【Udemy中英字幕】25 Projects in 25 days of AI Development Bootcamp

25 天人工智能开发训练营中的 25 个项目

人工智能开发的实践掌握：从基础知识到实际应用

讲师：Vivian Aranha

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您将学到什么

• 有抱负的人工智能专业人士：想要在人工智能、机器学习和深度学习方面打下坚实基础的个人。
• 数据科学家和分析师：寻求提升技能并将人工智能融入其工作中的专业人士。
• 开发人员和软件工程师：对构建人工智能驱动的应用程序感兴趣的人。
• 学生和研究人员：学习人工智能或从事人工智能项目并希望获得实际动手经验的人员。

探索相关主题

• 人工智能（AI）
• 软件工程
• 发展

要求

• 访问开发环境
• 熟悉数据结构和算法
• 基础数学和统计学
• 基本编程知识

描述

这个 AI 开发训练营旨在指导学习者完成一系列 25 个实践项目，每个项目都旨在培养基础技能，并加深对各种 AI 概念和机器学习技术的理解。课程从简单易懂的项目开始，逐渐过渡到更复杂的应用程序。到最后，参与者将拥有一个令人印象深刻的项目组合，涵盖自然语言处理、图像分类、推荐系统、预测模型等不同领域。每个项目都提供实践学习体验，并专注于特定的机器学习概念、算法或工具。

旅程从使用 Python 创建一个基本计算器开始。该项目向参与者介绍编码逻辑并让他们熟悉 Python 语法。虽然简单，但这个项目至关重要，因为它为理解如何用 Python 设计基本应用程序奠定了基础。从这里开始，学习者将使用 Keras 和 TensorFlow 进行图像分类，完成更复杂的任务。该项目涉及使用神经网络，使学习者能够构建一个可以区分不同类别图像的模型。参与者将获得训练和验证神经网络的经验，理解激活函数、卷积层和数据预处理等关键概念。

接下来是一个使用预定义响应的简单聊天机器人，让学习者体验自然语言处理。该项目介绍了如何构建对话代理，聊天机器人根据预定义规则响应用户查询。虽然它很基础，但它为课程后面更高级的 NLP 项目奠定了基础。接下来，学习者使用 Scikit-learn 进行垃圾邮件检测器，使用机器学习进行文本分类。该项目演示了如何处理文本数据、提取相关特征以及将邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。参与者将使用 TF-IDF 矢量化和朴素贝叶斯等技术，这些都是 NLP 工具包中的关键工具。

使用智能手机数据集和随机森林进行人类活动识别引入了使用时间序列数据的监督学习概念。在这里，参与者将使用加速度计和陀螺仪数据对各种身体活动进行分类。这个项目展示了机器学习在处理复杂的现实世界数据方面的多功能性。随后，使用 NLTK 进行情绪分析，让学习者能够通过确定文本数据背后的情绪来更深入地研究 NLP。这个项目涉及清理和标记文本，以及使用预建的情绪词典来分析社交媒体帖子、评论或评论中的情感底色。

使用余弦相似度构建电影推荐系统是另一个令人兴奋的项目。在这里，参与者学习创建协同过滤系统，这对于个性化应用程序中的用户体验至关重要。通过比较用户偏好并推荐与他们之前喜欢的电影相似的电影，参与者可以深入了解推荐引擎​​在流行平台上的运作方式。使用线性回归预测房价将焦点重新带回监督学习。学习者使用历史数据建立一个预测房价的模型，向他们介绍回归、数据清理和特征选择的基础知识。

使用历史数据进行天气预报需要学习者进行时间序列预测，这是处理序列数据的一项基本技能。参与者将探索预测天气趋势的不同建模方法。在此之后，训练营将介绍如何从头开始构建一个基本的神经网络。在这里，参与者编写自己的神经网络实现，了解前向和后向传播、权重更新和优化技术的复杂性。这个项目提供了一种实践方法来从细粒度上理解神经网络。

然后，课程将使用线性回归预测股票价格。该项目将教学习者如何将预测建模技术应用于财务数据，检查股票价格的趋势和模式。使用逻辑回归预测糖尿病涵盖二元分类，学习者将根据医疗数据预测患者患糖尿病的可能性。该项目强调了医疗数据分析的重要性，并为参与者提供了构建逻辑回归模型的实践经验。

使用 CNN 的狗与猫分类器项目引入了卷积神经网络。这是图像分类中的一个关键项目，因为参与者致力于创建一个区分猫和狗图像的模型。通过这个项目，学习者可以实际了解 CNN 如何完成图像识别任务。接下来，使用 Minimax 算法的井字游戏 AI 引入了博弈论和决策的概念。AI 将学习如何以最佳方式玩游戏，为参与者提供开发游戏 AI 的基础。

