Python + 人工智能培训营 -视频教程

最新推荐文章于 2025-12-03 20:31:34 发布
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#人工智能 #python #nlp #ajax #机器学习 #神经网络

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课程优势

起点高：从Python起步，起步就瞄准人工智能

技术热：紧跟Python及大数据、人工智能技术

定位准：课程取材于企业一线的真实需求,符合企业对热门技术的需求

前景广：物联网/云计算/大数据…越来越多的行业都需要人工智能

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Python学习路线2023升级版（课程大纲+视频教程+网盘资源下载）
m0_59236127的博客
10-28 1475
1、人工智能三大主流框架全覆盖2、贯通前端后端实用技术3、强化人工智能项目实战能力4、高度还原企业级数据挖掘分析场景1、教育大省北京和山东确定将Python编程基础纳入信息技术课程和高考的内容体系。2、浙江省信息技术课程出台改革方案，Python确定进入浙江省信息技术高考，信息技术教材编程语言采用Python。3、教育部考试中心已发布全国计算机二级考试中正式加入“Python语言程序设计”科目的通知。4、山东省最新出版的小学信息技术六年级教材已加入Python内容。
python视频教程推荐it教程网_Python系列视频教程集合【共119套】
weixin_39746552的博客
11-23 558
Python系列视频教程集合【共119套】资源目录：第1套 2018年python+人工智能 15期第2套 尚学堂 Python(201903期）(38.15G)第3套 【码哥教育】 2019年 Python全栈开发+爬虫工程师+自动化开发 就业班（完）（12.74 GB）第4套 Python全栈开发+爬虫工程师（42.23 GB）第5套 Python自动化开发-10期（23.24 GB）第6套 ...
用Python+DeepSeek，快速打造超能AI助手，工作效率倍增！
xx_nm98的博客
02-17 1384
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。，也不怕，咱们一步一步来，帮你搭建起属于你的AI助手。，来处理复杂的工作任务，DeepSeek的强大模型和智能分析，将为你带来事半功倍的效果。
AI大模型微调训练营(视频+源码+PPT)
2401_84495872的博客
05-06 1170
在人工智能浪潮中，AI 大模型已成为核心驱动力，广泛应用于各个领域。然而，通用大模型往往难以完美适配特定业务场景的个性化需求。为帮助开发者掌握 AI 大模型微调技术，实现模型的高效定制，特别推出 AI 大模型微调训练营，配备丰富的视频、源码及 PPT 资料，助力学习者深入探索这一前沿领域。
学习资源教程合集
m0_55588104的博客
08-16 1285
📚最新学习资源大合集重磅上线！涵盖人工智能、编程开发、系统架构、设计创意等10大领域精品课程。包含🔥AI机器学习核心课（强化学习/深度学习）、💻编程语言教程（Java/Python/C++）、🤖Android逆向开发、🎨UI设计/C4D三维制作等200+套资源。所有课程均提供📥夸克网盘下载链接及提取码，支持从零基础到进阶的系统学习。⚠️资源仅供学习交流，请于24小时内删除。定期更新失效链接，助力技能提升与职业发展！#数字学习 #技能提升 #资源导航
毕设选题：AI Agent 全栈设计#AI编程训练营 - 学生回访
shadowcz007的博客
12-04 972
shadow大家好，最近我们使用AI编程的频率非常高，以前比较麻烦的代码问题，有了cursor之类的AI工具，都一个个解决了！在过去两个月的AI编程训练营中(1-4期)，我发现约15%的学员是在读研究生，他们大多面临着开题和毕设的压力。有趣的是，这些同学基本都不是计算机专业，却被导师要求在项目中加入AI Agent功能。这让我很感兴趣。想当年，我的毕设选择了参数化设计，已经算是比较超前的了，在比较...
百度飞桨（Python+AI）入门
Taannii的博客
04-29 5898
第一次参加百度飞桨深度学习Python+AI的打卡训练营，整体课程由浅入深，连续每晚通过B站直播方式向我们介绍理论基础及实践操作，并且通过实践作业打卡和及时讲解让我们巩固知识的同时又能查漏补缺。 百度AIStudio：https://aistudio.baidu.com/aistudio/index 想必大家最近都有在追《青春有你2》，你pick谁呢？ （当然是Lisa小仙女啦！） 巧了，本次训...
