一直以來我經常聽到很多粉絲反饋，覺得人工智能是目前最牛X的技術，想要嘗試自學入行，將自己的一些想法和創意付諸現實。

但大部分人苦于不知從何入手，往往抓不到學習重點?；蚴侵共接诨逎y懂的理論和燒腦的算法，顧此薄彼，一番折騰下來，直接從入門到放棄。

鑒于此，我們便萌生了打磨一份適合絕大多數人學習的《人工智能教程》的想法，以求幫助大家擺脫困境，順利啃下人工智能這塊硬骨頭。

本著好飯不怕晚的原則，我們大面積網羅資料，選用人工智能機器學習中應用最廣泛的一些算法作為切入點，打磨了本套教程。

本教程所用算法均需在自行推演的公式基礎上使用NumPy等底層庫自行實現，避免使用高層API進行數據處理。

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本教程以入門進階為目的，可以解決新手在人工智能學習中遇到的常見問題，并且對其中的重點、難點、易錯點進行詳細講解。

內容上絕對有別于市面上那些華而不實的妖艷貨，無論是從理論部分，還是案例分析與實踐項目，都是你從來見過的船新版本。

現將內容羅列于此，可直達文末免費下載。

01

內容目錄

一、環境搭建與準備

Anaconda集成環境安裝（Python 3.6、wave、NumPy、Matplotlib）

庫安裝（OpenCV、PyAudio、librosa）

集成開發環境安裝（VS code或PyCharm）

二、NumPy的使用以及機器學習中的數據

機器學習中的數據類型以及NumPy的使用

表格類型數據

圖形、波形類型數據

文本類型數據

數據可視化與Matplotlib和OpenCV庫的使用

實踐練習：生成或錄制聲音并進行可視化

三、機器學習中的數據處理

基礎數據可視化方法

可視化庫的選擇

表格數據特征以及可視化

圖形數據特征以及處理方法

波形數據特征以及處理方法

實踐練習：圖像濾波算法實戰（浮雕濾波、平均模糊、低通濾波、縱向邊緣、橫向邊緣）

四、機器學習模型的構建與優化

一個簡單的線性回歸問題

多維建模以及優化問題

自編算法的難點

實踐：獲取近期股票數據進行預測

?篇幅有限，僅展示部分...?

?本套教程限時免費開放下載?

相信學習之后，你會對AI有一個系統的認知。

02

下載方式

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總結

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