内容详情：结束语&结课测试.mp4 11｜分类算法：非常广泛的AI应用场景.mp4 10｜实战：通过回归模型预测电商用户的生命周期价值（LTV）.mp4 13｜理论：聚类算法的核心原理.mp4 03｜工具：机器学习框架scikit-learn.mp4 17｜大数据和GPU时代的深度学习.mp4 08｜实战：医疗数据集大揭秘.mp4 20｜实战：用RNN做时序预测.mp4 15｜降维算法能用来做什么？.mp4 22｜工具：大语言模型开发框架LangChain.mp4 18｜工具：Pytorch深度学习框架.mp4 14｜实战：通过RFM值给用户画像.mp4 课程介绍｜成为AINative个体.mp4 09｜各种各样的回归算法.mp4 16｜实战：通过降维算法做商品的品类分析.mp4 07｜工具：Matplotlib和Seaborn.mp4 04｜理论：AI项目实战5大环节.mp4 02｜实战：如何使用JupyterNotebook？.mp4 12｜实战：通过分类算法辅助疾病诊断.mp4 21｜横空出世的大语言模型.mp4 01｜理论：监督学习、无监督学习、强化学习.mp4 23｜实战：构建基于垂直行业内部文档的问答系统.mp4 06｜探索数据中蕴含的故事和商机.mp4 05｜实战：预测直播带货销售额.mp4 19｜实战：用CNN网络做图像分类.mp4。
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