在使用 Scikit-learn 进行信用卡欺诈检测时，参与者致力于构建一个可以识别欺诈交易的模型，重点关注异常检测技术。该项目在金融服务中具有很高的适用性，并展示了数据驱动的欺诈检测系统的重要性。对于鸢尾花分类，学习者使用决策树，这是最易解释的机器学习算法之一。该项目深入了解了决策边界的形成方式以及简单的分类算法的运作方式。

使用 Python 语音库构建一个简单的个人助理，让学习者能够集成语音识别和文本转语音功能。该项目增强了创建语音激活应用程序的编程技能。使用 NLTK 的文本摘要器可帮助参与者探索文本摘要技术，这些技术在需要从大型文档或文章中压缩信息的应用程序中非常有用。在虚假产品评论检测中，参与者深入研究 NLP 以识别虚假评论，培养在电子商务平台上保持诚信的关键技能。

使用 NLTK 检测文本中的情感引入了情感分析，参与者将学习将文本分为快乐、悲伤、愤怒等类别。该项目与需要情绪和情感识别的应用程序高度相关。使用协同过滤的图书推荐系统是早期推荐技术的实用扩展，允许参与者探索更高级的用户个性化方法。使用随机森林预测汽车价格进一步加强了回归和分类技能。参与者致力于对汽车定价进行建模，这与汽车行业的应用有关。

课程还包括使用朴素贝叶斯识别虚假新闻，这是当今信息领域的关键技能。参与者将学习检测错误信息的技术，使他们具备从事数据完整性项目的技能。在使用关键字提取的简历扫描器中，学习者创建一个工具来分析简历并根据职位描述识别相关技能。该项目提供了有关如何在人力资源应用中使用文本匹配的见解。最后，客户流失预测项目教会参与者如何模拟客户行为并预测客户流失，这对于许多行业的客户保留策略至关重要。

在整个课程中，每个项目都以之前项目中学到的概念为基础，从而形成一条全面的学习路径。通过完成这些项目，参与者将培养出强大的数据预处理、特征工程、模型训练、评估和部署技能。他们还将学习如何处理不同类型的数据，从文本和图像到时间序列和表格数据。这个训练营的结构既适合初学者，也适合有一定编程经验的人，提供了一个循序渐进的学习曲线，可以引导他们开发越来越复杂的应用程序。

通过每个项目，学习者不仅可以培养技术技能，还可以提高解决问题的能力。该课程强调现实世界的应用，帮助参与者了解人工智能技术在金融、医疗保健、电子商务、娱乐等行业中的应用。实践方法鼓励创造力和实验，让学习者能够根据项目要求调整和改进他们的模型。到课程结束时，参与者将完成一系列不同的项目，展示他们在人工智能和机器学习方面的熟练程度，让他们有信心独立应对人工智能挑战。

训练营形式密集但收获颇丰，旨在保持学习者的积极性和参与度。通过为每个项目投入一天时间，参与者可以沉浸在学习中，而不会感到过于复杂，从而确保稳步进步。这些项目的结构是逐步介绍核心人工智能技术，帮助学习者在进入下一个概念之前彻底掌握每个概念。这个训练营是一个在短时间内获得行业相关技能的独特机会，非常适合任何有兴趣进入人工智能领域或提高技术能力的人。

本课程适合哪些人：

• 有志于成为 AI 专业人士的人：想要进入人工智能和机器学习领域的个人。无论您是初学者还是具有技术背景并希望转型到 AI 的人，本课程都将为您提供全面而实用的基础。
• 数据科学家和分析师：从事数据工作的专业人士，他们希望提高技能并将 AI 和机器学习技术融入其数据分析流程。本课程将帮助数据专业人员应用 AI 技术来增强数据驱动的决策能力。
• 软件工程师和开发人员：具有软件工程经验的开发人员，他们希望深入研究人工智能驱动的开发，构建机器学习模型，并将人工智能解决方案集成到他们的应用程序中。
• 学生和研究人员：对 AI 感兴趣的大学生、博士生或学术研究人员，他们希望从事学术项目或从事学术或行业研究工作。本课程将为他们提供 AI 工具和框架的实践经验。
• 技术爱好者和自学者：对人工智能充满热情并希望获得一种结构化和实用的方法来理解人工智能概念、机器学习算法以及如何将它们应用于现实场景的爱好者和业余爱好者。