【中英双语】沃顿商业AI①：非数据科学家的AI基础·完整41讲

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Parts

  1. P1 · [中文] 01 商业AI导论
  2. P2 · [中文] 02 课程导论
  3. P3 · [中文] 03 大数据概览
  4. P4 · [中文] 04 大数据分析
  5. P5 · [中文] 05 数据管理工具
  6. P6 · [中文] 06 数据管理基础设施
  7. P7 · [中文] 07 从大数据提取智能
  8. P8 · [中文] 08 人工智能导论
  9. P9 · [中文] 09 机器学习概览
  10. P10 · [中文] 10 强化学习
  11. P11 · [中文] 11 机器学习详解
  12. P12 · [中文] 12 具体机器学习方法
  13. P13 · [中文] 13 模型选择入门
  14. P14 · [中文] 14 特征工程与深度学习导论
  15. P15 · [中文] 15 深度学习
  16. P16 · [中文] 16 深度学习如何工作
  17. P17 · [中文] 17 深度学习的局限
  18. P18 · [中文] 18 评估机器学习表现
  19. P19 · [中文] 19 常见损失函数
  20. P20 · [中文] 20 损失函数的权衡
  21. P21 · [中文] 21 训练数据从哪来
  22. P22 · [中文] 22 过拟合问题
  23. P23 · [中文] 23 测试数据
  24. P24 · [中文] 24 端到端工作流案例
  25. P25 · [中文] 25 自然语言处理
  26. P26 · [中文] 26 GAN与VAE
  27. P27 · [中文] 27 AutoML入门
  28. P28 · [中文] 28 使用AutoML
  29. P29 · [中文] 29 Teachable Machine
  30. P30 · [中文] 30 TensorFlow Playground
  31. P31 · [中文] 31 机器学习运维
  32. P32 · [中文] 32 先有鸡还是先有蛋
  33. P33 · [中文] 33 专访Ed Lee
  34. P34 · [中文] 34 生成式AI概览
  35. P35 · [中文] 35 生成式AI对工作的影响
  36. P36 · [中文] 36 生成式AI与生产力
  37. P37 · [中文] 37 生成式AI技术栈
  38. P38 · [中文] 38 基础模型
  39. P39 · [中文] 39 提示词工程
  40. P40 · [中文] 40 定制LLM输出
  41. P41 · [中文] 41 差异化与竞争优势
  42. P42 · [英文] 01 AI for Business Introduction
  43. P43 · [英文] 02 Course Introduction
  44. P44 · [英文] 03 Big Data Overview
  45. P45 · [英文] 04 Big Data Analysis
  46. P46 · [英文] 05 Data Management Tools
  47. P47 · [英文] 06 Data Management Infrastructure
  48. P48 · [英文] 07 Data Analysis: Extracting Intelligence from Big Data
  49. P49 · [英文] 08 Introduction to Artificial Intelligence
  50. P50 · [英文] 09 Machine Learning Overview
  51. P51 · [英文] 10 Reinforcement Learning
  52. P52 · [英文] 11 A Detailed View of Machine Learning
  53. P53 · [英文] 12 Specific Machine Learning Methods: A Deep Dive
  54. P54 · [英文] 13 Intro to Model Selection
  55. P55 · [英文] 14 Feature Engineering and Deep Learning Introduction
  56. P56 · [英文] 15 Deep Learning
  57. P57 · [英文] 16 How Deep Learning Works
  58. P58 · [英文] 17 Limitations of Deep Learning
  59. P59 · [英文] 18 Evaluating ML Performance
  60. P60 · [英文] 19 Common Loss Functions
  61. P61 · [英文] 20 Tradeoffs Between Loss Functions
  62. P62 · [英文] 21 How is Training Data Acquired?
  63. P63 · [英文] 22 The Over-Fitting Problem
  64. P64 · [英文] 23 Test Data
  65. P65 · [英文] 24 Examples of End-to-End Work Flow
  66. P66 · [英文] 25 Natural Language Processing
  67. P67 · [英文] 26 GANs and VAEs
  68. P68 · [英文] 27 Intro to AutoML
  69. P69 · [英文] 28 Using AutoML
  70. P70 · [英文] 29 Teachable Machine
  71. P71 · [英文] 30 TensorFlow Playground
  72. P72 · [英文] 31 ML Operations
  73. P73 · [英文] 32 Chicken and Egg
  74. P74 · [英文] 33 Interview With Ed Lee
  75. P75 · [英文] 34 Generative AI Overview
  76. P76 · [英文] 35 Implications of Generative AI on Work
  77. P77 · [英文] 36 Generative AI's Implication on Productivity
  78. P78 · [英文] 37 The Generative AI Stack
  79. P79 · [英文] 38 Foundation Models
  80. P80 · [英文] 39 Prompt Engineering Principles Improving Output Quality
  81. P81 · [英文] 40 Customizing LLM Output
  82. P82 · [英文] 41 Differentiation Gaining Competitive Advantage
Description 
沃顿商学院《面向非数据科学家的AI基础》完整课中英双语。从大数据与机器学习，讲到深度学习、AutoML 与生成式AI，给商业决策者一条能落地的AI入门路径。

📌 本期看点
· 大数据、特征工程与机器学习怎么选模型
· 深度学习、NLP、GAN/VAE 与 AutoML
· 生成式AI、基础模型与提示词工程

🧭 观看指南
共 41 讲。P1–P41 中文配音版，P42–P82 英文原声版，可按需切换。

🎯 适合人群
产品经理、商业分析、转行AI的管理者，以及想补AI常识的经管同学。

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