以下是关于 AI 基础知识的介绍：
AI 背景知识：
基础理论：明确人工智能、机器学习、深度学习的定义以及它们之间的关系。
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：了解其基本概念。
评估和调优：
性能评估：知道如何评估模型性能，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：理解包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等基本结构。
激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
对于新手学习 AI，建议：
了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解其主要分支及联系，浏览入门文章。
开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。
选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。
实践和尝试：理论学习后进行实践，尝试使用各种产品并分享作品。
体验 AI 产品：与如 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。
2025-04-09