并使用Python构建真实世界的神经网络模型

- 视频格式：MP4 | 视频编码：h264，分辨率1920×1080 | 音频编码：AAC，采样率44.1 KHz，双声道

- 难度级别：所有级别 | 类别：电子学习 | 语言：英语 | 时长：29讲（5小时10分钟） | 大小：2.4 GB

- 课程简介：学习机器学习基础，探索人工智能概念，并使用Python构建真实世界的神经网络模型。

- 学习内容：

  - 什么是机器学习

  - 人工智能与神经网络

  - 搭建机器学习环境

  - Python基础与必备库

  - 使用Pandas进行数据处理与预处理

  - 数据可视化技术

  - 缺失数据处理与数据清洗

  - 特征缩放与归一化

  - 分类数据编码

  - 理解机器学习中的回归

  - 简单线性回归与多元线性回归

  - 逻辑回归与决策树

  - 模型评估与交叉验证

  - 深度学习与神经网络入门

  - 构建用于图像分类的卷积神经网络（CNN）

  - 目标检测与图像分割

  - 理解序列数据与时间序列

  - 自然语言处理

  - 创意领域中的人工智能（音乐、艺术、视频）

  - 人工智能与机器学习的未来（量子计算、人工通用智能）

  - 人工智能职业道路与行业机会

- 前置要求：具备基础编程经验

- 课程描述：《机器学习、人工智能与神经网络：完整课程》——从零开始学习机器学习、人工智能与神经网络，掌握构建真实世界应用程序中使用的智能系统所需的技能。这门全面的课程旨在帮助初学者、专业人士和有志成为AI工程师的人理解现代人工智能的工作原理以及如何有效应用它。在本课程中，你将探索机器学习、人工智能与神经网络的基础知识，包括数据驱动学习、算法选择、模型训练和性能评估。你还将深入研究神经网络和深度学习概念，这些概念驱动着当今最先进的技术，如自动驾驶汽车、推荐引擎、语音助手和图像识别系统。

- 课程涵盖内容：

  - 机器学习、人工智能与神经网络入门

  - 有监督、无监督和强化学习技术

  - 神经网络、深度学习和模型优化

  - 实用人工智能应用和真实世界用例

  - 理解人工智能系统如何学习、适应和改进

  - 构建可扩展人工智能解决方案的工具和最佳实践

- 适用人群：

  - 没有任何人工智能或机器学习经验的初学者

  - 希望进入人工智能领域的学生和专业人士

  - 想要掌握机器学习、人工智能与神经网络的开发者和数据爱好者

  - 寻求理解人工智能驱动决策的商业专业人士

- 推荐理由：

  - 当今就业市场所需的热门技能

  - 清晰的解释与实践学习示例相结合

  - 终身访问权限，可立即应用的实用知识

  - 为进阶人工智能、深度学习和数据科学职业奠定坚实基础

- 课程成果：课程结束时，你将能够自信地理解并应用机器学习、人工智能与神经网络来解决实际问题，并在人工智能领域推进你的职业生涯。