我刚解除ai，从哪里开始学习

以下是为您提供的进阶学习 OpenAI 的建议： 1. 系统学习 API 相关知识：深入了解 API 的工作原理、接口规范、数据传输等方面的内容。 2. 实践练习：在网上寻找可用的 API 进行实际操作和练习。 3. 挖掘 GPT Action 的更多潜力：探索其更多的功能和应用场景。 4. 构建知识体系：通过不同的教程和资料，识别知识之间的共性和逻辑关系，深化对主题的理解。 5. 了解 OpenAI 的模型数据和训练：例如 GPT4.5 是通过扩展无监督学习和思维链推理等范式来提升 AI 能力，以及新的对齐技术如何促进更好的人机协作等。 6. 参考相关资料：查看官方 cookbook、万字长文回顾等历史脉络内容，以及入门经典必读和面向开发者的文章。 7. 从国内模型工具入手：先熟悉国内免费的模型工具，例如从提示词开始学习。掌握结构化提示词的优势，学会清晰地与模型对话。

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对于新手学习 AI 并熟练使用相关工具，建议按以下步骤进行： 1. 掌握提示词技巧：提示词上手容易且很有用。 2. 实践和尝试： 理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品制作作品。 参考飞书知识库中大家实践后的作品和文章分享，并积极分享自己的实践成果。 3. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获取实际应用中的第一手体验。 4. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，了解最新发展。 加入 AI 相关社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他爱好者和专业人士交流。 如果希望继续精进，还可以学习以下内容： 1. Python 相关： 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现多态。 异常处理：理解异常，学习使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：学习文件读写、文件与路径操作。 2. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系。 历史发展：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、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解线性回归、决策树、支持向量机（SVM）等常用算法。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 另外，学习 AI 还可以： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」，熟悉 AI 术语和基础概念，包括主要分支及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入钻研。 学习 AI 是一个长期过程，需要耐心和持续努力，不要害怕犯错，每个挑战都是成长机会，随着时间推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系并取得成就。

以下是关于 PPT 智能生成 AI 的相关内容： AI 生成 PPT 带来了课件制作与微课生成的颠覆性变革，几分钟就能搞定 60 分初稿。其原理和作用包括减轻排版工作压力、生成打底内容以减轻人工撰写的工作量。例如文章生成 PPT 时，让 AI 帮忙摘要内容并生成大纲列表；主题生成 PPT 时，让 AI 根据主题扩充成大纲列表乃至具体内容。在特定场景下可直接使用，如学生快速为小组展示配 PPT。 AI 辅助 PPT 的流程通常为：用户输入→AI 输出→通过排版网站选择适合的组件。有的网站配图也由 GenAI 根据页面内容生成。用户对生成的 PPT 结果不满意可自行选择模板。 以下为几款 PPT 生成工具（网站）： https://zhiwen.xfyun.cn/ 讯飞智文 http://Mindshow.fun 支持 Markdown 导入 http://kimi.ai 选 PPT 助手暂时免费效果好 http://Tome.app AI 配图效果好 http://Chatppt.com 自动化程度高 https://wenku.baidu.com 付费效果好 此外，制作 PPT 的流程还可以是先让 GPT4 生成 PPT 大纲，然后把大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT，再让 chatPPT 添加动画，最后手动修改细节。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 《》 《》 相似问题包括：有没有生成 PPT 的应用推荐，不用翻墙的；免费生成 PPT 的网站有哪些；推荐一款文字生成 ppt 的工具；免费 ai 制作 ppt 软件；推荐 3 款好用的 AI 制作 ppt 工具。请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐几部与 AI 相关的电影： 1. 《模仿游戏》：讲述了计算机科学和人工智能之父图灵的故事，他在二战期间构建的机器破译了德军密码，并提出了“图灵测试”的方法来判断机器是否具有智能。 如果您想获取更多关于 AI 的内容，比如 AI 的技术原理、工具案例、未来发展及影响等，还可以参考以下资料： 1. 一个希望有点意思的 AI 分享（一）：通过具体例子让大家对 AI 是什么有印象，介绍 AI 技术原理，解释如何理解“AI 能做什么”，介绍具体工具案例和资料，以及简单聊 AI 的未来发展和影响。 2. 爱奇艺智能推荐：利用 AI 算法分析用户的观看历史、评分等数据，为用户推荐符合其口味的电影。

