如果你想学习机器学习，这里有一个实用的教程——Practical AI。

在GitHub上，这个教程曾经收获了数万颗星，成为许多人的首选机器学习资源。“超人气选手”Practical AI 帮助很多人开启了机器学习之旅。

Practical AI 是一个从入门到进阶的机器学习教程。从 Notebook 的使用开始，逐步介绍 Python 语法、常用库、各种算法及其应用场景。无论你是初学者还是有一定基础的学习者，这个教程都能引导你掌握机器学习的核心知识。

对于初学者来说，无需担心基础知识不足。这个教程不仅涵盖了 Python 语法、重要库及基础机器学习算法，还详细介绍了 Notebook 的使用方法。它就像一位贴心的导师，手把手教你入门。

如果你已经具备一定的基础，想要更深入地了解机器学习，那么 Practical AI 的实用性将更加突出。你可以直接找到需要加强的部分，在实际项目中磨练技能，如自然语言处理（NLP）和计算机视觉等。

该项目的主要特点：

• 注重实践应用：很多理论已经被充分阐述，而 Practical AI 更注重实际应用。它通过精心设计的课程，让你接触到真实的项目场景。

• 科学的课程设计：课程路径由浅入深，从零基础到进阶，难度适中，适合大多数人的学习习惯。明确的学习路线图帮助你快速定位自己的位置，持续深入学习。

内容概览

| 内容 | 项目内容 | |--------------|----------------------------------------| | Notebook 使用指南 | 如何使用 Notebook 进行在线编程 | | Python 基础 | Python 语言的基础知识 | | NumPy 和 Pandas 基础 | 数据处理的基础库 | | 线性回归、逻辑回归、随机森林 | 几种基础机器学习算法 | | PyTorch 基础 | 深度学习框架 PyTorch 的入门 | | 多层感知机、数据和模型 | 深度学习模型和数据的关系 | | 面向对象的机器学习 | 如何利用面向对象的方法实现机器学习 | | 卷积神经网络、NLP 中的嵌入层 | 计算机视觉和自然语言处理相关的深度学习模型 | | 递归神经网络、递归神经网络进阶 | 递归神经网络的原理及应用 | | 计算机视觉 | 计算机视觉相关技术 |

该教程分为三个阶段：

基础阶段：

这部分内容涵盖 Notebook 的使用指南，教你如何通过简单的设置开始在线编程。接着，你可以正式进入机器学习领域，掌握 Python 语法、NumPy 和 Pandas 基础、线性回归、逻辑回归等基础算法，为进阶学习打下坚实基础。

进阶阶段：

这一部分属于进阶机器学习课程，包括 PyTorch 框架的介绍和经典深度学习算法，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和词嵌入等。此外，还介绍了数据和模型的关系，以及面向对象的机器学习，帮助你更好地理解和应用这些算法。

深化阶段：

在掌握了这些算法之后，你将进入深化学习阶段。这部分包含高级深度学习算法和计算机视觉。要掌握这些内容，你需要对问题本身有深刻的理解，而不仅仅是停留在理论层面。

有了这个教程，你还担心学不会人工智能吗？

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2019年最新 Python 教程：

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