这套人工智能体系课，到底值不值得学

很多上班族和转行者一看到“人工智能直通车”这类名称，第一反应是既心动又警惕：心动的是想系统补齐算法和工程基础，警惕的是怕买回来一堆零散视频，看完连一个完整的建模流程都跑不通。这门课的定位是体系课，核心解决的问题是：带你从数据处理、特征工程、经典机器学习算法，走到模型训练、评估与调参的完整闭环。它不是教你调几个现成接口凑结果，而是让你理解为什么选这个算法、为什么这样切分数据、过拟合或欠拟合时该从哪里排查。如果你目前的工作涉及数据分析、后端开发，或者正准备转行算法相关岗位，想搞清楚机器学习在实际项目里到底怎么落地，这门课的内容是对口的。如果你只是想听个概念科普，或者期待学完就能直接接大模型定制项目，那它的节奏可能偏重基础和工程细节，未必适合。

适合什么基础，建议先看哪几块

从资料结构看，它不是给完全零基础的人准备的。你需要有基本的 Python 编程能力，能看懂常用数据结构，最好接触过简单的数据处理脚本。课程里有前置预科和开营直播，建议先从这里入手，判断自己的基础能不能跟上直播回放的节奏。第一阶段直播回放是主干内容，重点涉及机器学习的多个主题模块。建议先看第一阶段前几章的课件和回放，对照课后资料里的代码示例，确认自己能跑通最基础的数据处理和模型训练脚本，再往后推进。第三阶段测试考试可以当作阶段性自检，不要跳过，直接拿它检验自己对算法原理和参数调优的理解程度。第四阶段拓展学习适合在掌握主干内容后再看，不要一开始就扎进去，否则容易把基础和进阶混在一起，反而抓不住重点。

学完能独立做什么，资料怎么配合练习

把主干内容走完，你应该能独立完成一个机器学习小项目：从拿到原始数据开始，做清洗和特征提取，选择合适的算法，完成训练、验证和调参，最后给出可解释的评估结果，而不是只会调库出准确率。课件资料里的代码包不是让你看完就扔，建议按这个顺序用：先听对应章节的回放，理解算法的思路和适用场景，再打开对应代码包，自己手敲一遍，不要直接运行现成脚本。跑通后改几个参数，看模型指标怎么变，观察数据特征和结果输出的关系。遇到测试考试环节，先自己写一遍解题思路和代码，再对照标准答案查漏补缺。整个过程不要追求速度，重点是把每个阶段的数据流向和模型变化弄清楚，这样学完才能把知识真正用到实际工作场景里。

