神经网络是人工智能的一种具体实现方法，本课程将手把手教你使用 Python 实现一个深度神经网络，帮助你理解深度学习的基本原理。

本课程将对遗传算法进行简单讲解，通过使用python实现简单的遗传算法求解函数极值以及通过实例了解Pyevolve的使用方法。非常适合熟悉Python基础，对算法较感兴趣的用户。 遗传算法（Genetic algorithm）属于演化计算( evolutionary computing)，是随着人工智能领域发展而来的一种智能算法。正如它的名字所示，遗传算法是受达尔文进化论启发。简单来说，它是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库，它主要由 Facebook 的人工智能小组开发。该框架不仅能够实现强大的 GPU 加速，还支持动态的神经网络。因此，很多互联网的大厂在进行深度学习时，都会使用该框架，比如 Facebook、Twitter 等。本课程一共 15 章，从浅入深地为同学们阐述了 PyTorch 的语法结构和应用场景。

本课程将帮助你掌握机器学习和深度学习的理论基础、主流的算法模型，学会使用主流开发框架进行数据处理、模型训练和部署等实践操作，具备人工智能问题求解的基本思想和在计算机视觉、自然语言处理等方面的应用能力。

强化学习（英语：Reinforcement learning）是非常前沿的学科，它可能是实现强（类）人工智能的手段之一。了解并掌握基础的强化学习方法，将使得你对人工智能的概念进一步深化。

在这个充满创新的时代，人工智能技术正逐渐渗透到各行各业。 本课程将带领您深入了解Chat-GPT，如何编写prompt以及如何在开发中利用其提升工作效率。 从Chat-GPT的基本概念到高级应用，再到实际项目开发，我将一步步引导您进入人工智能与编程的精彩交汇处。

自动化机器学习（Automated machine learning，简称：AutoML）是机器学习近年来发展出来的热门分支，其可以看作为一种基于人工智能的解决方案，以应对不断增长的机器学习应用场景的需要。自动化机器学习可以一定程度上降低机器学习模型的开发门槛，算法的选择、训练、调优、部署等一系列过程都可以交给自动化组件来完成。

本书主要讲解 C++语言的语法知识，打破了传统教材中的分章模式，采用按知识点组织课程的形式，力求更适合在人工智能时代背景下的教学以及学生学习。

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