ai-101

本课程旨在帮助学习者建立对人工智能的系统性认知，从基础概念到前沿技术，循序渐进地掌握 AI 核心知识体系。

课程大纲

机器学习

• 监督学习与非监督学习
• 特征工程
• 模型评估与优化
• 经典算法实践

深度学习

• 神经网络基础
• 模型训练
• 卷积神经网络 (CNN)
• 循环神经网络 (RNN)

自然语言处理 (NLP)

• 文本表示与词向量
• 序列模型
• 注意力机制
• NLP 核心任务

大语言模型 (LLM)

• Transformer 架构
• 预训练与微调
• Prompt Engineering
• LLM 应用实践

License

MIT