AI技术全栈系列课程(数据分析+机器学习+深度学习+大模型)

你将掌握业务分析、数据分析、计算机视觉、自然语言处理、机器学习、深度学习和大模型系列内容

*   01 Python导学.mp4 (11.83 MB), 03:09

*   01 Python语法全栈/

  *   01 Python导学.mp4 (11.83 MB), 03:09

  *   02 Python介绍.mp4 (3.10 MB), 00:52

  *   03 Python应用方向.mp4 (9.18 MB), 02:06

  *   04 Python环境安装.mp4 (6.04 MB), 01:12

  *   05 Pycharm安装.mp4 (1.62 MB), 00:25

  *   06 jupyter安装和介绍.mp4 (12.36 MB), 03:31

  *   07 pip工具的使用.mp4 (8.71 MB), 02:03

  *   08 变量的理解.mp4 (10.84 MB), 02:24

  *   09 9.变量的基本使用.mp4 (13.41 MB), 03:05

  *   10 10.输入和输出工具.mp4 (9.01 MB), 02:32

  *   11 11.运算符机制.mp4 (26.57 MB), 05:59

  *   12 12.数据类型概述.mp4 (19.52 MB), 04:04

  *   13 13.数字类型.mp4 (39.63 MB), 07:30

  *   14 14.布尔类型.mp4 (8.73 MB), 01:49

  *   15 15.字符串类型01.mp4 (20.06 MB), 04:48

  *   16 16.字符串操作02.mp4 (25.23 MB), 06:10

  *   17 17.列表概述.mp4 (20.92 MB), 04:15

  *   18 18.列表索引机制.mp4 (21.83 MB), 04:20

  *   19 19.列表切片机制.mp4 (17.13 MB), 03:52

  *   20 20.列表元素增删改.mp4 (21.01 MB), 04:18

  *   21 21.列表内置函数.mp4 (15.77 MB), 03:54

  *   22 22.元组类型.mp4 (42.00 MB), 08:49

  *   23 23.字典类型.mp4 (52.74 MB), 10:58

  *   24 24.byptes和集合类型.mp4 (10.62 MB), 02:33

  *   25 25.流程控制概述.mp4 (11.74 MB), 02:14

  *   26 26.顺序执行.mp4 (6.34 MB), 01:17

  *   27 27.条件判断-单分支.mp4 (19.09 MB), 04:10

  *   28 28.条件判断-双分支.mp4 (10.28 MB), 02:23

  *   29 29.条件判断-多分支.mp4 (17.37 MB), 04:07

  *   30 30.while循环.mp4 (20.13 MB), 04:34

  *   31 31.while循环累加计算.mp4 (9.20 MB), 01:58

  *   32 32.猜数字游戏进阶.mp4 (11.01 MB), 02:43

  *   33 33.while循环找偶数.mp4 (7.51 MB), 02:23

  *   34 34.for循环01.mp4 (9.86 MB), 02:41

  *   35 35.for循环02.mp4 (11.44 MB), 02:41

  *   36 36.for循环03.mp4 (8.38 MB), 02:08

  *   37 37.for循环04.mp4 (10.84 MB), 02:36

  *   38 38.for循环05.mp4 (3.12 MB), 00:55

  *   39 39.循环嵌套.mp4 (14.81 MB), 03:10

  *   40 40.break操作.mp4 (8.04 MB), 01:47

  *   41 41.continue操作.mp4 (10.34 MB), 02:40

  *   42 42.break和continue注意事项.mp4 (8.49 MB), 02:13

  *   43 43.猜数字游戏进阶01.mp4 (11.01 MB), 02:33

  *   44 44.猜数字游戏进阶02.mp4 (14.66 MB), 03:06

  *   45 45.函数概述.mp4 (10.48 MB), 02:30

  *   46 46.函数定义和调用.mp4 (12.34 MB), 02:46

  *   47 47.函数返回值01.mp4 (26.32 MB), 06:14