Google 最新推出的图文 AI 为 Gemini 文生图 AI，它正在重塑设计行业，展现出强大的创作能力。以下是关于 Gemini 的一些特点和相关评测： 总体评价： 是当下最值得全设计行业甚至全碳基社会使用的文生图 AI。 在自然语言的修改指令理解、材质质感复现、局部细节微调方面，达到部分生产创作环节完全可用的水准。 几乎可算 AI 许愿机、超级嘴炮魔法。 能力表现： 在自然语言理解与材质质感复现方面表现出色。 在设计细节调整和多样化风格生成上表现出色。 语意遵循和画面控制力足够听话，风格化足够灵活，质感足够有 B 格。 应用潜力： 具有广泛的应用潜力，特别适合设计与内容创作领域的专业人士探索。 文中提到的 4 项能力测试和 5 个应用案例揭示了其能力边界。 如果您想了解更多关于 Gemini 的详细内容，可参考相关文章。

以下是一些常见的 AI 知识库搭建工具： 数据工具 多维表格：适用于 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者，可用表格+AI 进行信息整理、提效、打标签，满足 80%数据处理需求。 编程工具 Cursor：适用于 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白，通过 AI 工具对编程祛魅，降低技术壁垒。 音乐工具 Suno：适用于 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白，AI 赋能音乐创作，无需乐理知识即可参与音乐制作。 提示词工具 现成好用的 Prompt：适用于完全没有 AI 使用经验，只下载过 kimi、豆包、chatgpt 一类对话软件的小白，可直接拿好用的提示词拿来用用，有很多完整结构的优秀 prompt 案例。 智能体工具 Coze：适用于完全没有编程基础，但对 AI 已有一点概念的小白，为纯粹小白补的分享 AI AGENT 搭建平台，30 分钟就能开始使用。 绘图工具 现在主流的 AI 绘图工具网站：适用于完全没接触过 AI 出图、只是听说过的小伙伴，为纯粹的小白提供一个工具列表和扫盲。 此外，还有像大圣讲解的 Coze 等工具也可用于搭建 AI 知识库。

以下是关于如何用 AI 画图的相关内容： 参加比赛的作图要求： 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛，需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora，提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图思路： 1. 明确创作主题即锚点，根据 Lora 风格确定创作方向。 2. 确定主体，联想主体的角色设定。 3. 增加叙事感，让画面有一到两个及以上角色，制造反差和联想。 图片构成因素： 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 创作有趣作品： 通过运用反差制造有冲击力的画面，创作出有叙事感和趣味性的作品。 构图相关： 1. 构图概念：构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。 2. 构图分类：包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。 3. 构图要素：有主体、陪体、前景、背景、点线面，合理运用可丰富画面。 4. 构图方式：如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 AI 绘图工具： 1. Creately：是一个在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。具有智能绘图功能，可自动连接和排列图形，有丰富的模板库和预定义形状，支持实时协作。官网：https://creately.com/ 2. Whimsical：是一个专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。具有直观的用户界面，易于上手，支持拖放操作，快速绘制和修改图表，提供多种协作功能。官网：https://whimsical.com/ 3. Miro：是一个在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。具有无缝协作，支持远程团队实时编辑，丰富的图表模板和工具，支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。官网：https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求，添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 AI 作图的创作方法与实操演示： 1. 趣味性与美感概念：趣味性通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 2. 纹身图创作要点：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 魔法少女示例：以魔法少女为例，发散联想其服饰、场景、相关元素等，并可采用反逻辑反差方式。 4. 提示词编写方法：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 5. 实操演示准备：以未发布的 Lora 为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 6. 人物创作过程：从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 7. 关于中式风格图像生成的讨论：包括人物图像生成（描述生成穿蓝色汉服女孩的半身像，包括发型、妆容、服饰、配饰等特征，以及光线、环境等元素，探讨画面分辨率、风格控制等）、动物图像生成（尝试生成蛇、孔雀等动物的图像，涉及颜色、姿态、所处环境等描述，分析生成效果未达预期的原因）、景观图像生成（简要描述生成中式宫殿、桃花树等室外景观的尝试，展示相关测试图）。

