合集-AI大模型工程师就业班1期

python基础
摘要：​ 模块1：Python基础 模块概述 欢迎来到本书的第一模块——Python基础！在这个模块中，我们将为您介绍Python编程语言最基础、最重要的概念和技术。 我们将从变量开始，通过学习运算符操作基本数据类型完成对于语句的学习，这是构建任何程序的基础。随后，我们将深入研究高级数据类型，包括列表和字 阅读全文
posted @ 2025-06-08 19:40 凫弥 阅读(412) 评论(0) 推荐(0)
数据分析模块
摘要：numpy 为什么使用jupyter notebook NumPy quickstart Numpy 进阶 pandas 04-Pandas 核心数据类型.ipynb 05-Pandas 数据处理.ipynb 06-Pandas 高级数据处理.ipynb Matplotlib绘图 Matplotli 阅读全文
posted @ 2025-06-08 19:51 凫弥 阅读(274) 评论(0) 推荐(0)
01 KNN机器学习入门
摘要：1、机器学习概述 1.1、什么是机器学习 机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）领域的一个子集，它主要关注如何让计算机系统通过经验学习（数据）并自动改进性能。机器学习算法可以让计算机从数据中学习模式和规律，而无需显式编程。这些算法能够 阅读全文
posted @ 2025-06-08 19:00 凫弥 阅读(376) 评论(0) 推荐(0)
02 线性回归-多元线性回归
摘要：目录代码调试多元线性回归1、基本概念1.1、连续值1.2、离散值1.3、简单线性回归1.4、最优解1.5、多元线性回归2、正规方程2.1、最小二乘法2.2、多元一次方程举例2.3、矩阵转置公式与求导公式2.4、推导正规方程 \(\theta\) 的解2.5、凸函数判定3、线性回归实战3.1、使用正规 阅读全文
posted @ 2025-06-11 17:03 凫弥 阅读(469) 评论(0) 推荐(0)
03 线性回归-梯度下降
摘要：目录1、梯度下降1.1、无约束最优化1.2、梯度下降1.3、梯度下降公式1.4、学习率1.5、全局最优化1.6、梯度下降步骤1.7、代码模拟梯度下降2、梯度下降方法2.1、三种梯度下降不同2.2、线性回归梯度更新公式2.3、批量梯度下降BGD2.4、随机梯度下降SGD2.5、小批量梯度下降MBGD2 阅读全文
posted @ 2025-06-12 19:47 凫弥 阅读(481) 评论(0) 推荐(0)
04 线性回归-优化
摘要：目录1、归一化 Normalization1.1、归一化目的1.2、归一化本质1.3、最大值最小值归一化1.4、Z-score标准化2、正则化 Regularization2.1、过拟合欠拟合2.2、套索回归（Lasso）2.3、岭回归（Ridge）3、线性回归衍生算法3.1、Lasso算法使用3. 阅读全文
posted @ 2025-06-12 19:51 凫弥 阅读(359) 评论(0) 推荐(0)
05 线性分类-逻辑斯蒂回归
摘要：目录1、逻辑斯蒂回归1.1、逻辑斯蒂回归是什么1.2、Sigmoid函数介绍2、逻辑回归公式推导2.1、损失函数推导2.2、立体化呈现3、逻辑回归迭代公式3.1、函数特性3.2、求导过程3.3、代码实战4、逻辑回归做多分类4.1、One-Vs-Rest思想4.2、代码实战5、多分类Softmax回归 阅读全文
posted @ 2025-06-12 19:52 凫弥 阅读(449) 评论(0) 推荐(0)
06 无监督学习-聚类算法
摘要：目录1、聚类介绍1.1、聚类作用1.2、有监督与无监督学习1.3、聚类算法1.4、相似度1.5、数据间的相似度1.6、余弦距离2、K-means2.1、聚类原理2.2、K-means算法原理2.3、K-Means优缺点2.4、K-means损失函数2.5、K-means执行过程2.6、K-means 阅读全文
posted @ 2025-06-12 19:53 凫弥 阅读(487) 评论(0) 推荐(0)
07 决策树-分类算法
摘要：1-决策树算法.ipynb 1、决策树概述 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观，模仿人类做决策的过程，早期人工智能模型中有很多应用，现在更多的是使用基于决策树的一些集成学习的算法。这一章我们把决策树算法理解透彻了，非常有利于后面去学习集成学习。 1.1、示例一 我们有 阅读全文
posted @ 2025-06-12 19:55 凫弥 阅读(310) 评论(0) 推荐(0)
08 决策树-GBDT梯度提升分类树
摘要：3-GBDT梯度提升树.ipynb 1、交叉熵 1.1、信息熵 构建好一颗树，数据变的有顺序了（构建前，一堆数据，杂乱无章；构建一颗，整整齐齐，顺序），用什么度量衡表示，数据是否有顺序：信息熵 物理学，热力学第二定律（熵），描述的是封闭系统的混乱程度 信息熵，和物理学中熵类似的 H(x)=−∑i=1 阅读全文
posted @ 2025-06-12 19:58 凫弥 阅读(339) 评论(0) 推荐(0)
09 决策树-XGBoost算法
