以下是关于基础学习 AI 的一些建议和资源:
以下是一些基础学习的讲解资源:
这些资源为你提供了机器学习和AI基本概念的基础理解,从深度学习的基础知识到AI专家的大学水平课程。
了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分,熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如Coursera、edX、Udacity)上的课程,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。选择感兴趣的模块深入学习:AI领域广泛(比如图像、音乐、视频等),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。体验AI产品:与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些AI产品的对话,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。
[Deep learning in a nutshell:core concepts](https://developer.nvidia.com/blog/deep-learning-nutshell-core-concepts/):这是Nvidia的四部分系列文章,介绍了2015年实践中的深度学习基础,对于刚开始学习AI的人来说是一个很好的资源。翻译:[深度学习(1)核心概念](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UdLFwdjgPiXm5tkVi0dcfcRMn0f)翻译:[深度学习(2)历史和训练](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QacGwCWxoizfmlkOsKFc0PHQnWb)翻译:[深度学习(3)序列学习](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CHMXwqoEYibzHdkC3QmcXZ53niX)翻译:[深度学习(4)强化学习](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/X8WZwBW9jiynLhkGOd2cBB56nMc)[Practical deep learning for coders](https://course.fast.ai/):通过实用的例子和代码,解释了AI基础知识的全面、免费的课程。[Word2vec explained](https://towardsdatascience.com/word2vec-explained-49c52b4ccb71):对嵌入和令牌的简单介绍,它们是LLMs(和所有语言模型)的构建块。翻译:[Word2Vec详解](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PJYJwS9Uei3l8DkOsBocnyvNnud)