  *   48 48.函数返回值02.mp4 (9.05 MB), 02:13

  *   49 49.函数返回值03.mp4 (5.62 MB), 01:33

  *   50 50.函数参数概述.mp4 (14.72 MB), 03:08

  *   51 51.位置参数.mp4 (34.63 MB), 07:24

  *   52 52.默认参数.mp4 (11.42 MB), 02:32

  *   53 53.args动态参数.mp4 (18.33 MB), 03:58

  *   54 54.kwargs动态参数.mp4 (12.88 MB), 03:13

  *   55 55.作用域概述.mp4 (7.31 MB), 01:46

  *   56 56.全局和局部变量.mp4 (11.19 MB), 02:24

  *   57 57.global关键字.mp4 (15.80 MB), 03:31

  *   58 58.函数递归概述.mp4 (8.65 MB), 01:57

  *   59 59.函数递归应用.mp4 (22.99 MB), 04:52

  *   60 60.匿名函数的基本使用.mp4 (11.97 MB), 02:49

  *   61 61.匿名函数应用.mp4 (16.05 MB), 03:34

*   02 Python介绍.mp4 (3.10 MB), 00:52

*   02 数据分析理论/

  *   01 数据分析概述.mp4 (98.55 MB), 16:18

  *   02 指标体系搭建.mp4 (99.36 MB), 15:47

  *   03 分析方法概述.mp4 (27.45 MB), 04:53

  *   04 多维度拆解法.mp4 (57.56 MB), 10:01

  *   05 RFM分析模型.mp4 (82.51 MB), 12:57

  *   06 漏斗分析法.mp4 (55.28 MB), 08:23

  *   07 AAARR分析模型.mp4 (57.85 MB), 09:39

  *   08 AIPL分析法.mp4 (56.65 MB), 09:15

*   03 Python应用方向.mp4 (9.18 MB), 02:06

*   03 统计学基础/

  *   01 统计学概述.mp4 (30.52 MB), 05:33

  *   02 集中趋势描述01.mp4 (65.35 MB), 10:49

  *   03 集中趋势描述02.mp4 (22.96 MB), 03:44

  *   04 离散趋势描述.mp4 (50.10 MB), 08:23

  *   05 推断统计描述.mp4 (22.83 MB), 04:03

  *   06 相关概念.mp4 (55.42 MB), 09:30

  *   07 二项分布.mp4 (88.15 MB), 14:32

  *   08 几何分布.mp4 (43.86 MB), 07:46

  *   09 正态分布.mp4 (53.41 MB), 08:59

  *   10 抽样方法.mp4 (28.64 MB), 04:46

  *   11 抽样分布介绍.mp4 (23.32 MB), 03:58

  *   12 卡方检验.mp4 (82.11 MB), 13:01

  *   13 t检验.mp4 (46.40 MB), 07:40

  *   14 中心极限定理.mp4 (17.88 MB), 03:07

*   04 Python环境安装.mp4 (6.04 MB), 01:12

*   04 数据分析实操/

  *   01 1.numpy实操01.mp4 (122.25 MB), 23:01

  *   02 2.numpy实操02.mp4 (97.92 MB), 17:22

  *   03 3.numpy实操03.mp4 (331.14 MB), 52:04

  *   04 4.numpy实操04.mp4 (75.10 MB), 12:42

  *   05 5.numpy实操05.mp4 (342.63 MB), 01:01:20

  *   06 6.numpy实操06.mp4 (190.41 MB), 29:57

  *   07 1.pandas基础01.mp4 (191.11 MB), 37:13

  *   08 2.pandas基础02.mp4 (133.69 MB), 22:05

  *   09 3.pandas基础03.mp4 (363.69 MB), 57:07

  *   10 4.pandas基础操作04.mp4 (266.29 MB), 49:00

  *   11 5.pandas基础操作05.mp4 (165.40 MB), 27:36

