Python 中的实用人工智能和机器学习项目

MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC、44.1 KHz、2 Ch
级别：所有级别 |类型： 电子学习 |语言： 英语 |时长：41 场讲座 ( 4h 15m )

你将学到什么

• 使用 Python 构建真实世界的机器学习和 AI 项目
• 训练和评估机器学习、深度学习、NLP 和计算机视觉模型
• 使用 TensorFlow、Scikit Learn、YOLO 和 ResNet50 等预训练模型
• 执行图像分类、对象检测、聚类和情感分析
• 创建实用的 AI 管道以进行预处理、训练、测试和保存模型

要求

• Python 基础知识
• 无需具备机器学习经验
• 一台可以访问互联网的计算机
• Google Colab 或 Jupyter Notebook

描述

想要通过实际构建项目来学习机器学习和人工智能，而不是花几个小时观看理论密集的讲座？

本课程专为希望通过实际项目使用 Python 学习实用人工智能和机器学习的开发人员、学生和初学者而设计。

本课程不只关注数学和理论，而是采用实践方法，您将逐步构建完整的机器学习和深度学习应用程序。

您将在构建以下相关项目时了解现代人工智能系统的工作原理：

• 汽车价格预测
• 肺癌分类
• 客户细分
• 图像分类
• 自然语言处理 (NLP)
• 使用 YOLO 进行物体检测

你将学到什么

• 使用 Python 构建机器学习模型
• 训练回归和分类模型
• 使用 K Means 了解聚类
• 使用 Scikit Learn 创建预处理管道
• 使用 TensorFlow 和 Keras 训练深度学习模型
• 使用 ResNet50 等预训练模型
• 构建 NLP 情感分析项目
• 使用YOLO执行图像和视频对象检测
• 使用真实世界的数据集
• 评估和改进模型性能
• 保存并重复使用经过训练的机器学习模型

包含的项目

• 汽车价格预测系统
• 肺癌分类模型
• 使用 K-Means 聚类进行客户细分
• 使用深度学习进行水果/图像分类
• 使用 ResNet50 进行图像分类
• NLP 文本分类
• YOLO图像目标检测
• YOLO视频目标检测

本课程适合谁

• 对人工智能和机器学习感兴趣的初学者
• 想要学习人工智能的 Python 开发者
• 学生学习机器学习
• 网络和移动开发者探索人工智能
• 想要实际动手项目的开发人员
• 任何对深度学习和计算机视觉感兴趣的人

为什么要学习本课程？

• 许多人工智能课程都非常注重理论和数学，使得初学者很难保持专注。
• 本课程侧重于通过从第一天开始构建项目来进行实践学习。
• 在课程结束时，您将了解现实世界中的 AI 和机器学习系统是如何构建的，并有信心继续构建自己的项目。