人工智能python零基础入门,python人工智能编程教程
yang0728y的博客
03-23 1793
大家好，本文将围绕python人工智能方向怎么学展开说明，人工智能python零基础入门是一个很多人都想弄明白的事情，想搞清楚python人工智能编程教程需要先了解以下几个事情。这可能是一份中英文世界人工智能学习教程，在充分考虑大家信息获取难度的情况下制定了帮助你掌握人工智能（AI）和机器学习（ML）的完整指南：无需专业背景！无需学费！无需额外的时间成本！只需要掌握以下的方法和渠道，就可以清晰地认识到是人工智能，并了解其前沿发展和行业新闻。
AI-AGENT夏季训练营 — RAG智能对话机器人
dongming_happy的博客
08-17 2214
本次项目采用的是ChatGLM3-6B和RAG模型，其中ChatGLM3-6B由智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型，它属于第三代对话模型，具有强大的对话流畅性和功能支持。数据构建过程、向量化处理方法及其优势是信息检索和自然语言处理中的关键步骤，尤其是在使用RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型时。通过这些步骤和优势，RAG模型能够更有效地结合检索和生成过程，提供更准确、更丰富的信息和回答。先决条件，获取nvapi-key。1 创建Python环境。
2023猎豹网校Python系列课程-视频教程网盘链接提取码下载.txt
09-21
通过实例演示和练习，帮助学员掌握Python编程技巧，并能够应用于数据处理、Web开发、人工智能等领域。课程由资深教师授课，教学内容丰富，注重理论与实践结合，让学员轻松入门Python编程。 视频大小：2G
Python机器学习实训营视频教程
01-08
在Python机器学习领域，这门实训营视频教程涵盖了丰富的理论知识和实践经验，旨在帮助学习者深入理解并掌握机器学习的基本概念、算法和技术。通过视频教学、源代码实践以及课件辅助，学员可以系统地学习这一现代科技...
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 814
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1523
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 860
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1739
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1532
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
【AI是否能替代IT从业者？】
最新发布
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 581
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
AI驱动的网联自动驾驶汽车网络安全测试方法
NewCarRen的博客
12-03 734
本文综述了网联自动驾驶汽车(CAV)网络安全测试面临的挑战与解决方案。随着CAV普及，网络攻击风险加剧，现有渗透测试方法面临测试环境成本高、专业人才匮乏等挑战。研究表明，人工智能(AI)在传统行业渗透测试中展现出缩短时间、提高效率的优势，但在CAV领域应用仍存在明显缺口。文章重点分析了强化学习等AI算法在渗透测试中的应用潜力，指出创建仿真环境是测试AI模型有效性的可行方案。开源工具VEINS被推荐为合适的仿真平台，其Python/C++接口便于AI模型集成。研究认为，若证实AI方法有效，可扩展应用于完整CA
概率单位回归（Probit Regression）详解
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
11-28 1112
概率单位回归（）是一种基于正态分布累积函数的广义线性模型，专门用于分析二分类因变量与自变量之间的关系。该模型假设事件发生概率服从标准正态分布，通过回归系数建立解释变量与概率值的线性关系，输出结果表现为0-1之间的概率值。Probit回归作为统计学和机器学习中的重要工具，通过连接概率世界和正态分布，为分析二元响应数据提供了强大的方法论基础。从Bliss在1934年开创性的工作到Rosett和Nelson在1975年的扩展，Probit模型已在经济学、医学、生态学和市场营销等多个领域证明了其价值。💡。
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