机器学习基础 🤖
- 算法分类：监督学习（如线性回归、决策树）、无监督学习（如K-means聚类）、强化学习（如Q-learning）
- Python工具：使用
scikit-learn库实现经典算法，pandas处理数据
- 实战案例：手写数字识别（MNIST数据集）🔗查看教程
深度学习框架 🧠
- 主流框架：TensorFlow、PyTorch、Keras
- 核心概念：神经网络层、损失函数、优化器
- 进阶技巧：使用
GPU加速训练模型，迁移学习提升效率
自然语言处理 📖
- 技术应用：文本分类、情感分析、机器翻译
- 工具库：
NLTK、spaCy、HuggingFace Transformers
- 实践项目：构建聊天机器人 🔗扩展阅读
计算机视觉 📷
- 关键算法：卷积神经网络（CNN）、目标检测、图像生成
- 实战工具：OpenCV处理图像，
PyTorch实现图像分类
- 项目示例：人脸识别系统 🔗查看代码示例
强化学习 🕹️
- 核心机制：奖励函数设计、策略优化、环境交互
- 实战框架：使用
Gym库训练智能体，TensorFlow实现DQN算法
- 应用场景：游戏AI、自动驾驶模拟
学习路径推荐 🧭
- 入门指南：Python AI开发基础
- 进阶课程：深度学习实战
- 项目实战：AI应用案例库