以下是关于 AI 入门知识的介绍:
AI 背景知识:
数学基础:
算法和模型:
评估和调优:
神经网络基础:
[title]写给不会代码的你:20分钟上手Python + AI[heading1][heading3]如果希望继续精进...对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础AI背景知识基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。历史发展:简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。数学基础统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。算法和模型监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。强化学习:简介强化学习的基本概念。评估和调优性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。神经网络基础网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。激活函数:了解常用的激活函数,如ReLU、Sigmoid、Tanh。
[title]写给不会代码的你:20分钟上手Python + AI[heading1]完成了一个AI应用[heading2]之后呢?[heading3]如果希望继续精进...对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础AI背景知识基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。历史发展:简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。数学基础统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。算法和模型监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。强化学习:简介强化学习的基本概念。评估和调优性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。神经网络基础网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。激活函数:了解常用的激活函数,如ReLU、Sigmoid、Tanh。
[title]YoYo:小白AI初识知识点扫盲作者:@YoYo文科生一枚,早期只会ChatGPT日常聊天,后来在coze平台一发入魂,逐渐沉迷,又菜又爱现在初步进阶手搓智能体,可以使用API,coze平台搓过大聪明的agent,复刻过kimi搜索逻辑的智能体虽然捏过几个BOT,但越发觉得知识对实践的意义重大,所以结合自己踩过的坑,小结了下基本知识,对其有个大致的认识,是自己在AI的浪潮中,有那么一点笃定的求知路径。以此献给那些,曾经与自己有相同困惑的小伙伴,让我们一起在AI的浪潮中乘风破浪,不断探索和成长有兴趣伙伴,可以留言互动,有需要可以提供一份AI工具逐渐进入状态的tips文章。