以下是为您提供的 AI 学习目录：
基础部分：
专项部分：
实战部分：
请注意，以上内容仅供参考，您可以根据自身需求和实际情况进行调整和学习。
根据电脑的硬件情况和自身财力💰选择合适的开始方式本地部署如果你的电脑是M芯片的Mac电脑（Intel芯片出图速度非常慢，因此不建议）或者2060Ti及以上显卡的Windows电脑，可以选择本地部署。强烈建议在配有N卡的Windows电脑上进行在线平台对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署，大家根据实际情况选择即可配台电脑❗️非常不建议一上来就配主机，因为大概率会变成游戏机或者吃灰（土豪请随意）。玩几个月后还对AI有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大，显卡预算之内买最好，其他的随意[heading2]课程简述[content]先验经验需要熟练使用文生图、图生图；需要有一定的逻辑思考能力以及推理能力；适合炼丹新人、小白课程安排课程大约70-80%是理论和方法论的内容，大部分练习会在课外跟大家沟通、练习。只有少部分必要内容会在课上演示[heading2]学习路径[content]必学、必看内容是基础课，主要是为了解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉是针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分
我们希望帮助用户从零开始，快速掌握智谱BigModel清流-智能体开发平台的搭建使用，缩短学习曲线，提升企业的智能化转型效率。1.整体可分为三大阶段，精心设计了由浅入深、循序渐进的学习路径，确保你能在最短时间内快速上手基于BigModel智谱清流的智能体应用开发。在产品概述，我们会阐述清流的产品定位和我们的独特优势，即解决企业在AI落地遇到的难题，实现满足投产要求的解决方案的落地。在产品功能详解中：基础篇，我们首先会介绍清流的核心概念与和基本操作：分别从智能体广场、画布编排调试、插件中心、知识库等关键模块入手。通过这一部分的学习，你将对清流建立全局的认知，能够使用关键节点搭建简单的AI应用。为后续的深入学习打下基础。进阶篇将带你探索清流的进阶功能和开发技巧。你将学会如何优化工作流性能、如何搭建复杂的业务逻辑、如何管理和部署AI智能体应用，等等。通过这一部分的学习，你将全面提升自己的智能体应用开发能力，能够独立完成实现更为复杂、可投产使用的AI企业级智能体应用。在产品实战，我们通过几个来自真实业务场景的项目案例，将清流的能力应用到落地场景中。从研报生成到旅游搭子，再到即拍即搜，通过最佳实践掌握清流的开发的精髓，为本企业积累AI项目的实战经验。
1.数学基础:线性代数、概率论、优化理论等2.机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等3.深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等4.自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等5.计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等6.前沿领域:大模型、多模态AI、自监督学习、小样本学习等7.科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等[heading3]偏向应用方向[content]1.编程基础:Python、C++等2.机器学习基础:监督学习、无监督学习等3.深度学习框架:TensorFlow、PyTorch等4.应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等5.数据处理:数据采集、清洗、特征工程等6.模型部署:模型优化、模型服务等7.行业实践:项目实战、案例分析等无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。