简介 📚

Jupyter Notebook 是 AI 研究和算法开发的常用工具，支持实时代码执行与可视化。本教程将带你掌握主流 AI 算法在 Notebook 中的实现方式，涵盖以下方向：

  • 基础算法：如线性回归、KNN、决策树
  • 机器学习：深度学习、强化学习、自然语言处理
  • 实战案例：图像分类、情感分析、推荐系统
人工智能学习

常用算法分类 🧩

1. 传统机器学习算法

  • 监督学习：
    • 支持向量机 (SVM)
    • 随机森林 (Random_Forest)
  • 无监督学习：
    • K-Means 聚类
    • 主成分分析 (PCA)
  • 强化学习：
    • Q-Learning
    • Deep_Q_Network

2. 深度学习模型

  • 神经网络 (Neural_Network)
  • 卷积神经网络 (CNN)
  • 递归神经网络 (RNN)
  • 生成对抗网络 (GAN)
深度学习模型

实战案例 📊

图像分类

使用 TensorFlow/Keras 在 Jupyter 中训练 CNN 模型，识别 MNIST 数据集中的手写数字。

情感分析

通过 BERT 模型对中文文本进行情感倾向预测，代码示例： 

from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification

推荐系统

基于协同过滤算法实现电影推荐，可扩展到工业级方案（🔗点击此处查看扩展教程）。

学习资源 📚

机器学习实践