入门
AI 通识入门：从零理解人工智能
AI 能做什么、不能做什么？用大量生活化案例建立直觉，理解机器学习与传统编程的本质区别。
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AI 能做什么、不能做什么？用大量生活化案例建立直觉，理解机器学习与传统编程的本质区别。
从语法到 NumPy/Pandas/Matplotlib 三件套，再到 scikit-learn 第一个分类器，零基础无压力。
把矩阵、导数、梯度讲成「人话」，配合 Python 可视化实验，让数学成为工具而非障碍。
手写反向传播，吃透正则化、学习率调度与训练技巧，告别「调参玄学」，真正掌控训练过程。
图像分类、迁移学习、YOLO 目标检测与实例分割，最终完成一套工业缺陷检测系统。
从词向量、RNN 到 Transformer 与 BERT，理解语言模型为何如此强大，并完成情感分析实战。
从 Tokenizer、注意力机制到 LoRA/QLoRA 微调与对齐，亲手训练属于你的领域模型。
文档解析、向量化、混合检索、重排序与评估全链路，完成企业级知识库问答系统并部署上线。
结构化提示词、思维链与上下文管理，调用 API 构建聊天机器人、文案助手等真实应用。
工具调用、多智能体协作、记忆与规划，基于主流框架构建自动化研究助手与工作流。
Docker、FastAPI、模型量化与监控告警，把训练好的模型变成稳定、可运维的生产服务。
路径按知识依赖排序，跟着走即可；每完成一个阶段，系统会解锁下一阶段内容。
零基础友好。从数学直觉、Python 语法到第一个分类器，建立对人工智能完整的认识框架。
掌握神经网络核心原理，深入 CNN、Transformer 与多模态架构，能独立复现主流模型并调优。
面向应用落地：大模型原理、Prompt 工程、RAG 检索增强、Agent 智能体与私有化部署。