黄佳《AI应用实战课》资源介绍

黄佳老师的《AI应用实战课》是极客时间平台上一门备受推崇的人工智能实战课程，专为希望系统掌握AI技术并快速应用于实际业务场景的学习者设计。本课程全面覆盖监督学习、无监督学习、强化学习等核心理论，并结合多个行业真实案例，帮助学员从零搭建AI项目能力。课程内容兼具深度与实用性，配有丰富的代码示例和数据集，适合以下人群学习：

  • 🤖 AI初学者 —— 系统建立机器学习知识体系，避免碎片化学习
  • 💼 业务分析师与产品经理 —— 理解AI技术边界，提升数据驱动决策能力
  • 🛠️ 开发工程师 —— 快速掌握scikit-learn、PyTorch等主流框架实战技巧
  • 📈 电商、医疗、营销从业者 —— 通过真实案例学习用户价值预测、疾病诊断辅助、商品品类分析等场景应用

无论是希望转行AI领域，还是提升现有业务的数据智能化水平，这门课程都能提供从理论到实战的一站式学习路径。

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黄佳《AI应用实战课》分类与亮点解析

  1. AI基础理论与工具入门
    课程从机器学习三大范式（监督/无监督/强化学习）切入，结合Jupyter Notebook实战演示，帮助学员快速上手实验环境。同时详解scikit-learn框架的核心功能，为后续实战打下坚实基础。
  2. AI项目五大环节 —— 系统讲解数据准备、模型构建、评估优化的完整流程
  3. Matplotlib与Seaborn可视化工具 —— 提升数据探索与结果呈现能力
  4. 回归与分类实战场景
    通过电商销售额预测、用户生命周期价值（LTV）分析等案例，深入讲解回归算法的业务应用。分类算法部分则以医疗疾病诊断为背景，演示如何构建高精度辅助诊断模型，凸显AI在关键领域的价值。
  5. 电商场景回归预测 —— 结合业务指标量化模型效果
  6. 医疗分类实战 —— 强调模型可解释性与伦理考量
  7. 无监督学习与深度学习进阶
    聚类与降维算法部分聚焦用户画像（RFM模型）和商品品类分析，揭示数据中隐藏的模式。课程后期引入深度学习框架PyTorch，结合GPU加速与大数据的时代背景，拓展学员的技术视野。
  8. 用户分层与商品分析 —— 无监督学习在营销与运营中的落地
  9. PyTorch入门指南 —— 衔接传统机器学习与深度学习技术栈

黄佳《AI应用实战课》资源目录

共 28 个文件 1.8G

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