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人工智能 Python 数据分析、机器学习与深度学习及科研项目实战

测试运维
课程简介

工程化结构与基础能力构建 本课程的核心价值在于提供了一套从 Python 基础语法到深度学习科研落地的完整工程化参考。不同于市面上碎片化的知识点讲解,这份资料包展示了如何在一个项目中有序组织代码。资料中独立列出的 NumPy 数值计算程序和 Matplotlib 可视化程序,不仅是算法实现的基石,更是后续深度学习模块的数据预处理规范。开发者在学习初期,不应…

已有 21 人浏览 发布 2025-12-20 更新 2026-09-30

工程化结构与基础能力构建

本课程的核心价值在于提供了一套从 Python 基础语法到深度学习科研落地的完整工程化参考。不同于市面上碎片化的知识点讲解,这份资料包展示了如何在一个项目中有序组织代码。资料中独立列出的 NumPy 数值计算程序和 Matplotlib 可视化程序,不仅是算法实现的基石,更是后续深度学习模块的数据预处理规范。开发者在学习初期,不应急于追求复杂的模型结构,而应重点复现这些基础模块,理解张量操作、矩阵运算以及数据可视化在科研实验中的标准写法。这种模块化的思维方式,能够帮助你后续在面对大规模数据集时,快速搭建出健壮且易维护的数据管道,避免陷入“业务逻辑与数据处理混杂”的工程泥潭。

技术门槛适配与进阶路径

本课程针对 Windows 环境下的开发者进行了特定的工程优化,资料中提供的特定版本 wheel 文件及安装说明,旨在解决国内开发环境常见的依赖冲突问题,降低了环境配置的隐性门槛。建议学习顺序严格遵循从基础到应用的递进逻辑:首先通过基础编程模块巩固 Python 语法与科学计算库的使用;其次,将重点转移到 BERT 等预训练语言模型的文本分类实战上。这一阶段的关键不是背诵模型结构,而是要深入理解中文 RoBERTa 模型在特定数据集上的加载、微调及推理过程。对于具备一定 Python 基础的开发者,这部分内容是实现从传统机器学习向自然语言处理转型的关键节点,需要结合 Notebook 中的代码逐行调试,确保理解每一个参数调整对模型收敛的影响。

实战产出与资料深度复用

完成本课程的学习与练习后,开发者应能够独立构建基于预训练模型的文本分类系统,并具备将科研成果转化为可运行代码的工程能力。资料包中的 .ipynb_checkpoints 文件揭示了 Jupyter Notebook 在迭代开发过程中的版本管理痕迹,这是一种值得借鉴的科研实验记录方式。在实际练习中,不要仅满足于运行官方提供的案例,建议将 `data` 目录替换为你自己的私有数据集,重新执行训练流程。通过这种方式,你可以验证模型在不同数据分布下的泛化能力,并将这套代码框架迁移到具体的工作场景中,如舆情分析、自动标签生成等实际业务需求,从而真正掌握人工智能领域的独立开发技能。

【资源目录】:

