📝 课程简介：
本课程为学习者提供从基础到前沿的AI全栈技能培养，涵盖机器学习核心算法（如线性回归、树模型、GBDT）、深度学习进阶（GAN、AIGC、扩散模型）、NLP与生成模型（BERT、GPT、文本摘要）、计算机视觉（目标检测YOLO、乳腺癌识别项目）及工业级推荐系统（召回、排序、AB测试）五大模块。课程特色包括：
1️⃣ 实战驱动：通过乳腺癌识别、聊天机器人等10+项目强化代码能力；
2️⃣ 技术前沿：覆盖AIGC、ChatGPT、Transformer等最新技术；
3️⃣ 体系化设计：从理论推导（如GAN数学原理）到工业落地（如推荐系统AB测试）全链路打通。
适合想系统掌握AI算法、提升项目实战能力的数据科学从业者及转型人群。
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├──01_1. 📏距离精讲 .mp4
├──02_2. 🗃️向量数据库基础 .mp4
├──03_3. 🧮Annoy原理和手写线性回归 .mp4
├──04_4. 📈逻辑回归的分类间隔，线性不可分问题，FM模型 .mp4
├──05_5. 🔍特征选择和正则化 .mp4
├──06_6. 🎯Dropout技术，模型集成，多分类和多标签 .mp4
├──07_7. 🌡️过拟合、欠拟合，树模型 .mp4
├──08_8. 🌳ID3，C4.5，Cart树 .mp4
├──09_9. 🧩集成学习，dropout，GBDT .mp4
├──10_10. 🚀GBDT和XGboost .mp4
├──11_11🔍实战项目：以图搜图-resnet .mp4
├──12_12🖼️以图搜图 .mp4
├──13_13. 🤖GAN模型的原理和实战 .mp4
├──14_14. 📐GAN模型背后的数学原理以及训练技巧 .mp4
├──15_15. 🚜推土机距离和WGan .mp4
├──16_16. 🎨AIGC和扩散学习 .mp4
├──17_17. 🗣️NLP系列1：NLP发展脉络和BERT模型 .mp4
├──18_18. 📖NLP系列2：BERT的改良版本和T5模型 .mp4
├──19_19. 🤖NLP系列3：GPT系列模型 .mp4
├──20_20. 🛠️项目实战：huggingface和文本分类 .mp4
├──21_21🔧实战项目：文本纠错和Bart模型 .mp4
├──22_22🔬零样本学习和小样本学习 .mp4
├──23_23. 📝智能文本摘要和关键词提取 .mp4
├──24_24💬聊天机器人和ChatGPT .mp4
├──25_25🎯目标检测YOLO和Transformer .mp4
├──26_🩺乳腺癌识别项目1-图像识别的原理 .mp4
├──27_🩺乳腺癌识别项目2-图像分类的代码实战 .mp4
├──28_🩺乳腺癌识别项目3-图像识别新方法之迁移学习 .mp4
├──29_🩺乳腺癌识别项目4-乳腺癌识别代码实战 .mp4
├──30_🧠大模型训练为什么这么难 .mp4
├──31_🌐ChatGPT的技术发展路径和带来的影响 .mp4
├──32_🛍️推荐系统1：推荐系统概述 .mp4
├──33_🛍️推荐系统2：召回环节 .mp4
├──34_🛍️推荐系统3：召回和AB测试 .mp4
├──35_🛍️推荐系统4：排序（上） .mp4
├──36_🛍️推荐系统5：排序（下） .mp4
└──37_🛍️推荐系统6：内容分类和打标 .mp4
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