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【2026优化版】这绝对是B站最好的人工智能快速入门天花板教程!通俗易懂,一套解决人工智能所有问题!深度学习/算法/神经网络/Ai

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2026-02-25 14:45:36
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人工智能是模拟人类感知、思考、学习与决策能力的前沿技术,广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、自动驾驶、智能推荐等领域。它以机器学习、深度学习、强化学习为核心,依托数据与算力驱动,使系统自主学习规律、优化决策,高效解决复杂任务。 P2为AI人工智能入门学习路线图!
专注AI领域,擅长深度学习+计算机视觉+自然语言处理 可提供【AI入门、论文、就业、项目、技术指导】和【免_费咨询答疑】
视频选集
(1/67)
1. 人工智能简介
19:20
AI人工智能入门学习路线图
07:00
2. 环境及工具包介绍
17:43
3.环境配置及Python语法实操
22:52
4. Pandas、Numpy、Matplotlib实操
23:22
5. 机器学习介绍
17:43
6. 线性回归
25:48
7. 线性回归实战准备
13:35
8. 单因子线性回归实战
17:19
9. 多因子线性回归实战
25:30
10. 逻辑回归(1)
14:55
11. 逻辑回归(2)
14:31
12. 实战准备
13:32
13. 考试通过实战(一)
19:50
14. 考试通过实战(二)
16:03
15. 芯片检测实战
16:31
16. 无监督学习
18:38
17. Kmeans-KNN-Meanshift
19:02
18. 实战准备
09:20
19. Kmeans实战(1)
12:35
20.Kmeans实战(2)
11:32
21. KNN-Meanshift(
16:52
22. 决策树(1)
13:23
23. 决策树(2)
14:49
24. 异常检测
15:37
25. 主成分分析
17:19
26. 实战准备
22:20
27. 实战(2)
14:50
28. 实战(3)
23:33
29. 过拟合与欠拟合
18:38
30. 数据分离与混淆矩阵
21:38
31. 模型优化
21:10
32. 实战准备
13:44
33. 实战(一)
24:54
34. 实战(二)
15:06
35. 实战(三)
24:21
36. 多层感知器(MLP)
18:19
37. MLP实现非线性分类
19:46
38. 实战准备
18:58
39. 实战(一)
23:25
40. 实战(二)
18:47
41. 卷积神经网络(一)
26:17
42. 实战准备
15:19
43. 实战(一)
24:18
44. 实战(二)
26:21
45. 序列数据案例
11:42
46. 循环神经网络RNN
16:07
47. 不同类型的RNN模型
17:37
48. 实战准备
15:26
49. 实战(一)RNN股价预测
20:50
50. 实战(二)RNN股价预测
12:41
51. 实战(一)LSTM实现文本生成
22:09
52. 实战(二)LSTM实现文本生成
09:01
53. 迁移学习(一)
13:00
54. 迁移学习(二)
08:49
55. 在线学习
07:42
56. 混合模型1
15:10
57. 实战准备(一)
14:37
58. 实战准备(二)
14:06
59. 基于新数据的迁移学习实战
24:06
60. 机器深度学习实现少样本苹果分类(一)
25:11
61. 机器深度学习实现少样本苹果分类(二)
16:24
62. 机器深度学习实现少样本苹果分类(三)
17:11
63. 机器深度学习实现少样本苹果分类(四)
13:24
64. 课程总结(一)
19:53
65. 课程总结(二)
15:42
66. 课程总结(三)
23:17
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