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从 Python 基础到 AI:学习编码和构建 AI
从零开始掌握 Python 编程,深入探索人工智能。无需任何经验!
讲师:TechSavant Forge
![图片[1]-从Python基础到AI学习编程与构建人工智能 | From Python Basics to AI Learn to Code & Build AI-幻仿编程](https://hfbc101.com/wp-content/uploads/2026/01/【00437】from-python-basics-to-ai-learn-to-code-and-build-ai-1.webp)
您将学到什么
- 掌握 Python 编程基础知识,包括变量、数据结构、循环、函数和错误处理。
- 了解如何使用 AI 的基本 Python 库,例如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib。
- 了解人工智能 (AI) 的基础知识、其应用以及它与机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 的区别。
- 探索自然语言处理 (NLP) 技术,包括文本预处理、标记化、词袋和命名实体识别 (NER)。
- 获得计算机视觉方面的实践经验,包括使用 OpenCV 进行图像预处理、特征提取和基本对象识别。
- 从事涉及人工智能驱动应用程序的项目,例如简单的人工智能聊天机器人或基本的图像识别系统。
要求
- 无需任何编程经验——本课程涵盖从零开始的 Python
- 一台安装了Python的电脑(提供安装指导)。
- 对人工智能以及如何使用 Python 构建人工智能应用程序感兴趣。
- 具备基本的解决问题能力并愿意参与实际项目
描述
从 Python 基础到 AI——学习编码和构建 AI 模型
你准备好开启Python 编程和人工智能 (AI)之旅了吗?这门面向初学者的课程将教你如何使用Python 编写代码,并将其应用于自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和 AI 驱动的自动化等实际AI应用,带你从零开始成为 AI 开发者。
无论您是完全的初学者还是具有基本编码经验的人,本课程旨在构建强大的编程基础并帮助您进入人工智能世界。
您将学到什么:
Python 基础知识(初级到高级)
- 掌握Python 语法,包括变量、循环、函数和数据结构
- 使用NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等基本 Python 库
- 学习文件处理、错误管理和面向对象编程 (OOP)
人工智能(AI)简介
- 了解人工智能的基础知识及其应用
- 探索关键的人工智能子领域:自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和知识表示
自然语言处理(NLP)基础知识
- 文本预处理技术,如标记化、词干提取和词形还原
- 词袋(BoW)和 TF-IDF等表示技术
- 应用AI构建基本文本分类模型
计算机视觉与人工智能
- 图像处理和特征提取简介
- 使用OpenCV 和 Python实现对象识别
- 创建 AI 驱动的图像分类管道
为什么要参加这门课程?
- 无需任何编程经验——本课程涵盖从零开始的所有内容
- 动手编码练习和人工智能项目——构建真正的人工智能应用程序
- 循序渐进的解释——没有令人困惑的术语,只有清晰、结构化的学习
- 职业准备技能——将人工智能概念应用于商业、自动化和研究
- 为未来的人工智能学习打下坚实的基础——为高级机器学习和深度学习主题做好准备
完成本课程后,您将拥有扎实的 Python 和 AI 基础,并准备开发聊天机器人、文本分类器和图像识别系统等基本的 AI 应用程序。
不要犹豫,立即报名,开始使用 Python 构建 AI 应用
本课程适合哪些人:
- 想要学习 Python 并探索 AI 概念的完全初学者
- 任何对人工智能感到好奇,并正在寻找使用 Python 构建人工智能应用程序的结构化方法的人。
- 任何对人工智能感到好奇,并正在寻找使用 Python 构建人工智能应用程序的结构化方法的人。
- 希望获得用于实际应用的 AI 相关技能的学生和专业人士。
- 希望通过实际编码练习探索自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉的数据爱好者。
| 共 61 节课程 • 总时长 12 小时 55 分钟 | |
| 第一章 Python入门 | |
