Chat with Wiki - ai基础学习课件

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以下是为您提供的 AI 基础学习课件相关内容：

了解 AI 基本概念：

建议阅读「从这里启程」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。

开始 AI 学习之旅：

在「入门：AI 学习路径」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。
可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按自己节奏学习，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，可根据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。

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作品。
知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。

体验 AI 产品：

与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。

写给不会代码的您：

AI 背景知识：了解基础理论，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。
数学基础：熟悉统计学基础（如均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（如向量、矩阵等基本概念）、概率论（如条件概率、贝叶斯定理）。
算法和模型：了解监督学习（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。
评估和调优：了解如何评估模型性能（包括交叉验证、精确度、召回率等），学习使用网格搜索等技术优化模型参数。
神经网络基础：理解神经网络的基本结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络），了解常用的激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。

微软 AI 初学者入门课程：

特定的机器学习云框架，例如Azure Machine Learning、Microsoft Fabric、Azure Databricks。如有需要，考虑相关课程，如《使用 Azure Machine Learning 构建和运行机器学习解决方案》、《使用 Azure Databricks 构建和运行机器学习解决方案》。
对话式人工智能和聊天机器人，可参考单独的课程《创建对话式人工智能解决方案》及这篇博文。
深度学习背后的深层数学，推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，该书可在 https://www.deeplearningbook.org/上获取。

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References

问：新手如何学习 AI？

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。

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

[heading3]如果希望继续精进...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。

微软AI初学者入门课程

特定的机器学习云框架。例如[Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)，[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)，或[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)。如有需要，考虑以下课程：《[使用Azure Machine Learning构建和运行机器学习解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/explore-azure-machine-learning-workspace/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[使用Azure Databricks构建和运行机器学习解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》。对话式人工智能和聊天机器人。这方面有一个单独的课程《[创建对话式人工智能解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》，你也可以参考[这篇博文](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)了解更多详情。深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics）。关于这一点，我们推荐Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，该书可在https://www.deeplearningbook.org/上获取。