什么是动手实践人工智能？
AI By Doing 是一个专注于结合理论与实践的机器学习学习平台，旨在帮助初学者从零入门机器学习和深度学习。该网站通过动手实战的方式，将算法原理与代码实现紧密结合，利用Jupyter Notebook呈现内容，确保公式推导与Python代码一一对应，解决传统教材中理论与应用割裂的问题。教程覆盖监督学习等核心主题，并提供数学基础附录，适合具备Python和基础数学知识的读者按需查阅，避免前期冗长复习带来的学习压力。
网站内容持续更新，目前已包含97章（超42万字），强调真人原创内容在AIGC时代的独特价值。学习路径设计注重实践性，鼓励读者边学边练，通过编写代码和笔记深化理解。同时推荐搭配LabEx平台学习Linux基础，助力工程化实践。所有内容免费开放，并提供Pro会员支持选项，尊重知识版权并明确禁止内容滥用或商业化。
AI By Doing的功能特点
- 实验教程体系: 从监督学习入门到深度学习进阶，覆盖线性回归、逻辑回归、K近邻等基础算法，通过97章系统性内容构建知识框架。
- 算法原理剖析: 对每个基础算法进行数学推导（如梯度下降法、贝叶斯定理等），实现理论与代码的逐行对应。
- Python代码实战: 提供从零实现的算法代码（如矩阵计算岭回归系数），并与scikit-learn框架结果对比验证。
- 主流框架对比: 通过TensorFlow、PyTorch等框架复现算法，分析手动实现与工业级工具的实现差异。
- 数学知识应用: 结合高等数学、线性代数等知识点，在实战中强化概率统计与微积分应用（如高斯分布函数实现）。
- 交互式学习工具: 采用Jupyter Notebook编写，支持代码实时运行与可视化（如比特币价格趋势预测图表生成）。
- 项目案例驱动: 包含住房价格预测、人脸图像分类、信用卡风险预测等20+行业场景实战项目。
- 评价指标解析: 详解准确率、ROC曲线、MAE等核心指标的计算逻辑与应用场景。
- 持续更新机制: 内容随AI技术发展动态扩展，涵盖AIGC时代的前沿技术适配。
- 免费开放资源: 提供完整教程与代码库，支持非商业用途学习，强调知识传播的公益属性。
AI By Doing适合什么人群？
- 机器学习初学者：提供从监督学习入门的系统性知识体系，涵盖线性回归、逻辑回归等基础算法，适合零基础用户建立完整的理论框架。
- 深度学习新手：通过实验教程和代码示例（如TensorFlow、Keras），帮助用户掌握神经网络、卷积神经网络（CNN）等核心模型。
- 实践导向型学习者：包含大量实战项目（如房价预测、比特币价格分析），强调通过动手编码巩固理论知识。
- 希望掌握工业级工具的用户：整合Python、scikit-learn等主流工具，覆盖数据预处理、模型训练到部署的全流程。
- AIGC应用探索者：结合当前生成式AI趋势，提供真人制作的优质内容，帮助用户理解AI在真实场景中的应用。
- 业余开发者：鼓励利用业余时间学习Linux和编程技能，逐步提升AI工程能力。
- 跨领域转型者：适合希望从其他领域（如iOS开发）转向AI的技术人员，通过案例降低学习门槛。
- 教育工作者或学生：提供可复用的教学资源（如实验设计、可视化案例），支持课程设计或毕业项目。
- 注重学习体验的用户：网站内容经深度排版优化，适合追求结构化知识呈现和流畅阅读体验的人群。
- 预算有限的自学者：全站内容免费开放，无需付费即可系统学习AI核心技能。
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