以下是一份针对您有代码基础和数学基础，以数据分析、计算机视觉和 AIGC 为主要方向的 AI 学习计划：
一、基础知识学习
深入学习 AI 相关的基本概念，包括但不限于：
学习相关数学知识，如线性代数、概率论、统计学等，为后续的学习打下坚实基础。
二、数据分析方向
三、计算机视觉方向
四、AIGC 方向
五、学习资源推荐
在线课程：Coursera 上的《机器学习》《深度学习专项课程》等。
书籍：《机器学习》（周志华）、《深度学习》（伊恩·古德费洛等）。
开源项目：在 GitHub 上寻找相关的优秀开源项目进行学习和实践。
视频资源：
六、实践与项目经验积累
积极参与实际项目，将所学知识应用到实际中，不断提升自己的能力。
请注意，学习是一个持续的过程，需要不断地实践和总结，祝您学习顺利！
2、[用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新CEO阳萌|大咖谈芯第11期_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1)介绍：某知识up主老石谈芯专访安克创新CEO阳萌的视频，一共两期，视频链接是第二期。两期内容都值得观看，访谈非常硬核，我也会做拆解，并思考与近期苹果发布会的关系。一、视频一主要回答了什么是AI大模型，原理是什么。1、概念：生成式AI生成的内容，叫做AIGC2、概念与关系：相关技术名词1）AI——人工智能2）机器学习——电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。3）监督学习——有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归。4）无监督学习——学习的数据没有标签，算法自主发现规律。经典任务包括聚类，比如拿一堆新闻文章，让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。5）强化学习——从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失；类似训小狗。6）深度学习——一种方法，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度）。
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