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生成式人工智能与ChatGPT精通数据科学与Python
通过实践项目从头掌握数据科学和Python的生成式AI、ChatGPT和Prompt工程
学习内容：
什么是人工智能？
人工智能（ANI）
通用人工智能（AGI）
超级人工智能（ASI）
人工智能的子集 – 机器学习
人工智能的子集 – 深度学习
机器学习研究的真实案例
大型语言模型（LLM）
自然语言处理（NLP）
切换到ChatGPT之前的警告
时代革命者：OpenAI
让我们了解ChatGPT界面
ChatGPT-4界面的差异
ChatGPT的端点
提示工程的力量
提示工程基本原理摘要
提示工程：示例提示
提示工程中的最佳问题
通过场景强化主题
绘制路线图
指导写作请求
清晰的解释方法
基于实例的学习
RGC（角色、目标、背景）
受限响应
增加视觉吸引力
提示更新
ChatGPT-Google扩展程序
电子邮件写作
总结YouTube视频
与ChatGPT交谈
快速访问ChatGPT
深入网站
获得提示帮助
使用ChatGPT API
文件读取
视觉阅读
视觉生成（DALL-E简介）
使用DALL-E增强图像
通过现成的提示改善视觉效果
合并图像
视觉提示帮助站点
通用技术
创建您自己的GPT
有用的GPT
重磅新闻：ChatGPT-4o介绍
如何使用ChatGPT-4o？
ChatGPT的发展历程
ChatGPT-4o有哪些功能？
使用ChatGPT-4o进行语音通信
50多种语言的即时翻译
使用ChatGPT-4o进行面试准备
ChatGPT-4o的视觉评论
数据分析是研究或操纵数据集以获得某种见解的过程
使用ChatGPT了解数据集
使用ChatGPT进行探索性数据分析(EDA)入门
使用ChatGPT进行单变量分析
使用ChatGPT进行双变量分析
使用ChatGPT进行多元分析
使用ChatGPT进行相关性分析
使用ChatGPT为机器学习模型准备数据
使用ChatGPT的线性回归算法创建机器学习模型
使用ChatGPT开发机器学习模型
使用ChatGPT执行特征工程
使用ChatGPT执行超参数优化
使用ChatGPT加载数据集
使用ChatGPT对数据集进行初步分析
使用ChatGPT对数据集执行第一个操作
使用ChatGPT解决缺失值问题
使用ChatGPT通过CatPLot进行双变量分析
使用ChatGPT通过KdePLot进行双变量分析
使用ChatGPT检查变量的相关性
使用ChatGPT执行get_dummies操作
使用ChatGPT准备逻辑回归建模
使用ChatGPT创建逻辑回归模型
使用ChatGPT检查逻辑回归模型的评估指标
使用ChatGPT执行GridSearchCv操作
使用ChatGPT使用最佳参数重建模型
课程内容主题：
人工智能与机器学习
数据科学
生成式人工智能（GenAI）
编程开发
课程要求：
一台可以运行的电脑（Windows、Mac 或 Linux）
学习动机：在所有领域中，与人工智能相关的职位发布数量排名第二
想要学习 AI 和 ChatGPT
对人工智能和数据科学的好奇心
没有别的！只有你、你的电脑和你今天开始的雄心壮志
基本 Python 知识
课程详细描述：
人工智能正在改变我们与技术互动的方式，掌握 AI 工具对于任何想要在数字时代保持领先地位的人来说都至关重要。
在当今数据驱动的世界中，分析数据、得出有意义的见解和应用机器学习算法的能力比以往任何时候都更加重要。本课程旨在指导您完成这一旅程的每一步，从探索性数据分析 (EDA) 的基础知识到掌握高级机器学习算法，同时充分利用ChatGPT-4o 的强大功能。
