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该课程由新加坡科研局资深研究员黄佳主讲，涵盖机器学习入门、数据探索与可视化、回归与分类算法应用、深度学习、大语言模型等核心内容，通过实战案例讲解，帮助学员掌握AI技术并解决实际问题。课程结构清晰，实战性强，适合对AI感兴趣的初学者及希望提升AI应用能力的专业人士。
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01｜理论：监督学习、无监督学习、强化学习.mp4205.69MB02｜实战：如何使用JupyterNotebook？.mp455MB03｜工具：机器学习框架scikit-learn.mp438.93MB04｜理论：AI项目实战5大环节.mp438.87MB05｜实战：预测直播带货销售额.mp447.13MB06｜探索数据中蕴含的故事和商机.mp462.63MB07｜工具：Matplotlib和Seaborn.mp495.96MB08｜实战：医疗数据集大揭秘.mp491.24MB09｜各种各样的回归算法.mp4105.04MB10｜实战：通过回归模型预测电商用户的生命周期价值（LTV）.mp467.57MB11｜分类算法：非常广泛的AI应用场景.mp488.25MB12｜实战：通过分类算法辅助疾病诊断.mp478.73MB13｜理论：聚类算法的核心原理.mp453.35MB14｜实战：通过RFM值给用户画像.mp443.13MB15｜降维算法能用来做什么？.mp439.38MB16｜实战：通过降维算法做商品的品类分析.mp435.34MB17｜大数据和GPU时代的深度学习.mp4135.65MB18｜工具：Pytorch深度学习框架.mp4105.45MB19｜实战：用CNN网络做图像分类.mp490.32MB20｜实战：用RNN做时序预测.mp4108MB21｜横空出世的大语言模型.mp4120.03MB22｜工具：大语言模型开发框架LangChain.mp445.21MB23｜实战：构建基于垂直行业内部文档的问答系统.mp471.23MB结束语&结课测试.mp4419.54KB课程介绍｜成为AINative个体.mp418.55MB网站声明：
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