以下是关于如何使用 AI 的一些建议： 1. 写东西： 可以让 AI 草拟任何东西的初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。 提高提示质量，通过与系统互动，让写作更出色。 将文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子，以激发自己做得更好。 把 AI 当作实习生，让它帮忙写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等，完成没时间做的任务。 利用 AI 解锁自己，当在任务中遇到困难挑战而分心时，它能提供动力。 2. 给 AI 提供信息： 尽可能地给它背景信息。 尽可能地让它自己去反思。 3. 中学生学习 AI： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术（机器学习、深度学习等）以及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等，尝试用 AI 技术解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 总之，无论是一般使用者还是中学生，都可以通过多种方式来学习和使用 AI，不断探索和实践，以更好地发挥其作用。

以下是学习用 AI 制作视频的方法和步骤： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 此外，您还可以参考以下共学课程视频回放： 1. 9 月 5 日：AI 文旅视频赏析，分享老师十三， 2. 9 月 6 日：AI 文旅视频入门，分享老师 WaytoAG 小田，共学文档： 3. 9 月 7 日：AI 文旅视频入门，分享老师 WaytoAG 小田， 4. 9 月 8 日：AI 文旅视频赏析，分享老师白马少年， 5. 9 月 10 日：AI 文旅视频进阶玩法，分享老师 Tonix，顶尖的制作团队黄社长背后的男人TONIX 老师给大家带来： 通过地方特色和文献总结归纳文案的小技巧 10M 通过文案整理归档多人协作方法 5M 特殊表现图片的生成方式技巧 10M 图像动态生成提示词技巧 Deforum 的快速转场制作小技巧 10M AnimateDiff 转场 5M EBS 丝滑转绘的小技巧 10M 首尾帧提示词技巧 使用 AE 制作现阶段无法 AI 呈现的动画动态小技巧 10M 教程 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是为新手从头学习 AI 提供的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，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，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是关于如何学习 AI 绘画的一些指导： 首先，了解 AI 绘画的工作原理很重要。就像学习画画要临摹大师的作品一样，AI 绘画也是通过学习大量的美术风格作品来生成类似风格的作品。以 Stable Diffusion 为例，其大模型就相当于您花四十年学习的绘画风格，您需要选对合适的大模型才能画出符合心意的作品。大模型可以在 C 站（https://civitai.com/）下载，但需要科学上网。 其次，您可以借助一些专业的工具和导师。比如《AI 绘画助手》，它是一位专业且贴心的学习导师，能为新手小白和进阶爱好者提供优质实用的指导。它能将复杂的神经网络等知识用通俗易懂的语言解释清楚，介绍流行的 AI 绘画工具如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等的使用步骤和独特之处，传授风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用以及获取高分辨率精美图像的方法，还能通过丰富的实战案例引领您从零基础起步创作作品，并为您答疑解惑和规划学习路径。 另外，像二师兄这样的学习者的经验也值得借鉴。他从下载安装包和教学视频开始，啃完 SD 的教程并进行炼丹实践，还与小伙伴探讨 AI 变现途径，加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney 并打磨文生图提示词。 总之，学习 AI 绘画需要了解原理、选对工具、不断实践和交流学习。