  *   12 6.pandas基础操作06.mp4 (239.53 MB), 39:29

  *   13 7.异常值清洗.mp4 (268.20 MB), 44:31

  *   14 8.数据集成.mp4 (365.31 MB), 57:45

  *   15 9.pandas高级01.mp4 (220.61 MB), 40:39

  *   16 10.pandas高级02.mp4 (80.68 MB), 12:57

  *   17 11.pandas高级03.mp4 (91.93 MB), 15:20

  *   18 12.pandas高级04.mp4 (176.12 MB), 30:52

  *   19 13.分组+透视.mp4 (196.22 MB), 34:09

  *   20 14.案例1.mp4 (177.59 MB), 32:33

  *   21 15.案例2.mp4 (103.56 MB), 15:51

  *   22 16.时间序列.mp4 (208.61 MB), 34:39

  *   23 17.pandas样式制定.mp4 (88.45 MB), 14:10

  *   24 1.matplotlib.mp4 (455.68 MB), 01:10:58

  *   25 2.seaborn.mp4 (192.65 MB), 29:55

  *   26 3.express.mp4 (70.19 MB), 12:05

  *   27 1.全球连锁企业分析01.mp4 (157.84 MB), 26:07

  *   28 2.全球连锁企业分析02.mp4 (144.00 MB), 25:29

  *   29 3.全球连锁企业分析03.mp4 (150.46 MB), 26:49

  *   30 4.全球连锁企业分析04.mp4 (38.49 MB), 07:08

  *   31 5..全球连锁企业分析05.mp4 (122.10 MB), 19:56

  *   32 1.财务分析01.mp4 (273.54 MB), 44:25

  *   33 2.财务分析02.mp4 (129.41 MB), 20:09

*   05 BI工具/

  *   01 powerbi介绍.mp4 (63.51 MB), 10:03

  *   02 基本操作01.mp4 (207.50 MB), 39:34

  *   03 基本操作02.mp4 (163.41 MB), 30:12

  *   04 可视化项目.mp4 (273.83 MB), 42:44

*   05 Pycharm安装.mp4 (1.62 MB), 00:25

*   06 jupyter安装和介绍.mp4 (12.36 MB), 03:31

*   06 机器学习/

  *   01 机器学习介绍.mp4 (222.06 MB), 36:55

  *   02 ML基础操作.mp4 (134.60 MB), 24:36

  *   03 1.无量纲化.mp4 (164.72 MB), 27:52

  *   04 3.特征抽取.mp4 (376.21 MB), 58:14

  *   05 2.方差过滤.mp4 (110.04 MB), 18:47

  *   06 3.pca降维.mp4 (162.03 MB), 27:05

  *   07 4.相关系数.mp4 (169.29 MB), 26:50

  *   08 5.其他特征选择.mp4 (97.41 MB), 15:32

  *   09 1.KNN算法介绍.mp4 (204.42 MB), 31:56

  *   10 2.KNN模型使用流程.mp4 (85.67 MB), 15:52

  *   11 3.KNN应用.mp4 (271.95 MB), 44:33

  *   12 1.线性回归01.mp4 (79.26 MB), 14:04

  *   13 2.线性回归02.mp4 (128.13 MB), 22:30

  *   14 3.线性回归03.mp4 (123.30 MB), 19:31

  *   15 4.线性回归04.mp4 (70.00 MB), 13:01

  *   16 5.线性回归05.mp4 (79.40 MB), 12:25

  *   17 6.线性回归06.mp4 (118.62 MB), 18:21

  *   18 7.线性回归07.mp4 (275.55 MB), 43:13

  *   19 8.线性回归08.mp4 (161.79 MB), 25:15

  *   20 9.线性回归09.mp4 (203.75 MB), 31:47

*   07 pip工具的使用.mp4 (8.71 MB), 02:03

*   07 深度学习/

  *   01 待更新.txt (0.00 MB)

