AI实战课：从监督学习到LangChain

23堂AI实战课：从机器学习基础到LangChain应用开发

 1. 课程核心价值解析   
本课程系统覆盖AI领域23项关键技术，从监督学习基础到LangChain框架应用，采用"理论+工具+实战"三维教学模式。课程特别设计了医疗诊断、电商预测等8个行业案例，帮助学习者掌握从数据预处理到模型部署的全流程技能，适合希望快速提升AI工程化能力的技术人员。 

 2. 课程模块亮点拆解   
- 基础理论模块：详解监督/无监督/强化学习的本质区别，建立完整的AI知识框架   

- 工具链掌握：包含Jupyter、scikit-learn、PyTorch等主流工具实战演示   

- 行业应用案例：直播销售额预测、用户生命周期价值分析等真实业务场景复现   

- 前沿技术拓展：特别设置大语言模型开发章节，详解LangChain构建问答系统的方法   

 3. 特色实战项目推荐   
课程第12讲"通过分类算法辅助疾病诊断"演示了如何将AI应用于医疗领域，使用真实数据集构建诊断模型。第23讲则带领学员用LangChain开发企业级文档问答系统，这两个项目可作为求职面试的优质作品案例。 

 4. 适合哪些人群学习   
- 具备Python基础的开发人员希望转型AI工程师   

- 数据分析师需要提升机器学习建模能力   

- 产品经理学习AI项目全流程管理方法   

- 技术管理者了解AI技术边界与应用场景   

 5. 课程知识体系优势   
课程采用"算法原理→工具应用→业务落地"渐进式设计，每个技术点都配有对应的实践环节。特别值得关注的是第4讲"AI项目实战5大环节"，系统讲解了需求分析、数据清洗等容易被忽视但至关重要的工程细节。 

通过23个精心设计的教学单元，本课程构建了完整的AI技术能力图谱。无论是想夯实机器学习基础，还是探索大语言模型开发，都能获得体系化的成长路径。课程结业项目"垂直行业问答系统"的开发经验，可直接迁移到实际工作中，显著提升技术人员的市场竞争力。

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资源目录列表：

├─AI应用实战课
│  ├─01｜理论：监督学习、无监督学习、强化学习.mp4
│  ├─02｜实战：如何使用JupyterNotebook？.mp4
│  ├─03｜工具：机器学习框架scikit-learn.mp4
│  ├─04｜理论：AI项目实战5大环节.mp4
│  ├─05｜实战：预测直播带货销售额.mp4
│  ├─06｜探索数据中蕴含的故事和商机.mp4
│  ├─07｜工具：Matplotlib和Seaborn.mp4
│  ├─08｜实战：医疗数据集大揭秘.mp4
│  ├─09｜各种各样的回归算法.mp4
│  ├─10｜实战：通过回归模型预测电商用户的生命周期价值（LTV）.mp4
│  ├─11｜分类算法：非常广泛的AI应用场景.mp4
│  ├─12｜实战：通过分类算法辅助疾病诊断.mp4
│  ├─13｜理论：聚类算法的核心原理.mp4
│  ├─14｜实战：通过RFM值给用户画像.mp4
│  ├─15｜降维算法能用来做什么？.mp4
│  ├─16｜实战：通过降维算法做商品的品类分析.mp4
│  ├─17｜大数据和GPU时代的深度学习.mp4
│  ├─18｜工具：Pytorch深度学习框架.mp4
│  ├─19｜实战：用CNN网络做图像分类.mp4
│  ├─20｜实战：用RNN做时序预测.mp4
│  ├─21｜横空出世的大语言模型.mp4
│  ├─22｜工具：大语言模型开发框架LangChain.mp4
│  ├─23｜实战：构建基于垂直行业内部文档的问答系统.mp4
│  ├─结束语&结课测试.mp4
│  ├─课程介绍｜成为AINative个体.mp4