课程介绍
课程详情
零基础或基础薄弱但对AI技术感兴趣，希望进入AI领域的学员。
传统IT从业者、设计师、数据分析师等，希望提升AI技能，实现职业转型或技能升级。
创业者、自媒体从业者等，希望利用AI技术提升工作效率、拓展业务场景。
课程目的：帮助学员掌握AI核心理论和技术，包括机器学习算法、大模型应用开发、数据标注与处理等。
授课形式：一对一授课、小班教学
课程内容：
基础模块
AI扫盲与机器学习入门：介绍AI基本概念、发展历程、应用场景，以及机器学习基础算法（如K近邻、决策树、朴素贝叶斯等）。
数理统计与数学基础：涵盖均值、方差、概率、向量、矩阵等基础知识，为后续学习打基础。
核心模块
数据预备与特征工程：讲解数据清洗、特征构造、特征选择等方法，提升数据质量。
分类与回归算法：深入讲解监督学习算法，通过实战案例掌握分类和回归任务。
聚类与关联算法：介绍非监督学习方法，如Kmeans聚类、Apriori关联规则等。
协同过滤与推荐系统：讲解推荐系统原理和算法，实现个性化推荐功能。
大模型应用模块
大模型原理与架构：介绍GPT、DeepSeek等大模型的基本原理、架构和运行机制。
大模型应用开发：学习LangChain、RAG、Agent等核心技术，实现大模型在智能客服、内容生成、金融风控等场景的应用。
大模型微调与部署：掌握大模型微调方法，以及企业级部署和运维技术。
课程优势
实战导向：通过大量商业项目实战，学员能够将理论知识应用于实际场景，提升解决问题的能力。
前沿技术覆盖：紧跟AI技术前沿，涵盖大模型、AIGC等热门领域，确保学员掌握最新技术趋势。
