有什么关于AI的基础资料吗？

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。

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。

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。