智能机器人开发实战（黑马程序员）

 1. 课程核心价值：从数学基础到项目实战的全栈学习 
本课程专为编程零基础学员设计，通过5天系统训练带你掌握AI编程核心技能。课程从最基础的数学知识讲起，逐步深入到机器学习算法实现，最终完成智能机器人开发项目。特别配备完整源码和课件，让学习过程更加高效。 

 2. 特色教学体系：理论+实践双轮驱动 
课程采用独特的"概念讲解→算法推导→代码实现"三步教学法： 

- Day1 重点讲解KNN算法原理与Python实现 

- Day2 深入线性回归与梯度下降实战 

- Day3 矩阵运算在AI中的应用 

- Day4 手写数字识别与神经网络入门 

每个知识点都配有对应的实战项目，确保学以致用。 

 3. 适合人群分析 
本课程特别适合： 

- 想转行AI开发的非计算机专业人员 

- 在校学生希望补充AI实战经验 

- 传统程序员想拓展AI技能边界 

课程从最基础的数学概念讲起，无需担心学习门槛，真正实现零基础入门。 

 4. 课程亮点解析 
- 可视化教学：通过Excel演示算法原理，直观易懂 

- 工业级项目：包含房价预测、手写数字识别等实用案例 

- 代码优化技巧：教授矩阵运算加速等工程实践方法 

- 评估体系：完整讲解模型评估与参数调优方法 

 5. 学习路径规划 
课程采用递进式教学设计： 

1. 先掌握机器学习基础概念 

2. 再学习核心算法实现 

3. 最后完成综合项目开发 

每天3-4小时学习量，配套练习和代码调试，确保学习效果。 

通过本课程，你不仅能掌握AI编程的核心技能，更能获得独立开发智能机器人项目的实战能力。课程内容紧贴工业界需求，学到的知识可以立即应用到实际工作中。

资源目录列表：

├─【黑马程序员】智能机器人软件开发 无基础小白也能学会的人工智能课 - 带源码课件
│  ├─day1
│  │  ├─00_为什么要学习数学(1).mp4
│  │  ├─01_引言和学习方法.mp4
│  │  ├─02_feature和label.mp4
│  │  ├─03_什么是机器学习(1).mp4
│  │  ├─04_数据采集方式.mp4
│  │  ├─05_knn算法入门.mp4
│  │  ├─06_knn算法python实现.mp4
│  │  ├─07_代码流程回顾.mp4
│  │  ├─08_抽取knn函数.mp4
│  │  ├─09_实验演示验证结论.mp4
│  │  ├─10_评估模型好坏的方法，训练集和测试集.mp4
│  │  ├─11_生成测试和训练数据集.mp4
│  │  ├─12_调参选取最优的k.mp4
│  │  ├─13_增加数据的维度.mp4
│  │  ├─14_numpy加载特殊数据.mp4
│  │  ├─15_欧式距离.mp4
│  │  ├─16_二维空间距离的计算.mp4
│  │  ├─17_代码增加一个维度.mp4
│  │  ├─18_数据归一化.mp4
│  │  ├─19_knn的feature的选择.mp4
│  │  ├─20_向量和向量的运算.mp4
│  │  ├─21_概念总结.mp4
│  │  ├─22_使用矩阵和向量实现knn.mp4
│  │  ├─23_ 房价预测简单框架.mp4
│  │  ├─24_数据的归一化和标准化.mp4
│  │  ├─附：问题1.mp4
│  │  ├─附1_如何学习数学.mp4
│  ├─day2
│  │  ├─01_线性回归和Knn.mp4
│  │  ├─02_线性回归解决什么问题_ev.mp4
│  │  ├─03_Excel进行线性回归_ev.mp4
│  │  ├─04_损失函数和最小均方差_ev.mp4
│  │  ├─05_excle来简单理解梯度下降_ev.mp4
│  │  ├─06_梯度下降的问题分析_ev.mp4
│  │  ├─07_求导简单入门_ev.mp4
│  │  ├─08_mse对b进行求导_ev.mp4
│  │  ├─09_Excel演示梯度下降&学习速率_ev.mp4
│  │  ├─10_偏导数分别求解m和b的导数_ev.mp4
│  │  ├─11_对m和b分别进行梯度下降_ev.mp4
│  │  ├─12_Python代码实现梯度下降_ev.mp4
│  │  ├─13_代码测试生成m和b_ev.mp4
│  │  ├─14_作业演示.mp4
│  ├─day3
│  │  ├─01_高等数学入门.mp4
│  │  ├─02_问题描述_ev.mp4
│  │  ├─03_简单理解矩阵运算的现实含义_ev.mp4
│  │  ├─04_矩阵的形状_ev.mp4
│  │  ├─05_矩阵的加法_ev.mp4
│  │  ├─06_手动计算矩阵的乘法_ev.mp4
│  │  ├─07_矩阵的乘法不满足交换律_ev.mp4
│  │  ├─08_用numpy进行矩阵的乘法运算_ev.mp4
│  │  ├─09_矩阵运算计算m和b的偏导数_ev.mp4
│  │  ├─10_numpy矩阵运算演示获取m和b的偏导_ev.mp4
│  │  ├─11_用矩阵运算重构线性回归代码_ev.mp4
│  │  ├─12_对比程序执行的时间_ev.mp4
│  │  ├─13_增加数据的维度.mp4
│  │  ├─14_函数模型的评估和错误率的计算_ev.mp4
│  │  ├─15_矩阵可以理解为一个变化函数_ev.mp4
│  │  ├─16_bmp是如何描述图片的_ev.mp4
│  │  ├─17_位图和svg图的区别_ev.mp4
│  │  ├─18_矩阵运算变化图片的位置_ev.mp4
│  │  ├─19_矩阵运算旋转图形_ev.mp4
│  │  ├─20_矩阵的缩放处理_ev.mp4
│  │  ├─21_图形变换综合案例_ev.mp4
│  │  ├─22_机器学习浅谈_ev.mp4
│  │  ├─23_sigmod函数引入_ev.mp4
│  │  ├─24_逻辑回归的步骤.mp4
│  ├─day4
│  │  ├─01_自然底数和sigmod函数.mp4
│  │  ├─02_矩阵运算计算逻辑回归_ev.mp4
│  │  ├─03_逻辑回归简单实现_ev.mp4
│  │  ├─04_多分类问题_ev.mp4
│  │  ├─05_多分类的概率问题思考_ev.mp4
│  │  ├─06_多分类问题softmax公式_ev.mp4
│  │  ├─07_手写数字数据集_ev.mp4
│  │  ├─08_手写数字的识别原理_ev.mp4
│  │  ├─09_手写数字数据集的处理_ev.mp4
│  │  ├─10_手写数字的识别_ev.mp4
│  │  ├─11_手写数字bug处理_ev.mp4
│  │  ├─12_ai自动驾驶_ev.mp4
│  │  ├─13_神经网络的作用_ev.mp4
│  │  ├─14_多层神经网络演示_ev.mp4
│  │  ├─15_感知机_ev.mp4
│  │  ├─16_感知机数学原理_ev.mp4
│  │  ├─17_线性模型和非线性模型_ev.mp4
│  │  ├─18_交叉熵cross-entropy_ev.mp4
│  │  ├─19_概率简介.mp4