《知识学堂》2025年Python + 人工智能开发教程V5.0（AI版）|网盘资源

《2025 年 Python + 人工智能开发教程 V5.0（AI 版）》是一套致力于帮助学习者掌握 Python 编程以及人工智能开发技术的教程，以下是其相关介绍：

课程内容

• Python基础与进阶：从Python语言基础语法的各个点逐步讲解，由浅入深，包括软件下载、IDE使用、判断语句、基础数据类型、函数运用、文件操作等，培养规范的代码编写习惯，掌握Bug调试技巧，并深入到Python的高级特性和面向对象编程思想等内容。
• 数据处理和统计分析：着重介绍数据科学领域中用Python实现的基础库，如Matplotlib用于数据可视化展示，Numpy提升数据运算效率，Pandas方便进行数据处理、清洗和分析等工作。
• 机器学习：涵盖机器学习核心技术，介绍经典的传统机器学习算法，如分类算法（KNN算法、朴素贝叶斯算法、逻辑回归、决策树算法以及随机森林）、回归算法（线性回归、岭回归）和聚类算法（KMeans算法）等，并结合Python语言实现的经典机器学习库Sikit – Learn库，实现一些小型预测案例。
• 深度学习基础：作为深度学习的入门课程，主要介绍经典的深度学习框架TensorFlow的使用，包括IO操作，深入讲解神经网络基础、卷积神经网络的相关知识，让学习者能够根据卷积神经网络原理搭建、设计自己的网络，实现对手写数字识别等简单任务。
• 自然语言处理：采用由浅入深、从原理到实践的递进式讲解方式，适合自然语言处理入门学习。内容包括Pytorch基础、文本预处理、HMM和CRF、RNN、LSTM、GRU以及Transformer等，在解析理论算法的同时，更注重代码实践，结合实际案例模型培养代码开发能力和解决实际问题的能力。
• 计算机视觉：通过AI – OpenCV图像处理课程，让学习者在10小时内零基础入门，了解OpenCV及其安装、架构，掌握用OpenCV进行图像的IO操作、图像处理方法、特征提取与描述方法，以及使用OpenCV进行人脸识别等。还会涉及深度学习在计算机视觉中的应用，如掌握深度学习框架TensorFlow的使用方法，能够构建神经网络完成手写数字的识别，掌握卷积神经网络的构成并构建经典的卷积神经网络等。

项目实践

教程中包含多个项目实践，例如实现疫情爬虫项目，对项目使用到的每一个模块逐一讲解，每个模块都伴随一个案例；还有基于Lambda架构的NLP真实项目，以及计算机视觉项目，如多目标跟踪与计数、车道线检测和单目标跟踪等，让学生在真实项目中掌握相关技术。

教学目标

该教程旨在帮助零基础的学习者逐步建立起Python编程和人工智能开发的知识体系，掌握人工智能领域的经典算法、常用工具和框架，熟悉从数据处理、模型训练到应用部署的全流程开发，培养学生解决实际问题的能力，使学习者能够在人工智能相关领域具备一定的就业竞争力或进一步深入学习的能力。

适用人群

适合对人工智能和Python编程感兴趣的初学者，包括但不限于学生、想转行进入人工智能领域的在职人员，以及对新技术有追求、希望提升自己在人工智能方面技能的技术爱好者等。

网盘地址：http://test.txtxs.cn