本页收录 人工智能学院-人工智能直通车，方向为体系课，重点涉及 体系课。

内容涵盖：机器学习、1 5、1 7、1 10、1 12、1 14 等主题。

适合正在补 体系课 相关知识、想按目录逐步推进的学习者。

下方为完整资料与目录，可先看目录判断是否符合需要。


1.开营直播 · 2.第一阶段 直播回放 · 3.第二阶段 前置预科 · 4.第三阶段 测试考试 · 5.第四阶段 拓展学习 · 课件资料

课程目录

*   01 1.开营直播/

  *   01 AIE49期直播课程 （新）

*   02 2.第一阶段 直播回放/

  *   00 资料/

    *   01 第一章 ：直播课后资料/

      *   01 49期直播安排.pdf

      *   02 01-.1.5.zip

      *   03 02-.1.7.zip

      *   04 03-.1.10.zip

      *   05 04-.1.12.zip

      *   06 05-.1.14.zip

      *   07 06-.1.17.zip

      *   08 07-.1.19.zip

      *   09 08-.1.21.zip

      *   10 09-.1.24.zip

      *   11 10-.1.26.zip

      *   12 11-.1.31.zip

      *   13 12-.2.2.zip

      *   14 Git使用基本操作与演示.pdf

      *   15 13-.2.22.zip

      *   16 ultralytics.zip

      *   17 14-.2.25.zip

      *   18 15-.2.28.zip

      *   19 16-.3.3.zip

      *   20 17-.3.6.zip

      *   21 18-.3.10.zip

      *   22 docker_demo.rar

      *   23 Docker概念及基本操作.pdf

      *   24 19-.3.14.zip

      *   25 20-.3.17.zip

      *   26 21-.3.20.zip

      *   27 22-.3.24.zip

      *   28 23-.3.27.zip

      *   29 24-.3.31.zip

      *   30 25-.4.4.zip

      *   31 Seq2Seq项目.zip

      *   32 26-.4.10.zip

      *   33 27-.4.14.zip

      *   34 28-.4.17.zip

      *   35 29-.4.21.zip

      *   36 AIE49-5.26结业立项启动会.4.24.pdf

      *   37 30-.4.24.zip

      *   38 31-.4.26.zip

    *   02 第二章 ：机器学习算法资料/

      *   01 机器学习算法数学相关资料.rar

      *   02 概率论与数理统计(浙大四版).zip

      *   03 高等数学 第7版 上册 同济大学.zip

      *   04 线性代数同济第六版.zip

      *   05 高等数学 第7版 下册 同济大学.zip

    *   03 第三章 ：学员优秀作业/

      *   01 2作业吴玉婕.pdf

      *   02 Day2作业-马金朋.pdf

      *   03 03作业+杨毅.pdf

      *   04 Day3作业+林子晴.pdf

      *   05 Day5作业_张鸣博.pdf

      *   06 5-作业-曾锟-高斯朴素贝叶斯.pdf

    *   04 第四章 ：机器学习项目答辩资料/

      *   01 1组-用户评论情感分析.zip

      *   02 2组-财务舞弊识别.rar

      *   03 3组-交警手势识别.zip

      *   04 4组：“你看我像谁”图片识别.zip

      *   05 5组-面部情绪识别.zip

      *   06 6组-用户评论情感分析.zip

      *   07 7组-红酒数据分类集.zip

    *   05 第五章 ：CV小组项目答辩资料/

      *   01 7组-无人船障碍物检测挑战赛.zip

      *   02 6组-疲劳驾驶检测系统.zip

      *   03 5组CV答辩资料.zip

      *   04 4组-人体多特征目标检测.zip

      *   05 3组-钢铁表面缺陷检测.zip

      *   06 2组-番茄叶疾病点检测.zip

      *   07 1组-人车目标检测.zip

  *   01 第一章：开班典礼/

    *   01 第1小节：开班典礼/

      *   01 1月3日开班典礼

  *   02 第二章：机器学习/

    *   01 第1节：机器学习（展开有课程）/

      *   01 1.5Day1-人工智能核心理念、项目流程，体验

      *   02 1.7Day2上午-线性代数与科学计算

      *   03 1.7Day2下午-矩阵，KNN算法

      *   04 1.10Day3-KNN回归器，概率相关知识

      *   05 1.12Day4-条件概率，朴素贝叶斯

      *   06 1.14Day5上午-高斯朴素贝叶斯、数据采集与预处理

      *   07 1.14Day5下午-数据集的划分、数据的特征选择何特征降维

      *   08 1.17Day6-PCA降维算法，无监督学习，Kmeans聚类算法，信息论相关

      *   09 1.19Day7-开发习惯，决策树

      *   10 1.21Day8上午-线性回归，求函数最小值，深度学习框架

      *   11 1.21Day8下午-逻辑回归，支持向量机，集成学习

      *   12 1.24Day9-机器学习项目实战，pytorch框架安装

  *   03 第三章：深度学习+计算机视觉/

    *   01 第1节：深度学习/

      *   01 1.26Day10-Pytorch的基本使用，损失函数

      *   02 1.31Day11-深度学习编程写法、pytorch深度学习流程

      *   03 2.2Day12-全连接网络分类任务，回归任务

      *   04 2.3学友Git使用分享

    *   02 第2节：计算机视觉CV/

      *   01 2.21Day13-计算机视觉概论

      *   02 光环2.23机器学习项目答辩+3.30AI考试宣讲

      *   03 2.25Day14上午-池化，Lenet5

      *   04 2.25Day14下午-图像分类网络

      *   05 2.28Day15-手写ResNet分类算法，VGG

      *   06 3.3Day16上午-目标检测，人脸识别MTCNN

      *   07 3.3Day16下午-人脸识别，训练数据

      *   08 3.6Day17-YOLO网络架构解读，源代码解读

      *   09 3.10Day18上午-.YOLOv8训练mp4

      *   10 3.10Day18下午-YoloV8目标检测任务，CV中的生成任务

      *   11 3.13Day19-YOLOv8源码分析和效果展示

      *   12 光环3.14学员Docker分享

      *   13 3.17Day20上午-目标检测，框的回归分类

      *   14 3.17Day20下午-YOLOv8源码分析和图像生成算法

      *   15 3.20Day21-计算机处理stream式数据

      *   16 3.24Day22上午-图像生成算法GAN

  *   04 第四章：NLP自然语言处理/

    *   01 第1节：NLP自然语言处理/

      *   01 3.27Day23-自然语言处理基础

      *   02 3.31D24上午-RNN，循环神经网络

      *   03 3.31Day24下午-文本生成，NLP基本流程

      *   04 4.4Day25-文本生成算法

      *   05 4.10Day26-Seq2Seq输入输出Transformer三部曲

      *   06 4.14Day27上午-注意力机制

      *   07 4.14Day27下午-Transformer架构解析

      *   08 4.16趋动云技术培训

      *   09 4.17Day28-Transformer源码

      *   10 4.19日49期CV小组项目答辩（上）

      *   11 49期CV项目答辩（下)

