0基础AI实操课程 13套GPTS模板+66字录播课，手把手教你搭建自动化工作流

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0基础AI实操课程 课程介绍：

该课程为线下AI实操培训，提供13套GPTS提示词工具包、66堂持续更新的内部录播课及178节AI商业闭环系统课，重点教授企业如何通过AI工具实现获客增长、成本降低及效率提升，特别是通过12款AI联合实战打造自动化工作流，覆盖电商、视频、设计等领域，帮助学员从0到10搭建个性化AI工作体系。

0基础AI实操课程 课程大纲：

1.线下实操文档(线下就是找着这个去实操的)

13 套 GPTS 提示词

66 堂内部录播课(持续更新中)

178 节 Ai终点站，全系统商业闭环矩阵打造，帮电商、视频、设计降70%成本，12款Ai联合深度实战Ai扣子coze自动化工作流，从0~10系统实战课【教你怎么搭建属于自己的工作流】

课程下载：

拓展阅读：

学习0基础AI实操课程可以带来多方面的帮助：

一、知识技能提升方面

1. 理论基础入门

• 对于0基础的学习者来说，AI实操课程通常会从基础的AI概念讲起。例如，会介绍人工智能的定义，包括其涵盖的机器学习、深度学习、自然语言处理等多个子领域。学习者可以了解到人工智能是如何模仿人类智能行为的，就像了解一个机器是如何通过算法来“思考”和“学习”的。
• 课程还会涉及一些基本的数学和统计学知识，这是AI的基石。比如，在机器学习中，线性代数用于表示数据和模型，概率论用于处理不确定性。通过课程学习，即使没有数学基础，也能以简单易懂的方式理解这些知识在AI中的应用，为后续深入学习打下基础。

1. 实操技能培养

• 学习者可以掌握一些AI工具的使用。以Python编程语言为例，它是AI领域最常用的语言之一。0基础课程会从简单的Python语法教起，然后逐步引导学习者使用Python中的AI库，如TensorFlow或PyTorch。通过实际编写代码来构建简单的神经网络模型，学习者能够理解模型的输入、输出和中间层的运作机制。
• 课程还会教授如何处理数据。在AI项目中，数据是至关重要的。学习者可以学会如何收集数据，包括从公开数据集获取数据或者通过网络爬虫技术收集数据。同时，还会学习数据预处理的技能，如数据清洗（去除噪声数据、填补缺失值等）、数据归一化（将数据缩放到一定范围）等操作。这些实操技能对于后续从事AI相关工作或者进行AI项目开发非常关键。

1. 项目经验积累

• 即使是0基础的课程，也会有一些小的项目实践。比如，学习者可能会参与一个简单的图像识别项目。在这个过程中，他们可以实际操作从图像数据的准备，到模型的训练和测试的全过程。通过完成这些项目，学习者能够积累项目经验，了解AI项目从构思到实现的完整流程。
• 这些项目经验还可以帮助学习者在求职或者学习更高级课程时有实际的案例可以展示。例如，在求职面试中，能够向面试官展示自己通过AI实操课程完成的项目，说明自己具备一定的动手能力和对AI基本流程的理解。

二、职业发展方面

1. 就业机会拓展

• 随着AI技术在各个行业的广泛应用，企业对于具备AI知识和技能的人才需求不断增加。学习0基础AI实操课程后，学习者可以进入一些对AI技能要求不是特别高但需要AI相关知识的岗位。例如，在数据分析岗位中，能够运用AI技术进行数据挖掘和预测分析的员工会更受青睐。
• 对于一些非技术岗位，如市场营销人员，了解AI实操可以帮助他们更好地与技术团队合作。比如，利用AI工具进行市场趋势预测或者客户画像分析，从而制定更精准的营销策略，提高工作效率和效果。

1. 职业转型助力

• 对于那些想要从传统行业转型到AI相关领域的人来说，0基础AI实操课程是一个很好的起点。比如，一些从事传统制造业的人员，通过学习AI实操课程，可以转型到智能制造领域，参与到设备故障预测、生产流程优化等AI应用项目中。
• 课程可以帮助学习者建立起对AI行业的初步认知，了解行业的发展趋势和职业路径。学习者可以根据自己的兴趣和能力，在AI领域找到适合自己的发展方向，如AI工程师、数据科学家或者AI产品经理等。

三、思维拓展方面

1. 创新思维培养

• AI实操课程中的项目往往需要学习者思考如何将AI技术应用于不同的场景。例如，在一个智能家居项目中，学习者需要思考如何利用AI算法实现智能设备的自动化控制，如根据环境光线自动调节灯光亮度、根据室温自动调节空调温度等。这种思考过程可以激发学习者的创新思维，让他们学会从新的角度看待问题。
• 在学习AI算法的过程中，学习者也会接触到一些创新的算法思想。例如，深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的应用，其独特的卷积层和池化层结构为学习者展示了一种新的解决问题的思维方式，这种思维方式可以迁移到其他问题的解决过程中。

1. 逻辑思维强化

• AI实操涉及到大量的逻辑操作。在编写代码构建模型时，学习者需要按照一定的逻辑顺序来安排代码的结构。例如，在构建一个简单的决策树模型时，需要先确定数据的特征，然后按照一定的规则（如信息增益）来划分数据，这个过程需要清晰的逻辑思维。
• 在调试模型的过程中，学习者也需要运用逻辑思维来分析问题。当模型的输出结果不理想时，他们需要从数据输入、模型结构、参数设置等多个方面进行排查，这种逻辑分析能力在学习过程中会不断得到强化。

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