我至今为止经常听到很多粉丝的反馈，认为人工智能是目前最牛x的技术。 我想自学入行，把自己的想法和想法付诸现实。
但是，大部分人不知道从哪里开始，抓不住学习的重点。
有些人停在费解的理论和烧脑算法上，左思右想，费尽周折，就这样从入门到放弃。
于是，我们萌发了磨炼适合很多人学习的《人工智能入门教程资料》的想法，帮助大家摆脱了困境，顺利啃下了人工智能这块硬骨头。
本着好饭不怕晚的原则，我们广泛地囊括了资料，以人工智能机器学习中应用最广泛的神经网络算法为切入点，打磨了本套精品免费入门课程。
左右滑动照片看
确实，这样的资料非常适合初学者。 可以解决初学者在人工智能学习中遇到的常见问题，并对其中的重点、难点、容易出错之处进行解答。 以入门步进为目的，知道你真的需要，如你所愿。
同时，在内容上绝对不同于市面上的中国不实妖艳产品。 从入门到进阶，从案例分析到实践，都是你从未见过的船的新版本。
是的，光说谎话不练习仪式。
我会把这份资料抄送案件，请转交给你。
01
资源目录
一、环境搭建与准备
1.Anaconda集成环境安装(Python 3.6、wave、NumPy、Matplotlib )。
2 .库安装(OpenCV、PyAudio、librosa ) )。
3 .集成开发环境安装(vs代码或PyCharm ) )。
二、NumPy的使用以及机器学习中的数据
1 .机器学习中的数据类型及NumPy的使用
2 .表类型数据
3 .图形、波形类型数据
4 .文本类型数据
5 .数据可视化和使用Matplotlib和OpenCV库
实践练习：自行录制声音并进行可视化
三、机器学习中的数据处理
1 .基础数据可视化方法
2 .可视化库的选择
3 .表格数据的特点和可视化
4 .图形数据特征及处理方法
5 .波形数据的特征和处理方法
实践练习：自行拍摄的夜景照片并去除其中噪点
实践练习：拍摄照片并编写程序实现浮雕效果
四、机器学习模型的构建与优化
1 .简单线性回归问题
2 .多维建模与优化问题
3 .自编算法难点
实践：自行获取近期股票数据并进行预测
资料内容过多，仅截取部分...
本资料使用的算法，必须根据自行导出的公式，使用NumPy等基础库自行实现，避免使用上层API进行数据处理。
我相信通过资料的学习，会对机器学习算法有全新的认识。
人言赠美人，宝剑赠英雄。 如果这份资料扎堆去高阁，只会蒙上灰尘，也是件遗憾的事。 因此，如果能无偿赠送给大家，让百尺竿头更进一步，材料就不会失去人类的佳话。
02
获取方法
我们把这个资源上传到了网上
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3358 www.Sina.com/http://www.Sina.com/http://www.Sina.com /
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如果需要其他AI相关资料，请扫描代码并索取~
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1 .领取人数很多，耐心等待，不要重复添加
2 .这次福利按时领取，为时已晚
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