AI应用实战课
共25课时
17,789
AI 初学者和在校学生,希望系统性地学习 AI 并掌握实战技能。 在其他技术领域有经验,希望转型为 AI 专家的开发者。 对人工智能和深度学习有基础认识,并且对 AI 大语言模型感兴趣的初中级开发人员。 期待在自己的行业中应用 AI 技术,提高业务效率和价值的产品经理、项目经理、企业决策者。
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黄佳
黄佳,新加坡科研局资深研究员(Lead Researcher),前埃森哲新加坡公司资深顾问,入行 20 余年。参与过政府部门、银行、电商、能源等多领域大型项目,积累了极为丰富的人工智能和大数据项目实战经验。近年主攻方向为 NLP 预训练大模型应用、FinTech 应用、持续学习。 曾出版《大模型应用开发:动手做 AI Agent》《GPT图解:大模型是怎样构建的》《数据分析咖哥十话》《零基础学机器学习》等多本畅销书。同时,也是极客时间的口碑讲师,出品过多门优质课程。
课程概述
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你将获得

  • 全方位精讲 AI 知识体系
  • 4 大 AI 核心算法理论与实战
  • 结合真实案例掌握 AI 最佳实践
  • 深度学习与大语言模型重点解析

课程介绍

「极客时间出品」

一波新的 AI 浪潮正在席卷千行百业。

大语言模型,如 OpenAI 的 GPT-4、Meta 的 Llama2,为创造性工作带来了革命性的变化。这些模型能够生成文本、写作、设计对话,甚至帮助创作音乐和艺术作品。而基于扩散模型的 Stable Diffusion、Midjourney、Runway 等工具,能在数字营销、专业广告、产品摄影、AI 模特、AI 写真等领域高效地进行创作。

这些神奇的 AIGC 工具,将为中小企业和个人创作者提供更多机会,让新手和专家之间的距离变得只有一步之遥。

在这样的背景下,黄佳老师基于自己的专栏《零基础实战机器学习》和书籍《零基础学机器学习》全新推出了这门 AI 应用实战课。

目的是使你成为一个 AI Native,一个真正理解并能运用 AI 技术的个体。老师将通过深入浅出的教学方式,逐步引导你从 AI 的基本概念开始,到最终能够熟练应用各种 AI 工具和算法解决实际问题。

课程内容共分为 8 个章节,分别是:

  1. AI 的定义、历史、影响力,机器学习的基础,包括监督学习、无监督学习和强化学习,以及如何使用 Jupyter Notebook 和 scikit-learn。
  2. 数据探索和数据可视化,包括如何使用 Matplotlib 和 Seaborn。
  3. 回归算法与生命周期价值预测,包括各种回归算法的介绍和实战。
  4. 分类算法在医疗诊断中的应用,包括常见分类算法的介绍和实战。
  5. 聚类算法与电商用户价值分组,包括聚类算法的核心原理和实战。
  6. 降维算法在商品分析中的应用,包括降维的基本概念和实战。
  7. 深度学习初探,图像识别与时序预测,包括深度学习的基础知识、Pytorch 深度学习框架、图像识别与 CNN、时序预测与 RNN。
  8. 大语言模型与基于垂直行业的问答系统,包括大语言模型的基础知识、开发框架LangChain、垂直行业的问答系统实战。

覆盖理论,也重视实战。每个章节都会有对应的项目,让你在实践中加深对理论知识的理解,并掌握实际应用技能。

课程目录

适用人群

AI 初学者和在校学生,希望系统性地学习 AI 并掌握实战技能。 在其他技术领域有经验,希望转型为 AI 专家的开发者。 对人工智能和深度学习有基础认识,并且对 AI 大语言模型感兴趣的初中级开发人员。 期待在自己的行业中应用 AI 技术,提高业务效率和价值的产品经理、项目经理、企业决策者。
课程目录
  • 课程介绍|成为AI Native个体
    6分55秒   试读
第一章 · 机器学习入门基础
  • 1
    01|理论:监督学习、无监督学习、强化学习
    1时17分1秒   试读
  • 2
    02|实战:如何使用Jupyter Notebook?
    18分26秒   试读
  • 3
    03|工具:机器学习框架scikit-learn
    14分35秒  
  • 4
    04|理论:AI项目实战5大环节
    14分39秒  
  • 5
    05|实战:预测直播带货销售额
    15分36秒  
第二章 · 数据探索和数据可视化
  • 1
    06|探索数据中蕴含的故事和商机
    24分14秒  
  • 2
    07|工具:Matplotlib和Seaborn
    38分53秒  
  • 3
    08|实战:医疗数据集大揭秘
    32分26秒  
第三章 · 回归算法与生命周期价值预测
  • 1
    09|各种各样的回归算法
    40分45秒  
  • 2
    10|实战:通过回归模型预测电商用户的生命周期价值(LTV)
    21分43秒  
第四章 · 分类算法在医疗诊断中的应用
  • 1
    11|分类算法:非常广泛的AI应用场景
    34分7秒  
  • 2
    12|实战:通过分类算法辅助疾病诊断
    22分52秒  
第五章 · 聚类算法与电商用户价值分组
  • 1
    13|理论:聚类算法的核心原理
    19分52秒  
  • 2
    14|实战:通过RFM值给用户画像
    12分0秒  
第六章 · 降维算法在商品分析中的应用
  • 1
    15|降维算法能用来做什么?
    15分18秒  
  • 2
    16|实战:通过降维算法做商品的品类分析
    8分36秒  
第七章 · 深度学习初探,图像识别与时序预测
  • 1
    17|大数据和GPU时代的深度学习
    47分41秒  
  • 2
    18|工具:Pytorch深度学习框架
    26分20秒  
  • 3
    19|实战:用CNN网络做图像分类
    31分41秒  
  • 4
    20|实战:用RNN做时序预测
    33分16秒  
第八章 · 大语言模型与基于垂直行业的问答系统
  • 1
    21|横空出世的大语言模型
    43分44秒  
  • 2
    22|工具:大语言模型开发框架LangChain
    17分55秒  
  • 3
    23|实战:构建基于垂直行业内部文档的问答系统
    24分50秒  
结束语 & 结课测试
  • 1
    结束语 & 结课测试
    12秒