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01 | 我们为什么选择机器学习?
02 | 学习AI对我们有什么帮助?
03 | AI概览:宣传片外的人工智能
04 | AI项目流程:从实验到落地
05 | NLP领域简介:NLP基本任务及研究方向
06 | NLP应用:智能问答系统
07 | NLP应用:文本校对系统
08 | NLP的学习方法:如何在AI爆炸时代快速上手学习?
09 | 深度学习框架简介:如何选择合适的深度学习框架?
10 | 深度学习与硬件:CPU
11 | 深度学习与硬件:GPU
12 | 深度学习与硬件:TPU
13 | AI项目部署:基本原则
14 | AI项目部署:框架选择
15 | AI项目部署:微服务简介
16 | 统计学基础:随机性是如何改变数据拟合的本质的?
17 | 神经网络基础:神经网络还是复合函数
18 | 神经网络基础:训练神经网络
19 | 神经网络基础:神经网络的基础构成
20 | Embedding简介:为什么Embedding更适合编码文本特征?
21 | RNN简介:马尔可夫过程和隐马尔可夫过程
22 | RNN简介:RNN和LSTM
23 | CNN:卷积神经网络是什么?
24 | 环境部署:如何构建简单的深度学习环境?
25 | PyTorch简介:Tensor和相关运算
26 | PyTorch简介:如何构造Dataset和DataLoader?
27 | PyTorch简介:如何构造神经网络?
28 | 文本分类实践:如何进行简单的文本分类?
29 | 文本分类实践的评价:如何提升进一步的分类效果?
30 | 经典的数据挖掘方法:数据驱动型开发早期的努力
31 | 表格化数据挖掘基本流程:看看现在的数据挖掘都是怎么做的?
32 | Pandas简介:如何使用Pandas对数据进行处理?
33 | Matplotlib简介:如何进行简单的可视化分析?
34 | 半自动特征构建方法:Target Mean Encoding
35 | 半自动特征构建方法:Categorical Encoder
36 | 半自动特征构建方法:连续变量的离散化
37 | 半自动特征构建方法:Entity Embedding
38 | 半自动构建方法:Entity Embedding的实现
39 | 半自动特征构建方法:连续变量的转换
40 | 半自动特征构建方法:缺失变量和异常值的处理
41 | 自动特征构建方法:Symbolic learning和AutoCross简介
42 | 降维方法:PCA、NMF 和 tSNE
43 | 降维方法:Denoising Auto Encoders
44 | 降维方法:Variational Auto Encoder
45 | 变量选择方法
46 | 集成树模型:如何提升决策树的效果
47 | 集成树模型:GBDT和XgBoost的数学表达
48 | 集成树模型:LightGBM简介
49 | 集成树模型:CatBoost和NGBoost简介
50 | 神经网络建模:如何让神经网络实现你的数据挖掘需求
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NLP入门到实战精讲(上)
小册名称:NLP入门到实战精讲(上)
