本章介绍了如何从传统机器学习转向大语言模型（LLM）的应用开发。核心内容包括： API调用入门：通过OpenAI或国内兼容接口（如DeepSeek）快速接入LLM，完成首次对话请求。 Prompt Engineering：掌握结构化指令、少样本示例和思维链等技巧，精准控制AI输出。 工程化实践：学习Token计费、Temperature参数调优及异常处理，确保API调用稳定性。

摘要：自然语言处理入门与情感分析实战 本章介绍了自然语言处理(NLP)的核心概念与技术路线。首先讲解了文本预处理的关键步骤：分词、建立词表和填充截断，将文本转化为数值表示。重点阐述了词嵌入(Word Embedding)技术如何解决One-Hot编码的维度灾难问题，通过稠密向量捕捉语义关系。在模型架构方面，分析了RNN的循环机制及其记忆短板，引出LSTM通过门控结构解决长距离依赖问题的优势。

摘要：自然语言处理入门与情感分析实战 本章介绍了自然语言处理(NLP)的核心概念与技术路线。首先讲解了文本预处理的关键步骤：分词、建立词表和填充截断，将文本转化为数值表示。重点阐述了词嵌入(Word Embedding)技术如何解决One-Hot编码的维度灾难问题，通过稠密向量捕捉语义关系。在模型架构方面，分析了RNN的循环机制及其记忆短板，引出LSTM通过门控结构解决长距离依赖问题的优势。

我们将使用目前学术界和工业界最流行的深度学习框架——PyTorch，亲手设计神经网络的每一层，定义数据如何在神经元之间流动。本章是深度学习的基石，我们将从最基础的张量（Tensor）开始，最终构建一个能识别手写数字的神经网络。

本章，我们将从“写代码”进阶到“构建系统”。我们将引入 Pipeline（管道） 技术，搭建一条自动化的机器学习流水线，并学习如何通过“暴力搜索”找到模型的最优参数。

本章我们将挑战数据科学领域最著名的入门竞赛——泰坦尼克号生存预测。我们将穿越回1912年，通过分析乘客的名单，训练一个AI模型来寻找逃生背后的规律。在这个过程中，你将掌握处理“非数值型数据”的技巧，并学会如何评估一个分类模型的优劣

本章我们将从零开始，掌握Matplotlib 和 Seaborn这两大神器

本章我们将掌握两把处理数据的瑞士军刀：NumPy 和 Pandas。它们是Python AI生态的基石。学会它们，你就不再是单纯的“写代码的”，而是能让数据乖乖听话的“数据工程师”

这一章，我们将正式引入大名鼎鼎的 Scikit-learn 库，带你像搭积木一样构建你的第一个预测模型。

本文摘要：本章为AI开发新手提供快速入门指南，重点解决环境配置和核心Python语法问题。首先推荐使用Anaconda而非原生Python来避免依赖冲突，并详细介绍安装注意事项。接着讲解虚拟环境的重要性及创建方法，确保项目隔离。核心内容聚焦AI开发中最常用的20%Python语法：变量、列表、字典、循环和函数。最后通过一个实用的文件整理脚本（涉及路径操作、文件分类等）进行实战演练，这些技能将成为后