*   08 变量的理解.mp4 (10.84 MB), 02:24

*   08 大模型/

  *   01 待更新.txt (0.00 MB)

*   09 9.变量的基本使用.mp4 (13.41 MB), 03:05

*   10 10.输入和输出工具.mp4 (9.01 MB), 02:32

*   100 11.pandas高级03.mp4 (91.93 MB), 15:20

*   101 12.pandas高级04.mp4 (176.12 MB), 30:52

*   102 13.分组+透视.mp4 (196.22 MB), 34:09

*   103 14.案例1.mp4 (177.59 MB), 32:33

*   104 15.案例2.mp4 (103.56 MB), 15:51

*   105 16.时间序列.mp4 (208.61 MB), 34:39

*   106 17.pandas样式制定.mp4 (88.45 MB), 14:10

*   107 1.matplotlib.mp4 (455.68 MB), 01:10:58

*   108 2.seaborn.mp4 (192.65 MB), 29:55

*   109 3.express.mp4 (70.19 MB), 12:05

*   11 11.运算符机制.mp4 (26.57 MB), 05:59

*   110 1.全球连锁企业分析01.mp4 (157.84 MB), 26:07

*   111 2.全球连锁企业分析02.mp4 (144.00 MB), 25:29

*   112 3.全球连锁企业分析03.mp4 (150.46 MB), 26:49

*   113 4.全球连锁企业分析04.mp4 (38.49 MB), 07:08

*   114 5..全球连锁企业分析05.mp4 (122.10 MB), 19:56

*   115 1.财务分析01.mp4 (273.54 MB), 44:25

*   116 2.财务分析02.mp4 (129.41 MB), 20:09

*   117 powerbi介绍.mp4 (63.51 MB), 10:03

*   118 基本操作01.mp4 (207.50 MB), 39:34

*   119 基本操作02.mp4 (163.41 MB), 30:12

*   12 12.数据类型概述.mp4 (19.52 MB), 04:04

*   120 可视化项目.mp4 (273.83 MB), 42:44

*   121 机器学习介绍.mp4 (222.06 MB), 36:55

*   122 ML基础操作.mp4 (134.60 MB), 24:36

*   123 3.特征抽取.mp4 (376.21 MB), 58:14

*   124 1.无量纲化.mp4 (164.72 MB), 27:52

*   125 2.方差过滤.mp4 (110.04 MB), 18:47

*   126 3.pca降维.mp4 (162.03 MB), 27:05

*   127 4.相关系数.mp4 (169.29 MB), 26:50

*   128 5.其他特征选择.mp4 (97.41 MB), 15:32

*   129 1.KNN算法介绍.mp4 (204.42 MB), 31:56

*   13 13.数字类型.mp4 (39.63 MB), 07:30

*   130 2.KNN模型使用流程.mp4 (85.67 MB), 15:52

*   131 3.KNN应用.mp4 (271.95 MB), 44:33

*   132 1.线性回归01.mp4 (79.26 MB), 14:04

*   133 2.线性回归02.mp4 (128.13 MB), 22:30

*   134 3.线性回归03.mp4 (123.30 MB), 19:31

*   135 4.线性回归04.mp4 (70.00 MB), 13:01

*   136 5.线性回归05.mp4 (79.40 MB), 12:25

*   137 6.线性回归06.mp4 (118.62 MB), 18:21

*   138 7.线性回归07.mp4 (275.55 MB), 43:13

*   139 8.线性回归08.mp4 (161.79 MB), 25:15

*   14 14.布尔类型.mp4 (8.73 MB), 01:49

*   140 9.线性回归09.mp4 (203.75 MB), 31:47

*   141 待更新.txt (0.00 MB)

*   142 卷积算法01.mp4 (360.98 MB), 54:39

*   143 2.卷积算法02.mp4 (260.68 MB), 43:30

*   144 3.卷积实操.mp4 (507.62 MB), 01:26:51

*   145 模型微调项目实战+独立开发.mp4 (170.08 MB), 26:17

*   146 NLP基本介绍.mp4 (253.15 MB), 42:01

*   147 2.RNN算法原理.mp4 (314.84 MB), 55:07

*   148 待更新.txt (0.00 MB)

