：聚类算法的核心原理.mp453.35MB12｜实战：通过分类算法辅助疾病诊断.mp478.73MB11｜分类算法：非常广泛的AI应用场景.mp488.25MB10｜实战：通过回归模型预测电商用户的生命周期价值（LTV）.mp467.57MB09｜各种各样的回归算法.mp4105.04MB08｜实战：医疗数据集大揭秘.mp491.24MB07｜工具：Matplotlib和Seaborn.mp495.96MB06｜探索数据中蕴含的故事和商机.mp462.63MB05｜实战：预测直播带货销售额.mp447.13MB04｜理论：AI项目实战5大环节.mp438.87MB03｜工具：机器学习框架scikit-learn.mp438.93MB02｜实战：如何使用JupyterNotebook？.mp455MB01｜理论：监督学习、无监督学习、强化学习.mp4205.69MB
