掌握经典算法是进入人工智能领域的必经之路，本教程采用模块化教学方式，将复杂算法拆解为可理解的认知单元。通过原理推导与场景模拟相结合的方式，帮助学员建立算法应用的思维框架。
| 算法类型 | 核心原理 | 典型应用 |
|---|---|---|
| 决策树算法 | 信息熵与特征选择 | 客户分群系统 |
| SVM算法 | 核函数与超平面 | 图像分类处理 |
| 神经网络 | 反向传播机制 | 模式识别系统 |
从算法发展脉络切入，重点解析各算法产生的技术背景。通过对比教学法展示不同算法在相同数据集下的表现差异，理解算法选择的内在逻辑。
针对电商推荐、金融风控、医疗诊断等八大行业场景，详解算法选择标准。通过案例推演掌握特征工程的处理技巧，培养实际问题解决能力。
