资源介绍：

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

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：

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

数据探索和数据可视化，包括如何使用 Matplotlib 和 Seaborn

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

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

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

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

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

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

• 01｜理论：监督学习、无监督学习、强化学习
• 02｜实战：如何使用JupyterNotebook？
• 03｜工具：机器学习框架scikit-learn
• 04｜理论：AI项目实战5大环节
• 05｜实战：预测直播带货销售额
• 06｜探索数据中蕴含的故事和商机
• 07｜工具：Matplotlib和Seaborn
• 08｜实战：医疗数据集大揭秘
• 09｜各种各样的回归算法
• 10｜实战：通过回归模型预测电商用户的生命周期价值（LTV）
• 11｜分类算法：非常广泛的AI应用场景
• 12｜实战：通过分类算法辅助疾病诊断
• 13｜理论：聚类算法的核心原理
• 14｜实战：通过RFM值给用户画像
• 15｜降维算法能用来做什么？
• 16｜实战：通过降维算法做商品的品类分析
• 17｜大数据和GPU时代的深度学习
• 18｜工具：Pytorch深度学习框架
• 19｜实战：用CNN网络做图像分类
• 20｜实战：用RNN做时序预测
• 21｜横空出世的大语言模型
• 22｜工具：大语言模型开发框架LangChain
• 23｜实战：构建基于垂直行业内部文档的问答系统
• 结束语&结课测试
• 课程介绍｜成为AINative个体