*   149 3.Deepseek理论介绍.mp4 (196.26 MB), 30:37

*   15 15.字符串类型01.mp4 (20.06 MB), 04:48

*   150 4.Deepseek接口调用.mp4 (242.97 MB), 38:45

*   151 5.function calling基础实现.mp4 (459.98 MB), 01:16:02

*   152 6.函数完整描述自动生成.mp4 (96.57 MB), 15:25

*   153 1.function_calling回顾.mp4 (215.60 MB), 32:31

*   154 2.sql解释器Agent.mp4 (298.57 MB), 51:34

*   155 1.Swarm开源框架讲解.mp4 (443.60 MB), 01:15:56

*   156 本地模型部署.mp4 (354.90 MB), 01:07:49

*   157 1.模型微调01.mp4 (399.39 MB), 01:08:29

*   158 2.模型微调02.mp4 (191.96 MB), 34:09

*   159 1.Langchain介绍+环境安装.mp4 (90.81 MB), 13:56

*   16 16.字符串操作02.mp4 (25.23 MB), 06:10

*   160 2.RAG构建流程.mp4 (128.83 MB), 21:48

*   161 3.基础版RAG构建01.mp4 (175.77 MB), 35:26

*   162 4.基础版RAG构建02.mp4 (114.20 MB), 17:59

*   163 5.langchain构建RAG.mp4 (431.42 MB), 01:11:16

*   17 17.列表概述.mp4 (20.92 MB), 04:15

*   18 18.列表索引机制.mp4 (21.83 MB), 04:20

*   19 19.列表切片机制.mp4 (17.13 MB), 03:52

*   20 20.列表元素增删改.mp4 (21.01 MB), 04:18

*   21 21.列表内置函数.mp4 (15.77 MB), 03:54

*   22 22.元组类型.mp4 (42.00 MB), 08:49

*   23 23.字典类型.mp4 (52.74 MB), 10:58

*   24 24.byptes和集合类型.mp4 (10.62 MB), 02:33

*   25 25.流程控制概述.mp4 (11.74 MB), 02:14

*   26 26.顺序执行.mp4 (6.34 MB), 01:17

*   27 27.条件判断-单分支.mp4 (19.09 MB), 04:10

*   28 28.条件判断-双分支.mp4 (10.28 MB), 02:23

*   29 29.条件判断-多分支.mp4 (17.37 MB), 04:07

*   30 30.while循环.mp4 (20.13 MB), 04:34

*   31 31.while循环累加计算.mp4 (9.20 MB), 01:58

*   32 32.猜数字游戏进阶.mp4 (11.01 MB), 02:43

*   33 33.while循环找偶数.mp4 (7.51 MB), 02:23

*   34 34.for循环01.mp4 (9.86 MB), 02:41

*   35 35.for循环02.mp4 (11.44 MB), 02:41

*   36 36.for循环03.mp4 (8.38 MB), 02:08

*   37 37.for循环04.mp4 (10.84 MB), 02:36

*   38 38.for循环05.mp4 (3.12 MB), 00:55

*   39 39.循环嵌套.mp4 (14.81 MB), 03:10

*   40 40.break操作.mp4 (8.04 MB), 01:47

*   41 41.continue操作.mp4 (10.34 MB), 02:40

*   42 42.break和continue注意事项.mp4 (8.49 MB), 02:13

*   43 43.猜数字游戏进阶01.mp4 (11.01 MB), 02:33

*   44 44.猜数字游戏进阶02.mp4 (14.66 MB), 03:06

*   45 45.函数概述.mp4 (10.48 MB), 02:30

*   46 46.函数定义和调用.mp4 (12.34 MB), 02:46

*   47 47.函数返回值01.mp4 (26.32 MB), 06:14

