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对于入门经典必读,您可以参考作者为 [Derrick Harris]、[Matt Bornstein] 和 [Guido Appenzeller] 的相关内容,原文地址为 https://a16z.com/2023/05/25/ai-canon/ 。
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[title]问:有没有关于AI生成CAD图相关的资料关于AI生成CAD(计算机辅助设计)图的相关资料,您可以参考以下几个方面:1.学术论文:搜索相关的学术论文,了解AI在CAD领域的应用和研究成果。可以通过Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect等学术数据库进行搜索。2.专业书籍:查找与AI在CAD领域相关的专业书籍,了解AI在CAD设计中的应用和案例。3.在线课程和教程:参加相关的在线课程,如Coursera、edX、Udacity等平台上的AI和CAD相关课程。查找YouTube等视频平台上的教程和演示视频,了解AI在CAD设计中的应用。4.技术论坛和社区:加入相关的技术论坛和社区,如Stack Overflow、Reddit的r/AI和r/CAD等,与其他专业人士交流和学习。关注AI和CAD相关的博客和新闻网站,了解最新的技术动态和应用案例。5.开源项目和代码库:探索GitHub等开源平台上的AI和CAD相关项目,了解AI在CAD设计中的应用和实现。例如,OpenAI的GPT-3、AutoGPT等AI模型在CAD设计中的应用。6.企业案例研究:研究AI在CAD领域应用的企业案例,了解AI技术在实际项目中的应用和效果。例如,Autodesk、Siemens等公司在AI在CAD设计中的应用。在学习和研究AI生成CAD图的过程中,了解相关的基础知识和技术细节是非常重要的。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习,您可以逐步掌握AI在CAD领域的应用和实现。随着AI技术的不断发展,AI在CAD设计中的应用将会越来越广泛,为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。
[title]入门经典必读作者:[Derrick Harris](https://a16z.com/author/derrick-harris/),[Matt Bornstein](https://a16z.com/author/matt-bornstein/)和[Guido Appenzeller](https://a16z.com/author/guido-appenzeller/)原文地址:https://a16z.com/2023/05/25/ai-canon/译者:通往AGI之路后半部分:[目录:a16z推荐进阶经典](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/EXX1w3QyFiBz8fknLFYce7gvnug)人工智能的研究正在以指数级别的速度增长。对于AI专家来说,跟上所有新发布的内容已经非常困难,对于初学者来说更是难上加难。因此,在这篇文章中,我们分享了一份我们信赖的、用于更深入了解现代AI的精选资源列表。我们称之为“AI典藏”,因为这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。我们首先对Transformer和Latent Diffusion(潜在扩散)模型进行了简单的介绍,这些模型正在推动当前的AI浪潮。接下来,我们深入研究了技术学习资源;构建大型语言模型(LLMs)的实用指南;以及AI市场的分析。最后,我们列出了一份里程碑式研究成果的参考列表,从2017年谷歌发布的“Attention is All You Need”开始——这篇论文向世界介绍了Transformer模型,并开启了生成AI的时代。
[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。