      *   12 4.21Day29上午-Transformer 数据流向

      *   13 4.21Day29下午-大模型三大架构

      *   14 49期5.26结业项目启动会

      *   15 4.24Day30-大模型三大架构和基本应用

      *   16 4.26Day31-大模型训练与微调原理

*   03 3.第二阶段 前置预科/

  *   01 AI延展学习部分/

    *   01 第一章：Python-必学部分/

      *   01 第一节：01-环境安装+基础语法/

        *   01 01-Python入门

        *   02 02-环境安装

        *   03 03-Python基本语法

      *   02 第二节：02-运算符+字符串/

        *   01 04-数据类型+运算符

        *   02 05-数据类型-字符串

      *   03 第三节：03-流程控制-分支-循环/

        *   01 06-流程控制-分支

        *   02 07-流程控制-循环

      *   04 第四节：04-数据类型-列表-深浅拷贝/

        *   01 08-数据类型-列表

        *   02 09-数据类型-列表2-深浅拷贝

      *   05 第五节：05-数据类型-元组-集合-字典/

        *   01 10-数据类型-元组

        *   02 11-数据类型-集合

        *   03 12-数据类型-字典

      *   06 第六节：06-函数-匿名-递归/

        *   01 13-函数

        *   02 14-函数-匿名-递归

        *   03 15-高阶函数

      *   07 第七节：07-面向对象/

        *   01 16-面向对象

        *   02 17-面向对象2

      *   08 第八节：08-错误-异常-迭代器-生成器/

        *   01 18-错误与异常

        *   02 19-异常处理

        *   03 20-迭代器

        *   04 21-生成器

      *   09 第九节：09-文件/

        *   01 22-文件1

        *   02 23-文件2

        *   03 24-文件3

        *   04 25-上下文管理器

      *   10 第十节：10-包和模块/

        *   01 26-包和模块

        *   02 27-包和模块的安装

        *   03 28-OS

        *   04 29-sys

        *   05 30-logging

      *   11 第十一节：11-numpy/

        *   01 31-numpy

        *   02 32-numpy2

        *   03 33-numpy3

      *   12 第十二节：12-matplotlib+pandas/

        *   01 34-matplotilb

        *   02 35-pandas

        *   03 36-pandas2

    *   02 第二章：爬虫-延展部分/

      *   01 第一节：爬虫/

        *   01 爬虫学习-01

        *   02 爬虫学习-02

        *   03 爬虫学习-03

        *   04 爬虫学习-04

    *   03 第三章：备份/

      *   01 第一节：Python基础-备份/

        *   01 1-平台登陆及使用方法

        *   02 2-基本数据类型-整型

        *   03 3-基本数据类型-浮点型

        *   04 4-基本数据类型-布尔类型

        *   05 5-基本数据类型-字符串

        *   06 6-字符串处理函数

        *   07 7-顺序分支结构 if-else

        *   08 8-while

        *   09 9-for 循环

        *   10 10-break

        *   11 11-continue

        *   12 12-列表1

        *   13 13-列表2

        *   14 14-类1（tuple）

        *   15 15-类2（tuple）

        *   16 16-集合1

        *   17 17-集合2

        *   18 18-集合3

        *   19 19-字典1

        *   20 20-字典2

        *   21 21-字典3

        *   22 22-函数1

        *   23 23-函数 2

        *   24 24-函数3

        *   25 25-文件处理1

        *   26 26-文件处理2

        *   27 27-文件处理3

        *   28 28-文件处理4

        *   29 29-异常处理1

        *   30 30-异常处理2

        *   31 31-包和模块

        *   32 32-包和模块2

        *   33 33-包和模块3

    *   04 第四章：SQL/

      *   01 第一节：01-软件安装/

        *   01 01_数据库基础

        *   02 02_MySQL安装

      *   02 第二节：02-增删改/

        *   01 03_数据的增删改

      *   03 第三节：03-查询/

        *   01 04_查询_where

      *   04 第四节：04-函数/

        *   01 05_数学函数

        *   02 06_字符串函数

