资源过于敏感，8h后删，抓紧保存！

灰太狼 2022-10-16 09:00 130阅读 0赞

最近好多粉丝给我留言，寻求人工智能入坑资源，想利用人工智能来实现一些大胆的想法、项目或创意，或是想进入AI行业搞钱。

不过细聊之下，大部分伙伴苦于**不知从何入手，找不到重点。更甚至被烧脑的算法劝退**，折腾半天，直接从入门到放弃。![3831d49695c2d05880a00e1af3ee1107.png][]

![556957e2bbf256032f104f9a80f87fe4.gif][]

为此，我便产生了想要整理一份**适合绝大多数人学习的《人工智能教程》**无偿提供给大家的想法，来帮助大家顺利入坑。

本着好饭不怕晚的原则，我大面积网罗资料，最终比较之下，选用了最近全网最火的一套人工智能教程无偿分享给大家。

![18c43dba33349cb148fba64b2cfa7242.gif][]

![07fc11b08e11ea7b804f9648c7b62c5e.gif][]

![cbe9a65bfa8256b25faadbf8a5261473.gif][]

![cb382aec795094b71f2fa3df20c2c74e.gif][]

<< 左右滑动查看图片 >>

这套教程以人工智能机器学习中应用最广泛、最简单的KNN算法作为切入点，带大家走进人工智能的大门。

整体还算通俗易懂接地气，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，同时也为大家梳理了人工智能的学习与转型发展路径方向、自身能力要求等等。

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

**以下为截取的部分内容，可直达文末免费获取。**![9f4d1b3bbee512d1e98092c7ca4aa1f2.png][]

内容目录

**一、初识人工智能**

1.  人工智能的应用场景（医疗：病灶识别与标注，病例分类，病例排序，病例搜索，报告生成，病例推荐）
2.  人工智能概念剖析（人工智能，机器学习，深度学习，Python，sklearn，Tensor Flow，PyTorch...）
3.  人工智能学习路径（编程基础，数学基础，算法基础，机器学习算法，深度学习算法，实践...）
4.  人工智能Python编程基础（语法，数据类型，变量，字典，集合，列表，元组，循环，函数，NumPy，Matplotlib...）

**二、人工智能算法原理精讲**

1.  什么叫算法？
2.  人工智能算法和底层算法有何区别？
3.  什么是机器学习算法？
4.  人工智能中的KNN算法
5.  KNN算法的核心思想
6.  机器学习算法能解决哪些问题（分类，回归，聚类，推荐）
7.  KNN分类算法的流程
8.  KNN回归算法的流程

**三、人工智能实战案例**

1.  计算机能干什么？
2.  实战项目案例：相亲预测
3.  相亲预测案例实现思路与步骤
4.  传统开发 VS 机器学习
5.  数据科学的范围
6.  人工智能需要学习哪些内容？
7.  人工智能从业能力要求有哪些？
8.  从事人工智能专业能力要达到什么程度

篇幅有限，仅展示部分内容...

这套教程现在免费开放领取，相信学习之后你会对AI有一个系统的认知，有助于你高效步入人工智能的大门，少走弯路！

获取学习方式

长按识别下方二维码

添加小助手微信获取资源

添加请备注：21528（资源码）

![7d0c3b4054afb0bed36dfd8fe8a00eeb.png][]

（如遇添加频繁·请30分钟后再试）

如需其他AI相关资源，也可扫码领取~

**领取须知：**

1.添加后请耐心等待，请勿反复添加

2.本次福利限时领取，完全免费，手慢无

![4de9c22387b35716fc11df91889fa28e.png][]

点分享

![a1621d0186d9c82528e217e2f85735f3.png][]

点收藏

![1dbf95fc4d106ba39d9f8978ba1acb44.png][]

点点赞

![d0f318fc1eea2962ee7e6e57db745b74.png][]

点在看

[3831d49695c2d05880a00e1af3ee1107.png]: /images/20221014/3d0535f7786e43c29c6e3b39a3ac1b62.png
[556957e2bbf256032f104f9a80f87fe4.gif]: /images/20221014/a7a65428496f4a308f9e99b61bd05092.png
[18c43dba33349cb148fba64b2cfa7242.gif]: /images/20221014/10f5f988aa26490aa6c77e9e7344a694.png
[07fc11b08e11ea7b804f9648c7b62c5e.gif]: /images/20221014/fd31fcfbf85f49788371b45876f6bb25.png
[cbe9a65bfa8256b25faadbf8a5261473.gif]: /images/20221014/050df8894d9149fc9f92a1b332bd1ccb.png
[cb382aec795094b71f2fa3df20c2c74e.gif]: /images/20221014/5f9f7729942a454598166deb08368a02.png
[9f4d1b3bbee512d1e98092c7ca4aa1f2.png]: /images/20221014/74e80987a12e4c829603a2874567bfde.png
[7d0c3b4054afb0bed36dfd8fe8a00eeb.png]: /images/20221014/d0c4cbfe75264f6aa27eb69abb01be3e.png
[4de9c22387b35716fc11df91889fa28e.png]: /images/20221014/2b8378dec0564895a1f8306a140ac381.png
[a1621d0186d9c82528e217e2f85735f3.png]: /images/20221014/f957c2ed2c7047219f4253fde2f746f2.png
[1dbf95fc4d106ba39d9f8978ba1acb44.png]: /images/20221014/5ff6c172aec1496ab6c4a9b741366d6b.png
[d0f318fc1eea2962ee7e6e57db745b74.png]: /images/20221014/6ea9f41d571e4944b2be31062b8030c0.png