随着ChatGPT的爆发，过去的一年里，企业和个人对于学习和应用AI的必要性已经发生了革命性的转变。从最初的好奇心和探索欲望，逐步深化为对自我AI能力的迫切需求。如今，掌握AI技术已经不再是选项，而是我们未来职场的一张必备门票。
就在上个月的“2023百度世界大会”上，百度创始人李彦宏又重了了“AINative”的概念。
可能有不少人会问，到底什么是“AINative”？
对于个人来说，就是要能够自然地与AI交互，理解AI的潜力和局限性，并能够充分利用AI技术来提高效率、创新和解决问题。
对于企业来说，AINative可以用于描述那些能够自然地整合AI技术到其产品、服务或工作流程中的组织或企业。这样的组织通常会更加灵活、高效和创新。
当然，系统学习AI确实存在一些挑战。
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再跟大家聊聊「黄佳」
不得不提，他入行已经20多年，参与过非常多政府部门、银行、电商、能源等多领域大型项目，所以，在人工智能和大数据项目实战这方面有着很丰富的实战经验。
这几年，主攻方向为NLP预训练大模型应用、FinTech应用、持续学习。还曾出版《数据分析咖哥十话》《零基础学机器学习》《SAP程序设计》等多本畅销书。
在这个过程中，他自己也总结了一套行之有效和高效实战学习AI的方法论，并且尝试把这套方法论传授给更多的人。
8步法，带你真正成为AINative
为了让你能更快且更高效地上手，黄佳老师将课程内容分成了八个部分，深入浅出，逐步进阶，每个部分以原理+项目实战方式，让你能从全方位学透AI知识体系。
第一部分：AI的定义、历史、影响力，机器学习的基础，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及如何使用JupyterNotebook和scikit-learn。
第二部分：数据探索和数据可视化，包括如何使用Matplotlib和Seaborn。
第三部分：回归算法与生命周期价值预测，包括各种回归算法的介绍和实战。
第四部分：分类算法在医疗诊断中的应用，包括常见分类算法的介绍和实战。
第五部分：聚类算法与电商用户价值分组，包括聚类算法的核心原理和实战。
第六部分：降维算法在商品分析中的应用，包括降维的基本概念和实战。
第七部分：深度学习初探，图像识别与时序预测，包括深度学习的基础知识、Pytorch深度学习框架、图像识别与CNN、时序预测与RNN。
第八部分：大语言模型与基于垂直行业的问答系统，包括大语言模型的基础知识、开发框架LangChain、垂直行业的问答系统实战。
重点说一下，这门课程是以视频课的形式呈现的，我们在实战练习的时候，能够更真实的参与到实际AI场景中去，增加理解和掌握。当然，黄佳老师也已经把万行代码全部都上传到了公开的GitHub仓库中且在不断更新，整个学习过程中，你可以自己慢慢琢磨，也可以跟着老师一起修炼，完全不用担心会有跟不上进度、学不会等问题。
说了那么多，看看目录吧：
再强调一点：
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总之，系统学习AI需要耐心和毅力，但只要我们能够克服困难，跟着黄佳老师，运用正确的学习方式，就能够逐步建立起自己的AI知识体系，实现自己的AI梦想。
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