如果您想利用 AI 实现商业应用，可以从以下方面开始学习： 1. 微软相关课程： 《面向商业用户的人工智能学习》：https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/introductionaiforbusinessusers/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《人工智能商学院》：https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/transformyourbusinesswithmicrosoftai/ （和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发） 《机器学习入门课程》：https://github.com/Microsoft/MLforBeginners 《视觉》：https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/createcomputervisionsolutionsazureai/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《自然语言处理》：https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/explorenaturallanguageprocessing/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《使用 Azure OpenAI 服务的生成式人工智能》：https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/developaisolutionsazureopenai/?WT.mc_id=academic77998bethanycheum 2. 清华创协独立开发的 AI 应用开发实训营： 活动主题：以独立开发模式做可商业化的 AI 应用，从零到一打造具有商业化潜力的 AI 应用，学习产品设计、应用开发、运营与增长，并产出至少一个具备商业化潜力的 AI 应用。 课程亮点：实战为王，项目驱动，采用“理论认知+动手实践”双轨模式，在真实项目中积累经验；专业导师，深度指导，邀请独立开发者、资深工程师、产品经理提供指导与建议；资源支持，助你腾飞，提供 API、算力等资源支持，降低开发成本。 课程框架：暂未详细说明。 3. 了解七大行业的商业化应用： 企业运营：包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询、法律文书起草等。 教育：协助评估学生学习情况、定制化学习内容、论文相关工作等。 游戏/媒体：如定制化游戏、动态生成 NPC 互动等。 零售/电商：包括舆情监测、品牌营销、库存管理等。 金融/保险：如个人金融理财顾问、欺诈活动风险检测等。 制造业/汽车：涵盖生产计划、产线预测性维保辅助等。 生命科学：包括研发阶段靶点发现、医学文献处理等。 此外，ChatGPT 大模型以及生成式 AI 技术还将在图片、视频、数字人等领域的各种复杂场景中落地，利用海量的数据资源和算法实现商业化应用与迭代更新。

以下是为您提供的提示词学习材料： 一、关于提示词的一般理解 提示词（Prompt）是给大语言模型的输入文本，用于指定模型应执行的任务和生成的输出。它发挥着“提示”模型的作用，设计高质量的提示词需根据目标任务和模型能力精心设计，良好的提示词能让模型正确理解需求并给出符合预期的结果。示例包括直接提问型、策略建议型、翻译型、算数型、概念解释型等。 二、系统学习 Stable Diffusion 提示词的步骤 1. 学习基本概念 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。 2. 研究官方文档和教程 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 三、Claude 3.7 核心提示词相关资源 Anthropic 定期对外更新 Claude AI 的核心系统提示词，为广大提示工程师提供了宝贵的学习资料。您可以在以下链接中找到更多相关内容： 1. 中找到他们往期开源的更多系统提示词，涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 2. Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说：https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A 3. Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》：https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 4. 往期 Claude AI 核心系统提示词：https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts 5. Claude 官方用户手册 提示工程指南：https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview 6. Claude 官方提示库：https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library

学习 AI 算法可以从以下几个方面入手： 1. 神经网络和深度学习方面： 了解麦卡洛克皮兹模型，感知机的学习机制，如罗森布拉特受唐纳德·赫布基础性工作的启发想出的让人工神经元学习的办法，包括赫布法则。 熟悉感知机学习算法的具体步骤，如从随机权重和训练集开始，根据输出值与实例的差异调整权重，直到不再出错。 2. Python 与 AI 基础方面： 掌握 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 巩固数学基础，如统计学基础（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）。 学习算法和模型，包括监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习的基本概念。 了解模型的评估和调优方法，如性能评估（包括交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（如使用网格搜索等技术优化模型参数）。 熟悉神经网络基础，如网络结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）、激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 3. 强化学习方面： 了解在人工智能发展中，利用新算法解决挑战性问题的思路，如在某些领域找到适合的模拟任务环境进行训练和学习，不依赖人类专家先验。 以 AlphaZero 为例，理解其模型公式，包括定义神经网络、网络权重、棋盘状态表示、网络输出等。