├──2024python人工智能与科研项目课程资料
| ├──windows中文用户名需要安装
| | ├──pyzmq-19.0.2-cp39-cp39-win_amd64.whl 678.77kb
| | └──安装说明.txt 0.32kb
| ├──程序项目开发
| | ├──.ipynb_checkpoints
| | | └──Untitled-checkpoint.ipynb 0.07kb
| | ├──1.python程序
| | | ├──matplotlib程序
| | | ├──numpy程序
| | | └──python程序
| | ├──10.BERT文本分类
| | | ├──.ipynb_checkpoints
| | | ├──chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12
| | | ├──data
| | | ├──BERT模型预测.ipynb 4.99kb
| | | └──BERT情感分类.ipynb 13.36kb
| | ├──2.波士顿房价预测
| | | ├──.ipynb_checkpoints
| | | ├──boston.png 50.46kb
| | | ├──boston_housing_data.csv 34.38kb
| | | ├──波士顿房价预测.ipynb 669.59kb
| | | └──波士顿房价预测.py 1.35kb
| | ├──3.KNN鸢尾花分类
| | | ├──.ipynb_checkpoints
| | | ├──KNN.py 0.58kb
| | | ├──KNN鸢尾花分类-Copy1.ipynb 57.00kb
| | | └──KNN鸢尾花分类.ipynb 66.43kb
| | ├──4.用户违约特征工程案例
| | | ├──.ipynb_checkpoints
| | | ├──LCDataDictionary.xlsx 23.03kb
| | | ├──LoanStats_2017Q2.csv 82.20M
| | | └──贷款违约预测模型.ipynb 472.21kb
| | ├──5.糖尿病预测
| | | ├──.ipynb_checkpoints
| | | ├──diabetes.csv 23.32kb
| | | ├──融合LightGBM与SH…糖尿病预测及其特征分析方法_王鑫.pdf 2.79M
| | | └──糖尿病预测模型.ipynb 3.35M
| | ├──6.神经网络手写数字识别
| | | ├──.ipynb_checkpoints
| | | ├──sklearn-神经网络-手写数字识别.ipynb 45.22kb
| | | └──sklearn-神经网络-手写数字识别.py 0.79kb
| | ├──7.Tensorflow程序
| | | ├──8.LSTM设备异常检测
| | | ├──1.tf2-MNIST数据集分类简单版本.ipynb 4.39kb
| | | ├──2.tf2-交叉熵.ipynb 3.76kb
| | | ├──3.tf2-优化器.ipynb 4.32kb
| | | ├──4.tf2-多层网络搭建.ipynb 4.48kb
| | | ├──5.tf2-keras模型保存.ipynb 4.25kb
| | | ├──6.tf2-keras模型载入.ipynb 3.40kb
| | | └──7.tf2-卷积神经网络应用于MNIST数据集分类.ipynb 11.37kb
| | ├──8.图像识别应用
| | | ├──使用训练好的模型进行图像识别
| | | ├──训练自己的图像识别模型-天气现象分类
| | | └──resnet.png 1.14M
| | ├──9.YOLOv11目标检测和目标分割
| | | ├──config
| | | ├──datasets
| | | ├──det_test
| | | ├──runs
| | | ├──seg_test
| | | ├──test_data
| | | ├──weights
| | | ├──1.基础使用.ipynb 70.26kb
| | | ├──2.目标检测模型训练.ipynb 111.47kb
| | | ├──3.分割模型训练.ipynb 147.48kb
| | | ├──4.分割模型数细胞数量.ipynb 15.12kb
| | | ├──Cynthia_2022_J._Phys.__Conf._Ser._2394_012019.pdf 1.49M
| | | ├──pre_bus.jpg 485.14kb
| | | ├──目标分割数据处理.ipynb 1.71kb
| | | └──目标检测数据处理.ipynb 4.25kb
| | └──课题练习
| | | ├──第三天练习-疟疾细胞图像分类
| | | ├──fruit_data.csv 1.42kb
| | | ├──第二天练习.txt 0.36kb
| | | └──第一天练习.txt 0.68kb
| ├──2024python人工智能与科研项目课程资料.zip 945.88M
| ├──ChatGPT实战介绍.pdf 1.43M
| ├──python环境安装方法.txt 0.52kb
| ├──python基础练习题-猜数字-参考程序(1).ipynb 3.65kb
| └──python人工智能与科研项目课程.pdf 13.97M
├──课程培训视频
| ├──1 上午9点到10点.mp4 1.73G
| ├──10 2025-01-04 15-41-29.mkv 1.16G
| ├──11 2025-01-05 10-42-50.mkv 995.25M
| ├──12 2025-01-05 08-59-48.mkv 1.21G
| ├──13 2025-01-05 14-01-17.mkv 1.17G
| ├──14 2025-01-05 15-36-06.mkv 1.17G
| ├──2 2025-01-03 10-41-14.mkv 27.92M
| ├──3 上午10点到12点 2025-01-03 10-43-03.mkv 1.44G
| ├──4 下午2025-01-03 13-59-44.mkv 3.40G
| ├──5 2025-01-04 09-04-58.mkv 1.44G
| ├──6 2025-01-04 10-35-22.mkv 1.60G
| ├──7 2025-01-04 14-04-14.mkv 49.27M
| ├──8 2025-01-04 14-11-12.mkv 12.64M
| ├──9 2025-01-04 14-13-07.mkv 804.79M
| ├──编号排序为课程排序.txt
| └──配合《python人工智能与科研项目课程》pdf使用.txt
├──9.YOLOv11目标检测和目标分割.zip 504.50M
├──ChatGPT实战介绍.pdf 1.43M
├──python人工智能与科研项目课程.pdf 13.97M
├──windows中文用户名需要安装.zip 668.72kb
└──课题练习.zip 18.03M

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