项目简介

💡 欢迎来到「AI基础教程」！本项目将带你了解人工智能的核心概念与入门实践，适合对AI感兴趣的初学者。

ai_project

学习目标

  • 理解AI的基本原理与应用场景
  • 掌握Python环境下简单模型的搭建方法
  • 通过实战项目熟悉数据处理与模型训练流程

实践步骤

✅ 步骤1：环境搭建
安装必要的库： 

pip install tensorflow numpy scikit-learn
code_snippet

✅ 步骤2：数据准备
使用公开数据集（如UCI Machine Learning Repository）或生成模拟数据。

✅ 步骤3：模型训练
以MNIST手写数字识别为例，代码框架如下： 

# 示例代码
from tensorflow.keras import layers, models  
model = models.Sequential([  
    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  
    layers.Dense(128, activation='relu'),  
    layers.Dropout(0.2),  
    layers.Dense(10, activation='softmax')  
])  
model.compile(optimizer='adam',  
              loss='sparse_categorical_crossentropy',  
              metrics=['accuracy'])
neural_network

扩展阅读

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注意事项

⚠️ 本项目仅用于技术学习，请确保遵守相关法律法规。
⚠️ 如需更复杂的模型优化技巧，可参考深度学习实践指南。

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