肝了 20 个 AI 实战项目，太牛了！（内附全套代码）| 极客时间

随着 ChatGPT 的爆发，过去的一年里，企业和个人对于学习和应用 AI 的必要性已经发生了革命性的转变。从最初的好奇心和探索欲望，逐步深化为对自我 AI 能力的迫切需求。如今，掌握 AI 技术已经不再是选项，而是我们未来职场的一张必备门票。

就在上个月的 “2023 百度世界大会”上，百度创始人李彦宏又重了了“AI Native”的概念。

可能有不少人会问，到底什么是 “AI  Native”？

对于个人来说，就是要能够自然地与 AI 交互，理解 AI 的潜力和局限性，并能够充分利用 AI 技术来提高效率、创新和解决问题。

对于企业来说，AI Native 可以用于描述那些能够自然地整合 AI 技术到其产品、服务或工作流程中的组织或企业。这样的组织通常会更加灵活、高效和创新。

当然，系统学习 AI 确实存在一些挑战。

首先，网上的知识往往非常碎片化，缺乏系统性和连贯性。尽管我们可以找到很多关于 AI 的技术文章，但很难将这些零散的知识点串联起来，形成完整的知识体系。其次，找到完整、真实的实战项目案例也是一项挑战。最后，缺乏专业的指导也会增加学习的困难度。有经验的导师或专业人士可以为我们提供宝贵的建议和指导，帮助我们明确学习目标、掌握核心知识点，并为我们提供实际应用中的解决方案。

说了这么多，到底该如何快速而系统地成为一个 AI  Native，真正理解并能运用 AI 技术的个体呢？找了一圈，终于在极客时间看见了一张不错的图谱，可以说是把从零入门 AI ，到最终能够熟练应用各种 AI 工具和算法解决实际问题梳理透了。

分享人是新加坡科研局首席研究员「黄佳」，他曾经在埃森哲新加坡公司担任资深顾问，入行已经 20 余年了。最近极客时间特意邀请他又做了一门系统实战的 AI 课程《AI 应用实战课》，他通过深入浅出的教学方式，逐步引导你从 AI 的基本概念开始，到真实项目实练，最终熟练应用各种 AI 工具来解决实际问题。

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说到黄佳老师，很多人应该再熟悉不过了，这是他在极客时间出的第三门专栏了，之前的《零基础实战机器学习》和《LangChain 实战课》我也看过好几遍，都是很实战的干货内容，目前已经累计有近 3W 人学习过了。

不得不提，他入行已经 20 多年，参与过非常多政府部门、银行、电商、能源等多领域大型项目，所以，在人工智能和大数据项目实战这方面有着很丰富的实战经验。

这几年，主攻方向为 NLP 预训练大模型应用、FinTech 应用、持续学习。还曾出版《数据分析咖哥十话》《零基础学机器学习》《SAP 程序设计》等多本畅销书。

在这个过程中，他自己也总结了一套行之有效和高效实战学习 AI 的方法论，并且尝试把这套方法论传授给更多的人。

为了让你能更快且更高效地上手，黄佳老师将课程内容分成了八个部分，深入浅出，逐步进阶，每个部分以原理 + 项目实战方式，让你能从全方位学透 AI 知识体系。

第一部分：AI 的定义、历史、影响力，机器学习的基础，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及如何使用 Jupyter Notebook 和 scikit-learn。

第二部分：数据探索和数据可视化，包括如何使用 Matplotlib 和 Seaborn。

第三部分：回归算法与生命周期价值预测，包括各种回归算法的介绍和实战。

第四部分：分类算法在医疗诊断中的应用，包括常见分类算法的介绍和实战。

第五部分：聚类算法与电商用户价值分组，包括聚类算法的核心原理和实战。

第六部分：降维算法在商品分析中的应用，包括降维的基本概念和实战。

第七部分：深度学习初探，图像识别与时序预测，包括深度学习的基础知识、Pytorch 深度学习框架、图像识别与 CNN、时序预测与 RNN。

第八部分：大语言模型与基于垂直行业的问答系统，包括大语言模型的基础知识、开发框架 LangChain、垂直行业的问答系统实战。

重点说一下，这门课程是以视频课的形式呈现的，我们在实战练习的时候，能够更真实的参与到实际 AI 场景中去，增加理解和掌握。当然，黄佳老师也已经把万行代码全部都上传到了公开的 GitHub 仓库中且在不断更新，整个学习过程中，你可以自己慢慢琢磨，也可以跟着老师一起修炼，完全不用担心会有跟不上进度、学不会等问题。

说了那么多，看看目录吧：

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总之，系统学习 AI 需要耐心和毅力，但只要我们能够克服困难，跟着黄佳老师，运用正确的学习方式，就能够逐步建立起自己的 AI 知识体系，实现自己的 AI 梦想。

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