*   48 48.函数返回值02.mp4 (9.05 MB), 02:13

*   49 49.函数返回值03.mp4 (5.62 MB), 01:33

*   50 50.函数参数概述.mp4 (14.72 MB), 03:08

*   51 51.位置参数.mp4 (34.63 MB), 07:24

*   52 52.默认参数.mp4 (11.42 MB), 02:32

*   53 53.args动态参数.mp4 (18.33 MB), 03:58

*   54 54.kwargs动态参数.mp4 (12.88 MB), 03:13

*   55 55.作用域概述.mp4 (7.31 MB), 01:46

*   56 56.全局和局部变量.mp4 (11.19 MB), 02:24

*   57 57.global关键字.mp4 (15.80 MB), 03:31

*   58 58.函数递归概述.mp4 (8.65 MB), 01:57

*   59 59.函数递归应用.mp4 (22.99 MB), 04:52

*   60 60.匿名函数的基本使用.mp4 (11.97 MB), 02:49

*   61 61.匿名函数应用.mp4 (16.05 MB), 03:34

*   62 数据分析概述.mp4 (98.55 MB), 16:18

*   63 指标体系搭建.mp4 (99.36 MB), 15:47

*   64 分析方法概述.mp4 (27.45 MB), 04:53

*   65 多维度拆解法.mp4 (57.56 MB), 10:01

*   66 RFM分析模型.mp4 (82.51 MB), 12:57

*   67 漏斗分析法.mp4 (55.28 MB), 08:23

*   68 AAARR分析模型.mp4 (57.85 MB), 09:39

*   69 AIPL分析法.mp4 (56.65 MB), 09:15

*   70 统计学概述.mp4 (30.52 MB), 05:33

*   71 集中趋势描述01.mp4 (65.35 MB), 10:49

*   72 集中趋势描述02.mp4 (22.96 MB), 03:44

*   73 离散趋势描述.mp4 (50.10 MB), 08:23

*   74 推断统计描述.mp4 (22.83 MB), 04:03

*   75 相关概念.mp4 (55.42 MB), 09:30

*   76 二项分布.mp4 (88.15 MB), 14:32

*   77 几何分布.mp4 (43.86 MB), 07:46

*   78 正态分布.mp4 (53.41 MB), 08:59

*   79 抽样方法.mp4 (28.64 MB), 04:46

*   80 抽样分布介绍.mp4 (23.32 MB), 03:58

*   81 卡方检验.mp4 (82.11 MB), 13:01

*   82 t检验.mp4 (46.40 MB), 07:40

*   83 中心极限定理.mp4 (17.88 MB), 03:07

*   84 1.numpy实操01.mp4 (122.25 MB), 23:01

*   85 2.numpy实操02.mp4 (97.92 MB), 17:22

*   86 3.numpy实操03.mp4 (331.14 MB), 52:04

*   87 4.numpy实操04.mp4 (75.10 MB), 12:42

*   88 5.numpy实操05.mp4 (342.63 MB), 01:01:20

*   89 6.numpy实操06.mp4 (190.41 MB), 29:57

*   90 1.pandas基础01.mp4 (191.11 MB), 37:13

*   91 2.pandas基础02.mp4 (133.69 MB), 22:05

*   92 3.pandas基础03.mp4 (363.69 MB), 57:07

*   93 4.pandas基础操作04.mp4 (266.29 MB), 49:00

*   94 5.pandas基础操作05.mp4 (165.40 MB), 27:36

*   95 6.pandas基础操作06.mp4 (239.53 MB), 39:29

*   96 7.异常值清洗.mp4 (268.20 MB), 44:31

*   97 8.数据集成.mp4 (365.31 MB), 57:45

*   98 9.pandas高级01.mp4 (220.61 MB), 40:39

*   99 10.pandas高级02.mp4 (80.68 MB), 12:57