人工智能数学基础-计算理论 补习课程表人工智能数学基础：计算理论一、课程概述计算理论是计算机科学的理论基础，也是人工智能领域的重要基石。它主要研究计算的本质、计算的能力与局限以及计算的效率问题。对于人工智能工程师而言，掌握计算理论不仅有助于理解计算机解决问题的基本原理，还能为算法设计、模型优化和问题求解提供理论指导(1)。本课程表旨在帮助有工作经验但基础薄弱的学习者系统掌握计算理论基础知识，...
优化理论是人工智能领域的核心数学基础，为机器学习、深度学习、强化学习等提供了理论框架和算法基础。
数组是计算机科学和人工智能领域的基础数据结构，是理解算法设计、程序优化和问题求解的关键。在人工智能时代，从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，高效的数据组织和处理方法都是这些技术的基础支撑。对于希望进入人工智能领域的工作人员来说，扎实的数组基础是必不可少的。
人工智能算法基础-数据结构 补习课程表人工智能算法基础：数据结构一、课程概述数据结构是计算机科学和人工智能领域的核心基础，是理解算法设计、程序优化和问题求解的关键。在人工智能时代，从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，高效的数据组织和处理方法都是这些技术的基础支撑。对于希望进入人工智能领域的工作人员来说，扎实的数据结构基础是必不可少的。本课程表旨在帮助有工作经验但大学期间未认真学...
人工智能数学基础-信息论 补习课程表人工智能数学基础：信息论一、课程概述信息论是人工智能领域的核心数学基础，为处理复杂数据和优化模型提供了理论框架。在机器学习、深度学习、自然语言处理等 AI 子领域中，信息论被广泛应用于特征选择、模型评估、损失函数设计和数据压缩等关键环节。对于希望在人工智能领域有所建树的工程师而言，扎实的信息论基础是必不可少的。本课程表旨在帮助有工作经验但基础薄弱的学习者系...
人工智能数学基础-图论 补习课程表人工智能数学基础：图论一、课程概述图论是人工智能领域的核心数学基础，为处理复杂关系和网络结构提供了理论框架。在机器学习、知识图谱、路径规划、网络分析等 AI 子领域中，图论被广泛应用于数据建模、算法设计和问题求解。对于希望在人工智能领域有所建树的工程师而言，扎实的图论基础是必不可少的。本课程表旨在帮助有工作经验但基础薄弱的学习者系统掌握图论知识，从基础概念到...
人工智能数学基础-微积分 补习课程表人工智能数学基础：微积分一、课程概述微积分是人工智能领域的核心数学基础，为处理连续变量和优化问题提供了理论框架。在机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 子领域中，微积分被广泛应用于梯度计算、优化算法、损失函数最小化等关键环节。对于希望在人工智能领域有所建树的工程师而言，扎实的微积分基础是必不可少的。本课程表旨在帮助有工作经验但基础薄弱的学习...
人工智能数学基础-离散数学 补习课程表人工智能数学基础：离散数学一、课程概述离散数学是人工智能领域的核心数学基础，为处理离散结构和关系提供了理论框架。在机器学习、算法设计、数据结构、知识表示等人工智能关键领域中，离散数学扮演着不可替代的角色。对于希望在人工智能领域有所建树的工程师而言，扎实的离散数学基础是必不可少的。本课程表旨在帮助有工作经验但基础薄弱的学习者系统掌握离散数学知识，从基础概念...
人工智能工程师的统计学 补习课程表人工智能数学基础：统计学一、课程概述统计学是人工智能领域的核心数学基础，为处理数据和不确定性提供了理论框架。在机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等 AI 子领域中，统计学被广泛应用于数据预处理、模型构建、参数估计、模型评估和优化等关键环节。对于希望在人工智能领域有所建树的工程师而言，扎实的统计学基础是必不可少的。本课程表旨在帮助有工作经验但基础薄弱...
人工智能工程师的概率论 补习课程表人工智能数学基础：概率论一、课程概述概率论是人工智能领域的核心数学基础，为处理不确定性和随机现象提供了理论框架。在机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等 AI 子领域中，概率论被广泛应用于模型构建、参数估计、推断预测等关键环节。对于希望在人工智能领域有所建树的工程师而言，扎实的概率论基础是必不可少的。本课程表旨在帮助有工作经验但基础薄弱的学习者系统掌...
