Python AI 开发：从语法基础到深度学习实战
这门课专为希望掌握 Python 并应用于人工智能开发的学习者设计。课程覆盖了从 Python 基础语法、Git 版本控制到机器学习核心算法（如朴素贝叶斯、RNN）以及深度学习框架实现的完整路径。它解决了初学者在从传统编程转向 AI 开发时，常遇到的算法理解困难、代码实现不熟练以及缺乏实战项目经验的问题。建议优先学习 Python 基础部分，扎实掌握变量、循环与函数，然后再进入深度学习章节，建立对神经网络和知识图谱的认知。
学习目标与实战能力
完成本课程的学习后，你应该能够独立完成从数据预处理、模型训练到部署的全流程工作。具体包括：能够使用 Python 进行高效的文本和图像数据处理；熟练应用 RNN、CRF 等算法解决序列预测问题；理解 Transformer 等深度学习模型的内部结构；并能结合 Neo4j 等工具构建知识图谱。你应具备处理复杂项目代码、使用 Git 进行版本管理以及编写完整项目文档的能力，从而具备独立开发 AI 应用的水平。
资料使用与练习建议
资料包中的视频内容是核心知识载体，请配合每日的总结与反馈环节进行复习。对于代码部分，建议在本地搭建环境，对照视频中的实现步骤，手动敲写并运行每一行代码，重点关注文本分类、图像处理及模型构建的具体实现细节。遇到不懂的概念，如损失函数推导或特征降维，反复观看相关讲解视频直至理解原理。通过不断的代码实战和项目复盘，将理论知识转化为真正的开发技能。
课程目录
01_Python基础-V5.X版-14天-AI版 01-课前内容__ev.mp4 49.38M 01-昨日回顾__ev.mp4 73.35M 01-昨日回顾__ev.mp4 64.86M 01-昨日回顾__ev.mp4 83.97M 01-总结回顾__ev.mp4 113.23M 01-昨日回顾__ev.mp4 46.99M 01-昨日回顾__ev.mp4 62.37M 01-昨日回顾__ev.mp4 100.10M 01-朴素贝叶斯+特征降维总结__ev.mp4 57.14M 01-总结回顾-1__ev.mp4 112.10M 01-昨日内容回顾__ev.mp4 61.90M 01-git分支介绍__ev.mp4 17.06M 01-深度学习是什么__ev.mp4 24.42M 01-形状变换__ev.mp4 38.54M 01-内容回顾__ev.mp4 16.74M 01-内容回顾__ev.mp4 31.70M 01-图像是什么__ev.mp4 39.17M 01-RNN介绍__ev.mp4 29.12M 01-课程安排__ev.mp4 17.31M 01-昨日内容回顾__ev.mp4 49.65M 01-昨日内容回顾__ev.mp4 51.17M 01-昨日内容回顾__ev.mp4 64.55M 01-昨日内容总结__ev.mp4 49.59M 01-昨日内容回顾__ev.mp4 44.94M 01-昨日内容回顾__ev.mp4 48.53M 01-昨日内容回顾__ev.mp4 39.19M 01-昨日内容回顾__ev.mp4 29.15M 01-编码器子层连接结构实现__ev.mp4 99.31M 01-文本分类任务的介绍__ev.mp4 69.54M 01-昨日内容回顾__ev.mp4 35.16M 01-中文完型填空数据预处理__ev.mp4 109.85M 01-什么是知识图谱__ev.mp4 59.26M 01-CRF损失函数推导__ev.mp4 134.68M 01-每日反馈+总结__ev.mp4 64.18M 01-每日反馈+拓展__ev.mp4 104.92M 01-每日反馈+总结__ev.mp4 70.52M 01-每日反馈+总结__ev.mp4 43.38M 01-反馈+总结__ev.mp4 18.12M 01-neo4切换测试库__ev.mp4 59.93M 01-模型debug__ev.mp4 175.69M 01-大模型背景__ev.mp4 33.71M 01-GPT的网络结构__ev.mp4 55.46M 01-chatGPT的微调方法__ev.mp4 53.44M 01-项目背景__ev.mp4 88.37M 01-NLP的四范式__ev.mp4 127.68M 01-prefix微调__ev.mp4 93.19M 01-模型训练__ev.mp4 161.40M 01-项目背景__ev.mp4 25.31M 01-损失计算__ev.mp4 142.33M 01-项目介绍__ev.mp4 89.47M 01-Langchain介绍__ev.mp4 93.04M 01-RAG__ev.mp4 89.52M 01-agent__ev.mp4 100.23M 01-星火大模型介绍__ev.mp4 51.88M 01-百度千帆__ev.mp4 57.54M 01-阿里百炼__ev.mp4 69.12M 01-项目背景和数据集介绍__ev.mp4 70.03M 01-fasttext优化-分词__ev.mp4 15.81M 01-模型构建__ev.mp4 191.07kb 01-昨日回顾__ev.mp4 36.28M 01-内容回顾__ev.mp4 15.08M 01-面试问题和工作文问题__ev.mp4 58.79M 01-项目架构__ev.mp4 15.34M 01-YOLO发展__ev.mp4 11.67M 01-车流量统计思想__ev.mp4 25.25M 01-车道线检测原理__ev.mp4 50.40M 02_Python进阶-V5.X版-9天-AI版 02-人工智能三大概念__ev.mp4 60.67M 02-KNN思想__ev.mp4 10.74M 02-KNN-MINIST-数据获取__ev.mp4 63.86M 02-梯度下降法案例__ev.mp4 21.77M 02-逻辑回归案例-cancer预测__ev.mp4 98.63M 02-决策树思想__ev.mp4 9.93M 02-集成学习思想__ev.mp4 39.03M 02-朴素贝叶斯思想__ev.mp4 62.83M 02-K-means总结__ev.mp4 38.10M 02-总结回顾-2__ev.mp4 104.92M 02-评分卡逻辑转换__ev.mp4 20.22M 02-git配置__ev.mp4 49.51M