        *   03 07_日期时间函数

        *   04 08_聚合函数

      *   05 第五节：05-if_casegroup byhaving排序/

        *   01 09_if_case

        *   02 10_group_by

        *   03 11_having

        *   04 12_排序

      *   06 第六节：高级查询（1）/

        *   01 13_高级查询_join

        *   02 14_高级查询_外连接

      *   07 第七节：高级查询（2）/

        *   01 15_高级查询_union

        *   02 16_高级查询_子查询

        *   03 17_表子查询

        *   04 18_exists

  *   02 Python（同AI延展学习部分中的Python）/

    *   01 第一章：Python必学/

      *   01 第一节：01-环境安装+基础语法/

        *   01 01-环境安装

        *   02 02-Python入门

        *   03 03-Python基本语法

      *   02 第二节：02/

        *   01 04-数据类型+运算符

        *   02 05-数据类型-字符串

      *   03 第三节：03/

        *   01 07-流程控制-循环

        *   02 06-流程控制-分支

      *   04 第四节：04/

        *   01 08-数据类型-列表

        *   02 09-数据类型-列表2-深浅拷贝

      *   05 第五节：05/

        *   01 10-数据类型-元组

        *   02 11-数据类型-集合

        *   03 12-数据类型-字典

      *   06 第六节：06/

        *   01 13-函数

        *   02 14-函数-匿名-递归

        *   03 15-高阶函数

      *   07 第七节：07/

        *   01 16-面向对象

        *   02 17-面向对象2

      *   08 第八节：08/

        *   01 18_异常处理

        *   02 19-异常处理

        *   03 20-迭代器

        *   04 21-生成器

      *   09 第九节：09/

        *   01 22-文件1

        *   02 23-文件2

        *   03 24-文件3

        *   04 25-上下文管理器

      *   10 第十节：10/

        *   01 26-包和模块

        *   02 27-包和模块的安装

        *   03 28-OS

        *   04 29-sys

        *   05 30-logging

      *   11 第十一节：11/

        *   01 31-numpy

        *   02 32-numpy2

        *   03 33-numpy3

      *   12 第十二节：12/

        *   01 34-matplotilb

        *   02 35-pandas

        *   03 36-pandas2

  *   03 Python核心编程-5.5h/

    *   01 第一章：Python核心编程/

      *   01 第一小节：课程说明/

        *   01 课程说明

      *   02 第二小节：正式课程/

        *   01 【第01章】环境搭建

        *   02 【第02章】int整型

        *   03 【第03章】float浮点数

        *   04 【第04章】bool布尔类型

        *   05 【第05章】str字符串

        *   06 【第06章】list列表

        *   07 【第07章】tuple元组

        *   08 【第08章】set集合

        *   09 【第09章】dict字典

        *   10 【第10章】分支结构和三元表达

        *   11 【第11章】循环和遍历

        *   12 【第12章】目录和路径

        *   13 【第13章】文件操作

        *   14 【第14章】函数

        *   15 【第15章】类

        *   16 【第16章】异常处理

        *   17 【第17章】包和模块

        *   18 【第18章】随机数

        *   19 【第19章】生成器

        *   20 【第20章】高阶函数

*   04 4.第三阶段 测试考试/

  *   01 h5人工智能题库h5.txt

*   05 5.第四阶段 拓展学习/

  *   01 Transformer三天实战与业务应用/

    *   01 第一章：Transformer三天实战与业务应用/

      *   01 第一节：Transformer三天实战与业务应用/

        *   01 【Day1】自然语言处理&深度学习基础及职业发展

        *   02 【Day2】Transformer基础概念与结构+实战

        *   03 【Day3】Transformer实战与ChatGPT新机遇

  *   02 AI大模型引发的新一轮产业创新/

    *   01 第一章：AI大模型引发的新一轮产业创新/

      *   01 第一小节：AI大模型引发的新一轮产业创新/

        *   01 【Day1】ChatGPT对于各行业的赋能

        *   02 【Day2】AIGC带来的发展机遇与落地项目

        *   03 【Day3】大模型对全产业链的智能化升级(1)