摘要：目录1、Xgboost介绍1.1、Xgboost概述1.2、青出于蓝2、Xgboost树的定义2.1、构造决策树2.2、决策树集成3、Xgboost目标函数3.1、目标函数方程3.2、目标函数泰勒展开3.3、定义一棵树3.4、定义树的复杂度3.5、叶结点归组3.6、树结构得分3.7、XGBoost与 阅读全文
posted @ 2025-06-15 19:59 凫弥 阅读(447) 评论(0) 推荐(0)
10 广告收益项目实战
摘要：机器学习项目实战-广告收益回归预测.ipynb 阅读全文
posted @ 2025-06-15 20:00 凫弥 阅读(248) 评论(0) 推荐(0)
一期0. AI认知课/pytorch框架
摘要：1.1 人工智能发展史 人工智能发展史¶ 学习目标¶ 了解人工智能发展历史 了解目前AI的主流技术方向与就业方向 人工智能 (Artificial Intelligence, 简称AI) 这个概念是在1956年提出的. 这一年, 约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 和其他几位科学家在美国达 阅读全文
posted @ 2025-10-26 19:21 凫弥 阅读(58) 评论(0) 推荐(0)
一期1. 深度学习基础
摘要：深度学习基础 1 深度学习¶ 学习目标¶ 知道深度学习概念 了解深度学习历史 1. 什么是深度学习¶ 在介绍深度学习之前，我们先看下人工智能，机器学习和深度学习之间的关系： 机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要 阅读全文
posted @ 2025-07-14 17:01 凫弥 阅读(322) 评论(0) 推荐(0)
一期2.自然语言处理基础
摘要：第一章 自然语言处理入门 1 自然语言处理入门 学习目标¶ 了解什么是自然语言处理. 了解自然语言处理的发展简史. 了解自然语言处理的应用场景. 了解本教程中的自然语言处理. 1 什么是自然语言处理¶ 自然语言处理（Natural Language Processing, 简称NLP）是计算机科学与 阅读全文
posted @ 2025-07-16 19:26 凫弥 阅读(390) 评论(0) 推荐(0)
一期3.信息自动投递项目
摘要：第一章:项目背景与分析 1.1 项目背景介绍 信息自动投递项目背景介绍¶ 学习目标¶ 理解项目的开发背景. 熟悉相关数据的格式和样例. 投满分项目背景¶ 对于字节跳动这家公司来说, 虽然产品线众多但是抖音, 今日头条是最大的两个王牌. 分别代表了基于短视频的推荐, 和基于短文本的推荐. 背后融合了众 阅读全文
posted @ 2025-07-18 16:45 凫弥 阅读(372) 评论(0) 推荐(0)
一期4.CV基础
摘要：1 CNN 概述¶ 卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果. 在计算机视觉领域, 往往我们输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高. 另外图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是含有卷积层 阅读全文
posted @ 2025-07-22 19:45 凫弥 阅读(321) 评论(0) 推荐(0)
一期5.信息自动投递项目背景介绍
摘要：第一章:项目背景与分析 1.1 项目背景介绍 信息自动投递项目背景介绍¶ 学习目标¶ 理解项目的开发背景. 熟悉相关数据的格式和样例. 投满分项目背景¶ 对于字节跳动这家公司来说, 虽然产品线众多但是抖音, 今日头条是最大的两个王牌. 分别代表了基于短视频的推荐, 和基于短文本的推荐. 背后融合了众 阅读全文
posted @ 2025-07-27 16:53 凫弥 阅读(483) 评论(0) 推荐(0)
一期6.文本摘要（PDF版）
摘要：day 23 文本摘要介绍 文本摘要项目数据集 textrank算法介绍 基于TextRank实现模型 Day23问题点 问题1: 项目中会提供一些更接近原始的数据. 工业界的一线生产数据: 最大的特点就是"噪声多"!!! 这数据清洗是不是把语音的全闪了 (咖啡猫🐱) 情况1: 我们拿到的原始数据 阅读全文
posted @ 2025-07-28 09:07 凫弥 阅读(353) 评论(0) 推荐(0)
一期6.文本摘要（md版）
摘要：1.1 项目背景介绍 文本摘要介绍¶ 学习目标¶ 理解什么是文本摘要任务. 了解文本摘要的基本方法和思路. 理解什么是文本摘要任务¶ 本质: 文本摘要任务就是利用模型自动完成关键信息的抽取, 文本核心语义的概括, 用一个简短的结果文本来表达和原文本同样的意思, 并传达等效的信息. - 中学语文课的中 阅读全文
posted @ 2025-07-28 13:47 凫弥 阅读(346) 评论(0) 推荐(0)
一期7.day32-56 大模型起源-langchain-就业
摘要：1. 模型起源与发展 2. LLM微调技术原理 3. 模型zeroshot技术实践 4. 模型微调实战 5. AI底层原理 6. 强化学习基础篇 7. 强化学习基础篇 8. 强化学习进阶篇 9. 强化学习进阶篇 10. LangChain介绍 11. LangChain API 12. LangCh 阅读全文
posted @ 2025-08-11 15:14 凫弥 阅读(88) 评论(0) 推荐(0)