一直以来我经常听到很多粉丝反馈，觉得人工智能是目前最牛X的技术，想要尝试自学入行，将自己的一些想法和创意付诸现实。

但大部分人苦于不知从何入手，往往抓不到学习重点。或是止步于晦涩难懂的理论和烧脑的算法，顾此薄彼，一番折腾下来，直接从入门到放弃。

鉴于此，我们便萌生了打磨一份适合绝大多数人学习的《人工智能教程》的想法，以求帮助大家摆脱困境，顺利啃下人工智能这块硬骨头。

本着好饭不怕晚的原则，我们大面积网罗资料，选用人工智能机器学习中应用最广泛的一些算法作为切入点，打磨了本套教程。

本教程所用算法均需在自行推演的公式基础上使用NumPy等底层库自行实现，避免使用高层API进行数据处理。

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本教程以入门进阶为目的，可以解决新手在人工智能学习中遇到的常见问题，并且对其中的重点、难点、易错点进行详细讲解。

内容上绝对有别于市面上那些华而不实的妖艳货，无论是从理论部分，还是案例分析与实践项目，都是你从来见过的船新版本。

现将内容罗列于此，可直达文末免费下载。

01

内容目录

一、环境搭建与准备

  1. Anaconda集成环境安装（Python 3.6、wave、NumPy、Matplotlib）

  2. 库安装（OpenCV、PyAudio、librosa）

  3. 集成开发环境安装（VS code或PyCharm）

二、NumPy的使用以及机器学习中的数据

  1. 机器学习中的数据类型以及NumPy的使用

  2. 表格类型数据

  3. 图形、波形类型数据

  4. 文本类型数据

  5. 数据可视化与Matplotlib和OpenCV库的使用

  6. 实践练习：生成或录制声音并进行可视化

三、机器学习中的数据处理

  1. 基础数据可视化方法

  2. 可视化库的选择

  3. 表格数据特征以及可视化

  4. 图形数据特征以及处理方法

  5. 波形数据特征以及处理方法

  6. 实践练习：图像滤波算法实战（浮雕滤波、平均模糊、低通滤波、纵向边缘、横向边缘）

四、机器学习模型的构建与优化

  1. 一个简单的线性回归问题

  2. 多维建模以及优化问题

  3. 自编算法的难点

  4. 实践：获取近期股票数据进行预测

 篇幅有限，仅展示部分... 

 本套教程限时免费开放下载 

相信学习之后，你会对AI有一个系统的认知。

02

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