高级Python和人工智能终极指南

释放Python的力量:利用数据科学技术、机器学习和深度学习，为什么要学习人工智能:机器和深度学习与PythonMachine和深度学习是当今科技世界最热门的话题。它们是人工智能的分支，使计算机能够从数据中学习，并执行通常需要人类智能的任务，如识别人脸、理解语音、玩游戏等。机器和深度学习不仅令人着迷和有趣，而且极具价值和回报。他们可以帮助你解决复杂的问题，创造创新的产品，推进你的职业生涯，并对世界产生积极的影响。但是如何学习机器和深度学习呢？需要哪些技能和工具？答案很简单:Python。Python是机器和深度学习领域最流行、最强大的编程语言之一。它有一套丰富的库和框架，可以轻松实现和部署机器和深度学习模型。其中一些最广泛使用的是:NumPy:用于数值计算Pandas:用于数据操作和分析Matplotlib:用于数据可视化Scikit-learn:用于机器学习算法sTensorFlow:用于深度学习模型sKeras:用于高级深度学习APIPyTorch:用于动态深度学习模型Python也是一种通用语言，可用于web开发、数据科学、脚本编写、自动化等等。它有一个简单而优雅的语法，使其易于阅读和编写。它有一个提供支持和资源的庞大而活跃的社区。它是开源的，可以免费使用。Advanced Python & Artificial Intelligence The Ultimate Guide

学习Python不仅能帮助你掌握机器和深度学习，还能为你打开一个可能性的世界。但是如何学习Python呢？学习Python的最好方法是实践。你需要练习编码，应用你的知识，并从事真实世界的项目。你需要挑战自己，尝试，享受乐趣。这就是为什么我们创建了这个课程:用Python掌握机器和深度学习。这个课程是为任何想用Python学习机器和深度学习的人设计的。无论你是一个初学者还是一个有经验的程序员，你都会发现这个课程很吸引人，实用而且有趣。在本课程中，您将学习如何:使用Python探索、分析和可视化数据应用机器学习技术，如线性和逻辑回归、k-means聚类、决策树、随机森林等使用TensorFlow、Keras和pytorch构建和训练神经网络和深度学习模型为现实世界的应用程序创建机器学习项目，如图像识别、情感分析、垃圾邮件检测等。本课程不仅仅是视频和幻灯片的集合。这是一种实践学习体验，将指导您一步一步地完成使用Python创建机器和深度学习模型的过程。

您将获得:解释概念并展示测试您的理解和巩固您的学习的代码测验的互动讲座挑战您应用所学知识的练习让您构建自己的机器和深度学习应用程序的项目帮助您提高技能的反馈回答您的问题并解决您的问题的支持在本课程结束时，您将拥有Python机器和深度学习的坚实基础，并准备好接受任何挑战。但是不要相信我们的话。下面是我们的一些学生对这门课的评价:“这门课太棒了！我在这么短的时间里学到了这么多。讲师非常清晰，非常有魅力。这些项目既有趣又切题。我向任何想用Python学习机器和深度学习的人强烈推荐这门课程。”——玛丽亚“这个课程是我做过的最好的投资。完成这门课程后，我能够获得我梦想中的机器学习工程师的工作。这位教师知识渊博，乐于助人。这些项目具有挑战性，但也是值得的。我对他的这门课感激不尽。”——约翰“这个课程是游戏规则的改变者。在学完这门课程后，我能够用Python创建自己的机器学习应用程序。导师很有激情，鼓舞人心。这些项目既有创意又实用。我喜欢这门课。”大卫你还在等什么？机器和深度学习是技术的未来。Python是释放他们潜力的关键。不要错过这个用Python学习机器和深度学习的机会。立即注册，立即开始您的机器学习之旅！

MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz
语言:英语|大小:770 MB |课程时长:2小时 24分钟

你会学到什么
Python和数据科学简介
机器学习基础
神经网络和深度学习
具有深度学习的计算机视觉
具有深度学习的自然语言处理
为人工智能设置Python和Visual Studio代码
用Python和Scikit-learn构建机器学习模型
用Python和TensorFlow开发深度学习模型

要求
计算机和互联网
我们将尝试使用市场上所有可能的免费工具
不需要该领域的任何知识

本课程面向任何想要学习如何使用Python进行机器和深度学习的人，无论他们之前的经验或背景如何。，本课程面向希望用Python提升自己在机器和深度学习方面的技能和知识，并将其应用到现实项目中的程序员。，本课程面向希望用Python获得机器和深度学习方面的坚实基础，并为自己在该领域的进一步学习或职业生涯做准备的学生。，本课程面向希望用Python探索机器和深度学习的神奇世界的爱好者，一路上玩得开心。

课程目录：

第1部分:Python和数据科学简介

第一讲我们将从这门课中学到什么？

第2讲下载并安装VS代码

第3讲下载并安装Python

第四讲Google Colab

第2节:Python中的面向对象编程

第5讲类和对象

第6讲Python继承和多态

第7讲封装和抽象

第8讲魔术方法和运算符重载

第9讲多重继承和混合

第3节:Python中的函数式编程

第十讲λ表达式和高阶函数

第11讲映射、过滤和归约函数

第12讲迭代器和生成器

第13课列出理解和生成器表达式

第14讲装饰器和闭包

第4节:Python中的数据结构和算法

第15讲数组和列表

第16讲堆栈和队列

第17讲链表和树

第18讲哈希表和集合

第19讲排序和搜索算法

第5节:Python中的高级模块和库

第20讲科学计算的数字和科学

第21讲用于数据分析和可视化的Pandas和Matplotlib

第22课请求并美化网络抓取组

第23讲用于机器学习的TensorFlow和PyTorch

第24讲遗传和多态性

第25讲Flask和Django的Web开发

第26课列出理解和生成表达式

第6节:下载《Python和人工智能》这本书

第27课下载免费书籍