数据科学应用是全球许多行业（包括金融、交通、教育、制造、人力资源和银行业）的热门技能。探索Python、统计学、机器学习等数据科学课程，以增长您的知识。如果您对研究、统计和分析感兴趣，请接受数据科学培训。
机器学习描述的是使用基于现实世界数据训练的模型进行预测的系统。例如，假设我们想要构建一个可以识别图片中是否有猫的系统。我们首先收集许多图片来训练我们的机器学习模型。在此训练阶段，我们将图片连同图片中是否包含猫的信息一起输入模型。在训练过程中，模型会学习与猫最密切相关的图像模式。然后，该模型可以使用在训练期间学习到的模式来预测输入的新图像中是否包含猫。
机器学习课程将教您预测文本、虚拟助手和人工智能背后的技术和概念。您可以培养所需的基础技能，以便通过 Python 和 R 编程语言构建神经网络并创建更复杂的函数。
我们拥有的数据比以往任何时候都多。但数据本身并不能告诉我们很多有关周围世界的信息。我们需要解释信息并发现隐藏的模式。这就是数据科学的作用所在。数据科学使用算法来理解原始数据。数据科学与传统数据分析的主要区别在于它专注于预测。
OAK Academy 的 Python 讲师专攻从软件开发到数据分析等各个领域，以有效、友好的教学而闻名，适合各个级别的学生。无论您从事机器学习或金融工作，还是从事 Web 开发或数据科学工作，Python 都是您可以学习的最重要的技能之一。
Python 的简单语法特别适合桌面、网络和商业应用程序。Python 的设计理念强调可读性和可用性。Python 的开发前提是应该只有一种方法（最好是一种显而易见的方法）来做事情，这一理念导致了严格的代码标准化。核心编程语言相当小，标准库也很大。事实上，Python 的大型库是其最大的优势之一，为程序员提供了适合许多不同任务的各种不同工具。
本课程提供的内容：在本课程中，您将深入了解整个数据分析和机器学习流程。无论您是该领域的新手还是希望扩展现有知识，我们的实践方法都将为您提供解决现实世界数据挑战所需的技能。
您将首先深入了解 EDA 的基础知识，学习如何探索、可视化和解释数据集。在分步指导下，您将掌握清理、转换和分析数据的技术，以发现趋势、模式和异常值 – 这是进入预测建模之前的关键步骤。
为什么选择 ChatGPT-4o？本课程以独特的方式集成了下一代 AI 工具 ChatGPT-4o，以在整个学习过程中为您提供帮助。ChatGPT-4o 将通过自动执行任务、帮助生成代码、回答查询以及提供更好的分析和模型优化建议来提高您的工作效率。您将看到这种尖端 AI 如何改变数据分析工作流程并解锁新的效率和创造力水平。
掌握机器学习：打下坚实的 EDA 基础后，本课程将指导您学习高级机器学习算法，例如逻辑回归、决策树、随机森林等。您不仅会了解这些算法的工作原理，还会了解如何使用真实数据集实现和优化这些算法。在课程结束时，您将能够熟练地选择正确的模型、微调超参数并自信地评估模型性能。
您将学到的内容：探索性数据分析 (EDA)：掌握分析和可视化数据、检测趋势以及准备建模数据的技术。
机器学习算法：实现逻辑回归、决策树和随机森林等算法，并了解何时以及如何使用它们。
ChatGPT-4o 集成：利用 ChatGPT-4o 的 AI 功能来自动化工作流程、生成代码并提高数据洞察。
实际应用：应用获得的知识解决复杂问题，并在金融、医疗保健和技术等行业做出数据驱动的决策。
下一代人工智能技术：探索将人工智能与机器学习相结合的先进技术，突破数据分析的界限。
为什么这门课程脱颖而出：与传统的数据科学课程不同，本课程将理论与实践相结合。您不仅会学习如何执行数据分析或构建机器学习模型，还会在 ChatGPT-4o 的指导下将这些技能应用于实际场景。实践项目确保在课程结束时，您可以自信地应对职业生涯中的任何数据挑战。
