课程概览
本课程为人工智能技术入门者设计，涵盖核心概念与实践技能。主要包括以下内容：
📚 学习模块
机器学习基础
- 监督学习与无监督学习的区别
- 常见算法：线性回归、决策树、K-means
深度学习入门
- 神经网络结构与激活函数
- CNN与RNN在图像/序列数据中的应用
自然语言处理（NLP）
- 文本预处理与词向量生成
- 基于Transformer的模型简介
🧠 实践项目
- 使用Python实现简单分类模型
- 数据可视化工具（Matplotlib/TensorBoard）
- 模型评估与调优技巧
扩展学习
如需深入理解AI技术应用，可访问人工智能进阶课程获取更高级的算法解析与实战案例。