有哪些AI入门知识可以学习

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。

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。

译者：Miranda，课程原网址https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/通过微软为期12周、共24课时的课程，一起来探索人工智能（AI）的世界！在本课程中，你将深入学习符号人工智能（Symbolic AI）、神经网络（Neural Networks）、计算机视觉（Computer Vision）、自然语言处理（Natural Language Processing）等内容。如果想提升学习效果，可以亲身实践课程内容、做随堂小测试或根据课程内容开展实验。这套课程是由专家设计的人工智能综合指南，它非常适合初学者，覆盖了TensorFlow、PyTorch及人工智能伦理原则。今天就开始你的人工智能之旅吧！在本课程中，你将学到：实现人工智能的不同方法，包括使用了知识表示和推理的符号人工智能，它是一种“有效的老式人工智能”（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。神经网络和深度学习，它们是现代人工智能的核心，我们将使用两个最流行的框架（[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)和[PyTorch](https://pytorch.org/)）中的代码来说明这两个主题背后的重要概念。处理图像和文本的神经架构，我们将介绍最新的模型，但在最前沿的信息上可能会有所欠缺。不太流行的人工智能方法，如遗传算法（Genetic Algorithms）和多智能体系统（Multi-Agent Systems）。本课程不包括以下内容：