锋哥原创的Scikit-learn Python机器学习视频教程：
2026版 Scikit-learn Python机器学习 视频教程(无废话版) 玩命更新中~_哔哩哔哩_bilibili
课程介绍
本课程主要讲解基于Scikit-learn的Python机器学习知识，包括机器学习概述，特征工程(数据集，特征抽取，特征预处理，特征降维等)，分类算法(K-临近算法，朴素贝叶斯算法，决策树等)，回归与聚类算法(线性回归，欠拟合，逻辑回归与二分类，K-means算法)等。
人工智能(AI)概述
一、什么是人工智能？
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个广阔的计算机科学领域，其核心目标是创造能够模拟人类智能行为的机器和系统。这些行为包括：
学习：从数据和经验中获取信息和规则。
推理：使用规则来得出结论或进行近似判断。
感知：理解和解释图像、声音、文本等外部信息。
交互：使用自然语言进行交流。
解决问题：找到达成特定目标的方法。
简单来说，AI就是让机器像人一样思考、学习和行动的科学与工程。
二、AI的简要发展历程
| 时间 | 阶段 | 特点与代表性事件 |
|---|---|---|
| 1950s-1960s | 诞生与黄金期 | 1956年“达特茅斯会议”正式提出“人工智能”概念。早期程序可以证明数学定理、下棋，乐观情绪弥漫。 |
| 1970s-1980s | 第一次寒冬 | 计算能力不足、复杂问题无法解决，预期落空，资金大幅减少。 |
| 1980s | 专家系统崛起 | 模仿专家知识的“专家系统”在商业领域获得成功，AI研究回暖。 |
| 1990s | 第二次寒冬 | 专家系统维护成本高、难以扩展，再次遇冷。 |
| 1990s末-至今 | 数据驱动复兴 | 互联网产生海量数据、算力大幅提升（特别是GPU）、算法突破（深度学习），AI进入爆发期。 |
| 2010s-至今 | 爆发与普及 | 深度学习成为主流，AI在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域全面超越人类水平，并广泛应用于各行各业。 |
三、AI的关键技术与分支
AI是一个庞大的领域，包含许多子领域和技术：
机器学习：AI的核心驱动力。让计算机无需显式编程就能从数据中学习。它通过分析大量数据，自动找到规律和模式，并用于预测或决策。
深度学习：机器学习的一个子集，使用类似于人脑的“神经网络”结构（尤其是多层神经网络）来处理复杂数据。它是当前大多数AI突破背后的技术，如图像识别、AlphaGo、ChatGPT等。
计算机视觉：让计算机能够“看”和理解图像和视频。应用包括人脸识别、医疗影像分析、自动驾驶中的障碍物检测等。
自然语言处理：让计算机能够理解、解释和生成人类语言。应用包括机器翻译（如Google Translate）、智能客服、情感分析、文本生成（如ChatGPT）。
机器人技术：结合AI、机械工程和电子学，设计能够自动执行任务的机器人。应用包括工业机器人、仓储物流机器人、手术机器人。
专家系统：早期AI技术，模仿人类专家的知识和推理过程来解决特定领域的问题。
四、AI的主要应用场景
AI已渗透到我们生活的方方面面：
日常生活：手机语音助手（Siri、小爱同学）、地图导航、个性化推荐（抖音、淘宝、Netflix）、智能家居。
医疗健康：辅助疾病诊断（分析CT/MRI影像）、新药研发、健康监测。
交通运输：自动驾驶汽车、交通流量预测、智能航线规划。
金融：欺诈检测、算法交易、信用评分、风险管理。
工业制造： predictive maintenance（预测性维护，提前预测设备故障）、质量控制优化。
娱乐与内容创作：AI生成艺术、音乐、视频和文章（AIGC）。