【中文普通话】3小时使用ChatGPT提示的强大功能，学习Python中的数据科学、机器学习和深度学习技术

最后更新日期：2023年2月
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz
语言：中文普通话 | 大小：2.43 GB | 时长：2小时55分钟

使用ChatGPT提示的强大功能，学习Python中的数据科学、机器学习和深度学习技术

你将学到什么：
掌握数据科学的基本概念和工具，包括Python编程、数据可视化和统计分析。
通过使用NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等流行的数据科学库，获得实践经验。
理解并应用线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林等用于预测和分类任务的概念。
学习聚类和降维等无监督学习技术。
学习自然语言处理（NLP）和深度学习的高级方法。
理解时间序列分析和预测的概念和技术。
构建推荐系统和网络爬虫。
学习强化学习和机器人技术。
将你所学的技能应用于实际项目和用例。
具备成为数据科学家或数据分析师的技能。
为进一步学习机器学习和人工智能的高级主题打下坚实基础。
学会清洗、探索和可视化数据，发现模式和洞察。

要求：
活跃的ChatGPT账户
基本的编程概念知识。
熟悉基本的数学概念，如概率和统计。
了解基本的线性代数和微积分概念会有帮助，但不是必需的。
熟悉基本的计算机科学概念，如数据结构和算法，会有帮助，但不是必需的。
对机器学习有一些了解会有帮助，但不是必需的。

描述：
本课程旨在通过使用ChatGPT全面介绍数据科学的世界。你将学习数据科学的基本概念和工具，包括Python编程、数据可视化和统计分析。在整个课程中，你将通过使用NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等流行的数据科学库获得实践经验。我们将涵盖线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林等用于预测和分类任务的内容。此外，你还将学习聚类和降维等无监督学习技术。我们还将介绍自然语言处理（NLP）和深度学习的高级方法。你将学习时间序列分析和预测的概念和技术。我们还将介绍构建推荐系统和网络爬虫的内容。我们还将介绍强化学习和机器人技术。在整个课程中，你将应用你所学的技能于实际项目和用例。在课程结束时，你将具备成为数据科学家或数据分析师的技能，并具备深入学习机器学习和人工智能的坚实基础。本课程适合广泛的学习者，包括有志于成为数据科学家和分析师的人士、来自各个背景的专业人士希望学习数据科学以分析数据和做出数据驱动决策、学习计算机科学、数学、统计学或相关领域的学生希望深入了解数据科学、希望从数据中获取洞察以改进业务的企业家和小企业主、希望将数据科学技能添加到自己工具包的IT专业人士、希望分析数据以支持自己的研究的研究人员和学者，以及对了解数据科学、机器学习和人工智能基础感兴趣的任何人。

概述：
第1节：课程介绍

讲座1：了解教师和学习AI的鼓励

讲座2：注册OpenAI账户并开始使用ChatGPT

第2节：数据科学和Python简介

讲座3：Python简介

讲座4：Python中的列表

讲座5：Python中的元组

讲座6：Python中的字典

讲座7：使用Python和Pandas探索和分析数据集

第3节：线性回归

讲座8：构建线性回归模型预测房价

第4节：决策树和随机森林

讲座9：实现决策树算法对鸢尾花进行分类

讲座10：使用随机森林对银行贷款是否违约进行分类

第5节：无监督学习

讲座11：使用K均值聚类算法根据购买行为对客户进行分割

第6节：梯度提升

讲座12：构建梯度提升模型检测网络流量中的异常

第7节：自然语言处理（NLP）

讲座13：使用自然语言处理技术分析一组电影的情感

第8节：深度学习

讲座14：创建一个神经网络对手写数字进行分类

讲座15：使用深度学习生成新文本的模型

讲座16：创建用于图像分割的深度学习模型

第9节：时间序列和预测

讲座17：构建时间序列预测模型预测股票价格

第10节：推荐系统

讲座18：构建推荐系统为在线购物者推荐产品

第11节：网络爬虫和大数据

讲座19：创建一个网络爬虫脚本从互联网收集数据

第12节：机器学习模型部署

讲座20：使用gradio将MobileNetV2模型部署到网络上

想学习如何向ChatGPT提问（提示）以掌握数据科学的学生。本课程旨在让各种背景和经验水平的学习者都能轻松学习。它将为数据科学概念和工具提供坚实的基础，并对希望在数据科学领域开始职业生涯或在当前角色中使用数据科学的学习者非常有价值。