| 1. Python概述与应用 | 5分59秒 |
| 2. 安装Python并设置环境 | 6分18秒 |
| 3. 编写你的第一个Python程序并理解语法 | 8分16秒 |
| 4. 添加注释和编写整洁代码 | 6分25秒 |
| 第二章 Python变量与赋值 | |
| 1. 理解变量与赋值 | 13分3秒 |
| 2. 为变量分配多个值 | 11分15秒 |
| 第三章 Python 数据类型 | |
| 1. Python数据类型概述 | 8分 |
| 2. 在 Python 中处理数字 | 8分20秒 |
| 3. 字符串切片修改与连接 | 17分19秒 |
| 4. 字符串格式化转义字符和字符串方法 | 12分 |
| 5. Python 布尔值和逻辑值 | 5分41秒 |
| 6. Python 运算符 | 9分54秒 |
| 第四章 Python 集合 | |
| 1. Python列表简介 | 15分1秒 |
| 2. 在 Python 中使用元组 | 9分11秒 |
| 3. 集合 独特且无序的数据集合 | 8分42秒 |
| 4. Python 中字典的管理 | 18分34秒 |
| 第五章 Python中的控制流 | |
| 1. 条件逻辑 If Else 和 Elif | 13分9秒 |
| 2. Python中的While循环 | 7分11秒 |
| 3. For循环用于迭代 | 7分53秒 |
| 第六章 Python 函数 | |
| 1. Python函数入门 | 22分32秒 |
| 2. 使用 Lambda 函数 | 9分54秒 |
| 第七章 高级Python概念 | |
| 1. Python 数组基础与使用 | 9分55秒 |
| 2. Python中的类和对象 | 18分19秒 |
| 3. 理解Python中的继承 | 17分50秒 |
| 4. 使用迭代器管理数据 | 11分48秒 |
| 5. Python多态性代码复用 | 15分16秒 |
| 6. Python 作用域 局部变量和全局变量 | 12分7秒 |
| 第八章 Python库和工具 | |
| 1. 在 Python 中使用模块 | 16分48秒 |
| 2. Python中的日期和时间管理 | 5分56秒 |
| 3. 使用Python Math执行数学运算 | 7分33秒 |
| 4. 使用JSON进行数据管理 | 14分14秒 |
| 5. 使用正则表达式简化任务 | 12分10秒 |
| 6. 使用PIP管理软件包 | 7分50秒 |
| 第九章 处理错误与用户交互 | |
| 1. 使用Try和Except处理错误 | 11分50秒 |
| 2. 在 Python 中接收用户输入 | 3分16秒 |
| 3. 字符串格式化技巧 | 8分51秒 |
| 4. Python文件处理读写和删除 | 7分14秒 |
| 第十章 人工智能入门 | |
| 1. 课程概述 | 4分10秒 |
| 2. 什么是人工智能 | 13分28秒 |
| 3. AI vs ML vs DL | 5分59秒 |
| 4. AI核心组件 | 5分27秒 |
| 第11章 Python AI 基础 | |
| 1. AI必备Python库 | 22分48秒 |
| 2. 数据管理技术 | 21分47秒 |
| 第12章 自然语言处理 NLP | |
| 1. NLP 基础 | 13分59秒 |
| 2. 使用词嵌入 | 25分14秒 |
| 3. NLP应用 | 19分21秒 |
| 4. 项目构建一个基础文本分类模型 | 8分14秒 |
| 第13章 计算机视觉 | |
| 1. 图像处理基础 | 23分23秒 |
| 2. 物体识别与特征提取 | 12分13秒 |
| 3. 视觉应用 | 20分13秒 |
| 4. 项目创建图像分类流水线 | 14分18秒 |
| 第14章 人工智能中的搜索与优化 | |
| 1. 搜索基础 | 28分11秒 |
| 2. 优化技术 | 18分49秒 |
| 3. 搜索在AI中的应用 | 15分22秒 |
| 4. 项目实现A搜索 | 12分58秒 |
| 第15章 强化学习 | |
| 1. 强化学习入门 | 14分55秒 |
| 2. Q学习基础 | 21分2秒 |
| 第16章 生成式人工智能 | |
| 1. 生成式AI入门 | 11分15秒 |
| 2. 使用自动编码器 | 16分32秒 |
| 3. 生成式人工智能应用 | 6分53秒 |
| 4. 项目:使用基于AI的语言模型生成逼真文本 | 12分40秒 |
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