人工智能工程师的线性代数 补习课程表人工智能基础：线性代数一、课程概述线性代数是人工智能领域的核心数学基础，为数据表示、线性变换和降维提供了关键工具(4)。作为人工智能从业者，扎实的线性代数基础对于理解和实现机器学习算法、神经网络、计算机视觉等前沿技术至关重要。本课程表旨在帮助有工作经验但基础薄弱的学习者系统掌握线性代数知识，从基础概念到高级应用，结合人工智能实际需求，构建完整的知识体系。1...
一、人工智能(AI)领域分类沙盘人工智能领域0.1 符号主义/逻辑主义人工预定规则专家系统分层一：人工智能在机器学习出现之前，技术路线多样化，小众化。从技术路径、实现方式等多个角度划分，机器学习（以数据驱动的自动学习为核心）是当前最主流的分支之一，除此之外，有出现过许多基于规则、逻辑、先验知识或交互反馈的分类，主要概括起来包括以下几类： 人工智能 史前分类：（机器学习之前的常见分类）├─ 0...
本文将从技术应用场景、企业实践案例、效率提升量化分析、组织变革影响、社会就业结构变化等多个维度，全面探讨AI能力应用于软件行业的现状、影响及发展趋势。
焦娟团队著出的《AI场景革命》一书，对已到或将要到来的（未来3～5年）以AI技术为生产力孵化出的一系列AI应用场景的革命进行了预测，结合原文描述与核心观点进行综合小结，以方便大家花最少的时间了解本书。
互联网女皇Mary Meeker 2025年5月30日发布的人工智能趋势报告《趋势-人工智能》（Trends – Artificial Intelligence）核心观点，结合关键数据和图表逻辑编排，助你快速掌握AI领域颠覆性变革！
时光快进二十五年，那场始于1999年的互联网浪潮，以排山倒海之势重塑了我们生活的每一个维度，历史的车轮总是相似的，我们一块起步Al。
本文将从基础概念、核心技术、数据处理、训练方法、评估体系、应用场景、伦理安全等多个维度，系统阐述100个AI大模型的关键基础知识，帮助读者全面理解这一前沿技术领域。
文章介绍从上世纪40年代AI出现前期到当今的整个发展过程和关键事件，帮大完了解人工智能历史。
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卷积神经网络https://mp.weixin.qq.com/s/exLiVpl9IUMJGC4lh75lew
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以下是对监督学习的系统性总结，涵盖核心概念、算法分类、实践要点及前沿发展，结合工业界应用场景进行结构化解析：---https://mp.weixin.qq.com/s/kxJ7KNsC-UMAxJxaix-MTwhttps://mp.weixin.qq.com/s/4mFRBomHCupyI-NvrKaw7whttps://mp.weixin.qq.com/s/4ZRpIZBF6BIr4uV...
一、数学基础知识的重要性人工智能的核心要素：数据、算法、算力、场景（部分企业，如华为）—构成了人工智能从理论到落地的完整闭环。数据：AI的“燃料”与知识源泉，是训练AI模型的基础原料，包括文本、图像、语音等多模态信息，其质量、规模及多样性直接决定模型的准确性和泛化能力。算法：AI的“决策大脑”，是AI实现智能决策的计算方法，从基础规则学习到复杂神经网络，决定系统的认知与推理能力。 算力：...
摘要本研究旨在系统评估各行业转型到人工智能（AI）的难度，为不同行业的智能化转型提供科学依据和操作指南。研究采用综合分析方法，从AI行业现状、各行业特点及统计分析三个维度展开。首先，深入剖析AI行业在技术、资源、环境、配套及政策等多方面的现状，揭示其对各行业转型的影响；其次，针对IT/软件开发测试、内容创作/媒体/新闻、制造业/工业、教育/科技、金融/商业服务、医疗/健康、广告/营销、零售/...
要认清AI就是一能力、工具，可以接合自身的情况，先要做一些关联性的尝试。
人工智能是我们这一代人今天碰到的最大的机会。 如何学习Al？都需要什么样的知识基础？需要什么样的软件工具库？要了解哪些编程功能函数？本文为大家做一个基本的引导，以便帮助大家快速入门，走出第一步，少走弯路。
