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编程教程

从编程基础到AI实战,系统性学习人工智能开发技能

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Python基础

基础语法

  • 📝
    变量和数据类型: 字符串、整数、浮点数、布尔值
  • 📋
    列表和字典: 数据结构和基本操作
  • ⚙️
    函数定义: 函数创建和参数传递

AI相关库

  • NP NumPy - 数值计算
  • PD Pandas - 数据处理
  • SK Scikit-learn - 机器学习
  • TF TensorFlow - 深度学习
🤖

机器学习

监督学习

  • • 线性回归
  • • 逻辑回归
  • • 决策树
  • • 随机森林
  • • 支持向量机

无监督学习

  • • K-means聚类
  • • 层次聚类
  • • 主成分分析
  • • 关联规则
  • • 异常检测

强化学习

  • • Q-learning
  • • 策略梯度
  • • Actor-Critic
  • • 深度强化学习
  • • 多智能体
🧠

深度学习

神经网络架构

全连接神经网络 (DNN)
卷积神经网络 (CNN)
循环神经网络 (RNN)
长短期记忆网络 (LSTM)
Transformer架构

应用领域

🖼️
计算机视觉

图像分类、目标检测、图像生成

💬
自然语言处理

文本分类、机器翻译、对话系统

🎵
语音处理

语音识别、语音合成、音乐生成

🚀

实战项目

🖼️

图像分类

使用CNN构建图像分类器,识别不同类别的图片

难度:⭐⭐⭐
💬

情感分析

构建NLP模型分析文本情感倾向

难度:⭐⭐⭐⭐
📈

股价预测

使用时间序列分析预测股票价格

难度:⭐⭐⭐⭐⭐
📚

推荐学习资源

在线课程

  • • 吴恩达机器学习课程
  • • Fast.ai深度学习实战
  • • Coursera AI课程
  • • Udacity AI纳米学位
  • • edX计算机科学

实践平台

  • • Kaggle竞赛平台
  • • Google Colab
  • • Jupyter Notebook
  • • GitHub开源项目
  • • Papers with Code

参考书籍

  • • 《机器学习》周志华
  • • 《深度学习》Ian Goodfellow
  • • 《Python机器学习》Sebastian Raschka
  • • 《统计学习方法》李航
  • • 《模式识别与机器学习》Christopher Bishop

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