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此外,对于初学者,还可以考虑微软的相关课程,例如:
[title]书籍推荐:三本神经科学书籍可能你需要的3本基础学科书籍📖 AI是多学科交叉的产物,在学习和运用具体的能力时,比如学习他人的prompt模板或设计prompt,与AI协作(对话沟通)等等,有一些基础学科作为基底,或许能打开AI的新天地:1.《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun):世界权威的认知神经科学教材,认知神经科学之父经典力作,系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。CyberDaily:想象AI像人一样思考与决策,而不是让AI像计算机输入输出。2.《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel; James H.Schwartz)这本书,让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。CyberDaily:得益于神经网络的联结主义,知识并非存在于某个文档或者知识库或者在记忆区里,而是存在于知识与知识之间,这是一场流动的盛宴,而非躲藏在某个区域的金库。3.《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls等著)神经生物学领域内的一本世界级名著,涵盖了神经科学的方方面面,系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。CyberDaily:将以上两本一起食用,效果更佳,造物主设计的人脑值得细细研究和理解。
[heading3]书籍推荐-作为新手入门1.作为新手入门,在Python方面,我会推荐这些:《Python学习手册》:动物园家的书,名声在外《Python编程》:新手友好1.在AI方面,我会推荐这些:《人类简史》:「认知革命」的相关章节令我获益匪浅《深度学习实战》:按脉络,梳理了ChatGPT爆发前的AI信息与实践[heading3]课程&资源&信息推荐[content]对于Python,以及各种AI工具的使用,我会最优先的推荐B站up主「PAPAYA电脑教室」的Python入门课(他的很多课都很棒,而且完全免费):https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019对于现在的大模型,我相信很少有人比Andrej Karpathy讲得更好,毕竟他也是OpenAI创始团队的成员油管地址:https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_gB站地址:https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob对于资料库,我非常推荐AJ和众多小伙伴们共创的资料库(一个飞书文档):🌈通往AGI之路(一个飞书文档)这应该是当下最全的中文AI资料库,免费、开源、共创。包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯,并永远是第一时间更新https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e[heading1]最后愿大家[heading1]Good Good Study[heading1]Day Day Up!!!
[title]微软AI初学者入门课程特定的机器学习云框架。例如[Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste),[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum),或[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)。如有需要,考虑以下课程:《[使用Azure Machine Learning构建和运行机器学习解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/explore-azure-machine-learning-workspace/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[使用Azure Databricks构建和运行机器学习解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》。对话式人工智能和聊天机器人。这方面有一个单独的课程《[创建对话式人工智能解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》,你也可以参考[这篇博文](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)了解更多详情。深度学习背后的深层数学(Deep Mathematics)。关于这一点,我们推荐Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的《深度学习》(Deep Learning)一书,该书可在https://www.deeplearningbook.org/上获取。