### 02 | 学习AI对我们有什么帮助? 在科技日新月异的今天,人工智能(AI)已经从科幻电影中的概念,逐步渗透到我们生活的方方面面,成为推动社会进步和产业升级的重要力量。对于每一位渴望在未来社会中保持竞争力、探索未知领域或简单希望提升生活品质的人来说,学习AI无疑是一扇通往广阔天地的大门。本章将深入探讨学习AI对个人、行业乃至整个社会所带来的深远影响与帮助。 #### 一、提升个人技能与竞争力 **1.1 解锁新技能,拓宽职业道路** 随着AI技术的普及,许多传统岗位正在被自动化取代,但同时也催生了大量新兴职业,如数据科学家、机器学习工程师、自然语言处理专家等。学习AI,意味着掌握了一门前沿技术,能够让你在求职市场上脱颖而出,拥有更多选择机会。即便不直接从事AI相关工作,具备AI基础也能帮助你在现有岗位上更高效地解决问题,提升工作效率。 **1.2 培养逻辑思维与创新能力** AI的学习过程,本质上是与计算机进行逻辑对话的过程。通过解决复杂的算法问题、设计实验验证假设,学习者的逻辑思维能力会得到显著提升。同时,面对AI技术的不断演进,创新成为推动其发展的关键。学习AI能够激发创新思维,鼓励人们在既有框架之外寻找新的解决方案,这对于任何领域的发展都至关重要。 **1.3 增强问题解决能力** AI技术擅长处理大规模数据,从中发现隐藏的模式和规律,进而预测未来趋势或优化现有流程。学习AI,意味着学会了一种强大的问题解决工具。无论是在学术研究、企业管理还是日常生活中,都能运用AI思维去分析问题、制定策略,实现更高效、更精准的决策。 #### 二、推动行业变革与发展 **2.1 加速产业升级,促进经济增长** AI技术的应用正深刻改变着各行各业的面貌。在制造业,AI驱动的智能工厂提高了生产效率,降低了成本;在医疗领域,AI辅助诊断提高了疾病识别的准确率,为患者争取了宝贵的治疗时间;在金融行业,AI风控系统有效降低了信贷风险,保障了金融安全。学习AI,有助于个人深刻理解这些变革背后的逻辑,进而参与到产业升级的大潮中,共同推动经济发展。 **2.2 创造新的商业模式与服务** AI技术的不断成熟,为企业创造了前所未有的商业机会。通过AI技术,企业可以精准定位用户需求,提供个性化服务;可以优化供应链管理,降低运营成本;可以开发智能产品,提升用户体验。学习AI,能够帮助个人洞察市场趋势,创新商业模式,为企业创造新的增长点。 **2.3 促进跨界融合与协同创新** AI技术的通用性,使得它能够轻松跨越不同行业的界限,促进跨界融合与协同创新。例如,AI与医疗的结合催生了精准医疗;AI与教育的融合推动了个性化学习;AI与艺术的碰撞则产生了全新的艺术表现形式。学习AI,能够拓宽视野,激发跨领域合作的灵感,为创新注入无限可能。 #### 三、改善社会生活与公共服务 **3.1 提升公共服务效率与质量** AI技术在公共服务领域的应用,极大提升了服务效率和质量。从智能客服、自助办理系统到智慧城市管理系统,AI让公共服务更加便捷、高效。学习AI,有助于个人理解并参与到这些公共服务的优化过程中,为提升社会整体福祉贡献力量。 **3.2 促进教育公平与个性化发展** AI在教育领域的应用,为实现教育公平和个性化发展提供了可能。通过智能教学系统,可以根据学生的学习情况和兴趣偏好,提供定制化的学习资源和路径。学习AI,能够帮助教育工作者掌握这一技术,为更多学生带来高质量、个性化的学习体验。 **3.3 应对社会挑战,促进可持续发展** 面对人口老龄化、资源短缺、环境污染等全球性挑战,AI技术正成为寻求解决方案的重要工具。通过AI技术,可以优化资源配置,提高资源利用效率;可以预测自然灾害,减少损失;可以辅助政策制定,促进可持续发展。学习AI,能够让我们更加深入地理解这些挑战,并探索利用AI技术解决这些难题的可能性。 #### 四、结语 综上所述,学习AI不仅对个人职业发展、技能提升有着显著的帮助,更是推动行业变革、改善社会生活、应对社会挑战的重要途径。在这个AI技术日新月异的时代,掌握AI知识,就意味着拥有了通往未来的一把钥匙。因此,无论你是科技爱好者、行业从业者还是普通市民,都应该积极拥抱AI,学习AI,用AI的力量为自己、为社会创造更加美好的未来。 通过学习AI,我们不仅能够成为时代的见证者,更能够成为时代的参与者和推动者。在这个过程中,我们将不断发现新的可能,解锁新的成就,共同书写属于人类的AI新篇章。
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