一条全面的机器学习学习路径，从数学基础到深度学习和实际模型部署。
打好线性代数、微积分、概率和统计学基础，为机器学习做准备。
学习 Python 编程，使用 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 进行数据处理和可视化。
理解回归、分类、决策树、SVM 以及随机森林和 XGBoost 等集成方法。
探索聚类、降维、异常检测和生成模型。
学习神经网络、反向传播、CNN、RNN，以及使用 PyTorch 或 TensorFlow 的训练技术。
学习文本处理、词嵌入、Transformer 和大语言模型。
使用 MLflow、Docker 部署模型，进行模型服务、监控和 A/B 测试。
7 个科目
8 个科目
用 AI 创建个性化课程，获得互动式课程和进度追踪。