AI应用实战课

发布时间：2024-12-08

发布者：

柳岸闻莺

文件大小：共计25个文件，合计:1.80 GB

资源金币：4.99 金币

资源来源：夸克网盘

资源状态：【实时检测】链接有效

本站会员，可以免费下载全站所有资源

资源介绍

《AI应用实战课》是一套涵盖AI核心理论、实战案例及工具使用的全方位课程。课程内容包括监督学习、无监督学习、强化学习等基础理论，以及如何使用JuyrNbk、k-ar、Pyrh等工具进行AI项目实战。实战案例丰富，包括图像分类、用户画像、直播带货销售额预测、时序预测、商品品类分析、疾病诊断、生命周期价值预测以及构建问答系统等。此外，课程还涉及大数据和GPU时代的深度学习、降维算法的应用、回归算法、聚类算法原理等高级内容，旨在帮助学员成为AINav个体，掌握AI应用的核心技能。

资源目录结构(只展示部分的文件和文件夹，以下文件快照生成于2024-12-08)

资源投诉

AI应用实战课1.80 GB

9｜实战：用CNN网络做图像分类.mp490.32 MB

22｜工具：大语言模型开发框架LangChain.mp445.21 MB

4｜实战：通过RFM值给用户画像.mp443.13 MB

07｜工具：Matplotlib和Seaborn.mp495.96 MB

课程介绍｜成为AINative个体.mp418.55 MB

7｜大数据和GPU时代的深度学习.mp4135.65 MB

0｜理论：监督学习、无监督学习、强化学习.mp4205.69 MB

05｜实战：预测直播带货销售额.mp447.13 MB

02｜实战：如何使用JupyterNotebook？.mp455.00 MB

06｜探索数据中蕴含的故事和商机.mp462.63 MB

20｜实战：用RNN做时序预测.mp4108.00 MB

结束语&结课测试.mp4419.54 KB

04｜理论：AI项目实战5大环节.mp438.87 MB

09｜各种各样的回归算法.mp4105.04 MB

8｜工具：Pytorch深度学习框架.mp4105.45 MB

6｜实战：通过降维算法做商品的品类分析.mp435.34 MB

5｜降维算法能用来做什么？.mp439.38 MB

3｜理论：聚类算法的核心原理.mp453.35 MB

2｜实战：通过分类算法辅助疾病诊断.mp478.73 MB

0｜实战：通过回归模型预测电商用户的生命周期价值（LTV）.mp467.57 MB

03｜工具：机器学习框架scikit-learn.mp438.93 MB

｜分类算法：非常广泛的AI应用场景.mp488.25 MB

23｜实战：构建基于垂直行业内部文档的问答系统.mp471.23 MB

08｜实战：医疗数据集大揭秘.mp491.24 MB

2｜横空出世的大语言模型.mp4120.03 MB

1、本网站数据来自互联网，通过自动抓取公开网页链接构建数据库，系统将基于链接特征选择性收录符合收录标准的内容

2、根据用户输入的关键词，通过智能算法自动匹配并展示相关第三方网页链接。所有搜索结果均为实时动态生成

3、本站不控制、修改第三方网页内容，不对其可用性、准确性负责

4、搜索结果中的广告及推广内容不代表本站推荐或担保

5、所有内容获取/呈现均通过自动化程序完成，无人工干预