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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。
的这个想象力,然后不敢去跟真实的人类进行提问。嗯,我就想问一下除此之外还有别的吗?我太好奇了。因为这个事情就是他感觉到了,就是人类在。在过往的历史过程中,在学习的过程中,他们遭遇的一些疑问,然后在这个AI时代的时候,他要跨越这个AI的这个范式的转移,其实还蛮难的。乔向阳46:31所以我想了解一下,除了刚才提到的这3个,还有别的吗?嗯,如果是在学习上面的话,因为我最近半年都去尝试各种工具,去辅助我个人的学习,我自己使用,还要跟一些用户去聊。当然第一个问题是AI的一个正面的点就是AI,嗯,你跟AI的交流或学习它是更轻松的,那这是一个,那。但第二个大家会有一些隐忧,嗯,其实是刚刚丽青说的正面的就是它可能会有另一面,就是所有的turning,所有的模型turning都是由那个人类去review的,这个人的review的标准就会特别可能就会有一小撮人去给这个支持去画这条线,它可能不是符合正态分布的。比如种族主义,它是我,如果我觉就我的脑海里面想到的真正的分布,可能是大多数人是有种族主义的倾向的啊a,但AI的反馈绝对不是有种阻力,那这个时候肯定会有人去划这条线,那第二个就是刚说完正面,第二个负面的影响就是有可能各位从AI这里学到的知识不一定是符合精排分布的,很有可能是一小撮人给你既定的知识所谓的知识。乔向阳48:05是的,嗯,所以这个是一个,嗯。我发现因为当他,特别是你找他学习的时候,就是你用AI辅助学习,他给你的答案绝对是符合他的标准,且符合正态分布的,然后或者说他会有个更高优的优先级。这个过程我们是不知道的,他给了你一个这个答案,就是当年的被抓的这是负面。然后第三个又是一个正面的,就是他在这个过程当中你会节省很多很多的时间。我觉得这是一个AI,能够AI有个特性,就是我刚说到summary它是不行,就是它在那个单个summary是没有效果,但它在多个它有个很强能力,就并
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