  *   03 数智化转型主力军-AI产品经理/

    *   01 数智化转型主力军：AI产品经理课程/

      *   01 第1节：AI产品经理课程/

        *   01 Day1AI产品经理初认知

        *   02 Day2AI产品经理实战

*   课件资料/

  *   01 直播回放/

    *   01 第一章 ：直播课后资料/

      *   01 49期直播安排.pdf

      *   02 01-.1.5.zip

      *   03 02-.1.7.zip

      *   04 03-.1.10.zip

      *   05 04-.1.12.zip

      *   06 05-.1.14.zip

      *   07 06-.1.17.zip

      *   08 07-.1.19.zip

      *   09 08-.1.21.zip

      *   10 09-.1.24.zip

      *   11 10-.1.26.zip

      *   12 11-.1.31.zip

      *   13 12-.2.2.zip

      *   14 Git使用基本操作与演示.pdf

      *   15 13-.2.22.zip

      *   16 ultralytics.zip

      *   17 14-.2.25.zip

      *   18 15-.2.28.zip

      *   19 16-.3.3.zip

      *   20 17-.3.6.zip

      *   21 18-.3.10.zip

      *   22 docker_demo.zip

      *   23 Docker概念及基本操作.pdf

      *   24 20-.3.17.zip

      *   25 21-.3.20.zip

    *   02 第二章 ：机器学习算法资料/

      *   01 机器学习算法数学相关资料.zip

      *   02 概率论与数理统计(浙大四版).zip

      *   03 高等数学 第7版 上册 同济大学.zip

      *   04 线性代数同济第六版.zip

      *   05 高等数学 第7版 下册 同济大学.zip

    *   03 第三章 ：学员优秀作业/

      *   01 2作业吴玉婕.pdf

      *   02 Day2作业-马金朋.pdf

      *   03 03作业+杨毅.pdf

      *   04 Day3作业+林子晴.pdf

      *   05 Day5作业_张鸣博.pdf

      *   06 5-作业-曾锟-高斯朴素贝叶斯.pdf

    *   04 第四章 ：机器学习项目答辩资料/

      *   01 1组-用户评论情感分析.zip

      *   02 2组-财务舞弊识别.zip

      *   03 3组-交警手势识别.zip

      *   04 4组：“你看我像谁”图片识别.zip

      *   05 5组-面部情绪识别.zip

      *   06 6组-用户评论情感分析.zip

      *   07 7组-红酒数据分类集.zip

  *   02 AI延展学习部分/

    *   00 资料/

      *   01 第一章 ：前置阶段资料/

        *   01 python基础+高阶-拓展学习资料.zip

        *   02 前置Python作业1-12天.zip

        *   03 爬虫阶段代码.zip

        *   04 Python练习题（6个） (1).zip

        *   05 软件SQL.zip

        *   06 SQL部分资料.zip

        *   07 备份preparatory_course.zip

        *   08 七天作业-SQL.zip

  *   03 Python（同AI延展学习部分中的Python）/

    *   00 资料/

      *   01 第一章 ：资料/

        *   01 python基础+高阶-拓展学习资料.zip

  *   04 Python核心编程-5.5h/

    *   00 资料/

      *   01 第一章 ：资料/

        *   01 python基础+高阶-拓展学习资料.zip

        *   02 Python核心编程-讲义.zip

        *   03 Python核心编程-源码.zip

  *   05 Transformer三天实战与业务应用/

    *   00 资料/

      *   01 第一章 ：课件资料/

        *   01 Transformer 三天实战与业务应用D1.pdf

        *   02 Transformer 三天实战与业务应用D2.pdf

        *   03 Day3天到课福利.zip

  *   06 AI大模型引发的新一轮产业创新/

    *   00 资料/

      *   01 第一章 ：对应课件资料/

        *   01 D1课件：ChatGPT对各行业的赋能.pdf

        *   02 D2 AIGC对企业和个人的发展机遇.pdf

        *   03 GPT-PPT插件.pdf

  *   07 数智化转型主力军-AI产品经理/

    *   00 资料/

      *   01 第一章 ：AI产品经理课件资料/

        *   01 Day1 AI产品经理初认知.pdf

        *   02 Day2 AI产品经理实战.pdf