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速存!《人工智能+机器学习+Python》教程、资料、项目,限时开放!

发表时间:2021-05-13 09:00:00  来源:野望文存  浏览:次   【】【】【
最近好多粉丝给我留言,寻求人工智能入坑资源,想利用人工智能来实现一些大胆的想法、项目或创意,或是想进入AI行业搞钱。

不过细聊之下,大部分伙伴苦于不知从何入手,找不到重点。更甚至被烧脑的算法劝退折腾半天,直接从入门到放弃。


为此,我便产生了想要整理一份适合绝大多数人学习的《人工智能教程》无偿提供给大家的想法,来帮助大家顺利入坑。

本着好饭不怕晚的原则,我大面积网罗资料,最终比较之下,选用了最近全网最火的一套人工智能教程无偿分享给大家。

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这套教程以人工智能机器学习中应用最广泛、最简单的KNN算法作为切入点,带大家走进人工智能的大门。

整体还算通俗易懂接地气,可以解决新手在人工智能学习中遇到的常见问题,并且对其中的重点、难点、易错点进行详细讲解,同时也为大家梳理了人工智能的学习与转型发展路径方向、自身能力要求等等。

内容上绝对有别于市面上那些华而不实的冒牌货,无论是从理论部分,还是案例分析与实践,都是你从来见过的船新版本。


以下为截取的部分内容,可直达文末免费获取。


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内容目录



一、初识人工智能

  1. 人工智能的应用场景(医疗:病灶识别与标注,病例分类,病例排序,病例搜索,报告生成,病例推荐)
  2. 人工智能概念剖析(人工智能,机器学习,深度学习,Python,sklearn,Tensor Flow,PyTorch...)
  3. 人工智能学习路径(编程基础,数学基础,算法基础,机器学习算法,深度学习算法,实践...)
  4. 人工智能Python编程基础(语法,数据类型,变量,字典,集合,列表,元组,循环,函数,NumPy,Matplotlib...)


二、人工智能算法原理精讲

  1. 什么叫算法?

  2. 人工智能算法和底层算法有何区别?

  3. 什么是机器学习算法?

  4. 人工智能中的KNN算法

  5. KNN算法的核心思想

  6. 机器学习算法能解决哪些问题(分类,回归,聚类,推荐)

  7. KNN分类算法的流程

  8. KNN回归算法的流程


三、人工智能实战案例

  1. 计算机能干什么?

  2. 实战项目案例:相亲预测

  3. 相亲预测案例实现思路与步骤

  4. 传统开发 VS 机器学习

  5. 数据科学的范围

  6. 人工智能需要学习哪些内容?

  7. 人工智能从业能力要求有哪些?

  8. 从事人工智能专业能力要达到什么程度


 篇幅有限,仅展示部分内容... 

这套教程现在免费开放领取,相信学习之后你会对AI有一个系统的认知,有助于你高效步入人工智能的大门,少走弯路!
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责任编辑:蔡学森