黑马程序员智能机器人开发课程

 1. 为什么选择这门机器学习实战课程   
黑马程序员的智能机器人开发课程专为编程新手设计，通过KNN算法、线性回归、矩阵运算等20+核心知识点，系统讲解机器学习在机器人开发中的应用。课程从数据采集、模型训练到代码实现全程实战，配套完整源码和课件，帮助学员快速跨越理论到实践的鸿沟。   

 2. 课程核心内容解析   
课程分为4天密集训练：   

- Day1：从数学基础到KNN算法实战，涵盖特征提取、数据归一化、欧式距离计算等关键概念   

- Day2：深入线性回归与梯度下降，通过Excel和Python双视角解析机器学习原理   

- Day3：矩阵运算专项训练，包括图形变换、逻辑回归及手写数字识别开发   

- Day4：进阶神经网络与自动驾驶案例，学习Softmax多分类和交叉熵等工业级技术   

 3. 独特的学习方法论   
课程采用"理论-工具-代码"三维教学法：先用Excel直观演示算法原理，再用NumPy实现矩阵运算，最后用Python完成完整项目。例如Day3通过BMP图像处理案例，生动展示矩阵在图形变换中的实际应用，让抽象数学概念具象化。   

 4. 工业级项目实战案例   
包含三大标杆项目：   

- 基于KNN的房价预测系统   

- 矩阵运算驱动的图像识别程序   

- 神经网络手写数字识别模型   

每个项目都提供可复用的代码框架，学员可快速迁移到智能机器人开发场景。   

 5. 适合哪些学习者   
本课程特别适合：   

- 想转行AI开发但数学基础薄弱者   

- 需要掌握机器学习落地能力的在校生   

- 从事机器人开发但缺乏系统知识的工程师   

通过182分钟手写数字识别专项训练，学员能快速获得可写入简历的实战经验。   

这门课程将机器学习理论与智能机器人开发完美结合，通过可落地的代码实践帮助学员构建核心竞争力。从算法原理到工业应用，一站式掌握AI时代的关键技能。

资源目录列表：

├─【课程教程】告别编程小白！【黑马程序员】智能机器人软件开发课程，手把手教学，源码课件免费送！
│  ├─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