课程简介
本课程由黑马程序员出品，专为无基础小白设计，系统讲解智能机器人软件开发所需的核心数学知识与机器学习算法。内容从最基础的数学概念讲起，逐步深入到KNN、线性回归、逻辑回归、神经网络等经典模型，帮助学员建立完整的AI知识体系。
课程特色
- 零门槛入门：从特征、标签、欧式距离等基础概念讲起，无需高等数学或编程基础。
- 理论与实践结合：每讲一个算法，立即用Python代码实现，并配合Excel演示梯度下降等抽象过程。
- 覆盖经典算法：包含KNN、线性回归、梯度下降、逻辑回归、Softmax多分类、感知机、神经网络等。
- 实用案例丰富：房价预测、手写数字识别、AI自动驾驶、图片变换等真实场景应用。
- 数学原理透彻：详细讲解矩阵运算、求导、偏导数、交叉熵等关键数学工具，消除对数学的恐惧。
适用人群
- 完全零基础、想转行进入人工智能领域的小白。
- 对机器学习感兴趣，但被数学公式劝退的自学者。
- 想系统提升Python+AI实战能力的开发者。
- 准备从事智能机器人、自动驾驶、数据分析等方向的学生或从业者。
课程大纲概览
课程共4天，循序渐进：
- Day1：机器学习入门、KNN算法、数据归一化、向量与矩阵基础。
- Day2：线性回归、损失函数、梯度下降、求导入门与Python实现。
- Day3：高等数学入门、矩阵运算、图形变换、逻辑回归初步。
- Day4：Sigmoid函数、逻辑回归实现、多分类与Softmax、手写数字识别、神经网络与感知机。
🎯 资源目录结构
📂 黑马-智能机器人软件开发 无基础小白也能学会的人工智能课 （88个项目，总大小 1.58 GB）
- 📁 day1
- 📄 day1/00_为什么要学习数学(1).mp4 – 18.12 MB
- 📄 day1/01_引言和学习方法.mp4 – 12.80 MB
- 📄 day1/02_feature和label.mp4 – 27.73 MB
- 📄 day1/03_什么是机器学习(1).mp4 – 16.04 MB
- 📄 day1/04_数据采集方式.mp4 – 43.89 MB
- 📄 day1/05_knn算法入门.mp4 – 12.04 MB
- 📄 day1/06_knn算法python实现.mp4 – 70.70 MB
- 📄 day1/07_代码流程回顾.mp4 – 15.05 MB
- 📄 day1/08_抽取knn函数.mp4 – 11.17 MB
- ……
🔗 网盘下载链接
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