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不过细聊之下，大部分伙伴苦于不知从何入手，找不到重点。更甚至被烧脑的算法劝退，折腾半天，直接从入门到放弃。

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以下为截取的部分内容，可直达文末免费获取。

一、初识人工智能

1. 人工智能的应用场景（医疗：病灶识别与标注，病例分类，病例排序，病例搜索，报告生成，病例推荐）
2. 人工智能概念剖析（人工智能，机器学习，深度学习，Python，sklearn，Tensor Flow，PyTorch...）
3. 人工智能学习路径（编程基础，数学基础，算法基础，机器学习算法，深度学习算法，实践...）
4. 人工智能Python编程基础（语法，数据类型，变量，字典，集合，列表，元组，循环，函数，NumPy，Matplotlib...）

二、人工智能算法原理精讲

1. 什么叫算法？

2. 人工智能算法和底层算法有何区别？

3. 什么是机器学习算法？

4. 人工智能中的KNN算法

5. KNN算法的核心思想

6. 机器学习算法能解决哪些问题（分类，回归，聚类，推荐）

7. KNN分类算法的流程

8. KNN回归算法的流程

三、人工智能实战案例

1. 计算机能干什么？

2. 实战项目案例：相亲预测

3. 相亲预测案例实现思路与步骤

4. 传统开发 VS 机器学习

5. 数据科学的范围

6. 人工智能需要学习哪些内容？

7. 人工智能从业能力要求有哪些？

8. 从事人工智能专业能力要达到什么程度

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