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  一、基础概念篇

  • 第1天： 什么是人工智能？ Free Preview
  • 第2天：AI、机器学习、深度学习，到底有啥区别？ Free Preview
  • 第3天：人工智能的发展三阶段：从弱AI到强AI再到通用AI Free Preview
  • 第4天：从图灵测试看AI的起点
  • 第5天：什么是神经网络？AI为什么要模仿人脑？
  • 第6天：AI是怎么“学习”的？——从数据到训练
  • 第7天：什么是参数？为什么GPT要用上千亿个？
  • 第8天：模型是怎么“推理”的？——AI从输入到输出的全过程
  • 第9天：数据与算法：谁更重要？
  • 第10天：AI的“黑箱”问题：为什么连科学家也解释不清？
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  二、机器学习核心概念篇

  • 第11天：什么是机器学习？AI学习的第一步
  • 第12天：监督学习、非监督学习、强化学习的区别
  • 第13天：训练集、测试集、验证集是什么？
  • 第14天：什么是过拟合？为什么AI学得太好反而出错？
  • 第15天：什么是特征（Feature）？AI怎么找到规律？
  • 第16天：什么是梯度下降？AI的“爬山法”原理
  • 第17天：损失函数是什么？AI怎么判断“错了多少”？
  • 第18天：什么是迭代？模型是怎样一点点变聪明的？
  • 第19天：分类与回归——AI如何判断“猫狗”和“房价”
  • 第20天：决策树与随机森林——早期AI的“思考树”
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  三、深度学习与神经网络

  • 第21天：神经元的结构——AI的大脑细胞
  • 第22天：什么是多层神经网络？从“单细胞脑”到“思考机器”
  • 第23天：卷积神经网络（CNN）——AI如何看懂图像
  • 第24天：循环神经网络（RNN）——AI如何理解语言与时间序列
  • 第25天：LSTM与记忆单元——让AI学会“记重点”
  • 第26天：Transformer结构——ChatGPT的核心架构
  • 第27天：注意力机制（Attention）——AI如何学会“专注重点”
  • 第28天：词向量（Embedding）——AI理解词语的方式
  • 第29天：预训练与微调——大模型训练的两步走
  • 第30天：参数量与计算力——为什么 GPT 越大越聪明？
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  四、自然语言处理（NLP）

  • 第31天：什么是自然语言处理（NLP）？
  • 第32天：分词、词性标注与句法分析——AI 理解语言的三大基础能力
  • 第33天：语言模型的演化：从 n-gram 到 GPT
  • 第34天：ChatGPT 的原理：预测下一个词
  • 第35天：Prompt 提示词：AI 的“语言咒语”
  • 第36天：情感分析：AI 能读懂人类情绪吗？
  • 第37天：机器翻译的原理：AI 是如何跨语言思考的？
  • 第38天：文本生成：AI 如何写出像人一样的文章？
  • 第39天：对话系统与聊天机器人：从 Siri 到 ChatGPT
  • 第40天：大语言模型的局限与幻觉问题
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  五、计算机视觉与多模态AI

  • 第41天：AI 怎么看图像？从像素到理解
  • 第42天：图像识别 vs. 目标检测 vs. 分割 ——AI 视觉的“三个层级”，理解世界的“三种方式”
  • 第43天：人脸识别的技术原理与隐私风险 ——从“看清一张脸”，到“理解一个人”的双刃剑
  • 第44天：视频分析：AI 如何“看懂”一段视频？ ——让机器从“看到画面”进化到“理解一段故事”
  • 第45天：OCR 文字识别：AI“看图识字”的秘密 ——让电脑把“图片里的字”变成“真实可编辑文字”的全过程
  • 第46天：GAN 生成对抗网络：AI 如何“以假乱真”？ ——让 AI 从“不会画画”，变成“能创造逼真照片”的魔法机器
  • 第47天：Stable Diffusion、Midjourney 的底层逻辑 ——AI 是怎么把一句话“变成一张图”的？
  • 第48讲：多模态 AI：文字、图片、声音的融合 ——让 AI 不只“会读书”，还会“看图、听声、理解世界”
  • 第49天：文生图、图生文、文生视频的未来 ——一句话创造世界、图片自动生成故事、文本一键变短片的时代正在到来
  • 第50天：Sora 与视频生成革命：AI 创作新时代 ——“一句话变短片”的时代来了，人人都是导演，人人都能拍大片
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  六、AI应用场景与行业革命

  • 第51天：AI 在医疗中的应用：从诊断到新药研发 ——AI 正在成为医生的“超级助手”，不仅能看片子，还能发现新药
  • 第52天：AI 在金融领域的应用：风控、投顾与高频交易 ——机器比人更懂数据，AI 正在成为银行、证券、基金的新“大脑”
  • 第53天：AI 在教育中的应用：智能辅导与个性化学习 ——未来每个孩子都会拥有一个“私人老师”，学习差异不再是命运
  • 第54天：AI 在零售电商中的角色：推荐系统与定价策略 ——AI 决定你在淘宝、亚马逊、小红书看到什么、买什么、花多少钱
  • 第55天：AI 在交通中的应用：自动驾驶的原理 ——车不靠司机，而是靠“超级大脑 + 超级感官”自己开
  • 第56天：AI 在制造业：从工业 4.0 到智能工厂 ——工厂不再只是“机器在运转”，而是“机器 + AI 一起思考”
  • 第57天：AI 在法律与文案行业的冲击 ——AI 不会“取代律师与文案”，但会取代不会用 AI 的律师与文案
  • 第58天：AI 在娱乐产业：虚拟偶像、剧本生成、音乐 AI ——娱乐行业正在经历一次“无限创造力”的革命，AI 正把每个人都变成艺术家
  • 第59天：AI 在农业与气候预测中的新可能 ——用算法种地，用数据看天气，未来的粮食安全靠 AI 守护
  • 第60天：AI 助力创业：一人公司与智能体经济 ——一个人，就是一支团队；AI，就是你的“无限外包部队”
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  八、数据与算力

  • 第61天：为什么数据是 AI 的“燃料”？ ——没有数据，AI 再聪明也只是“空壳机器”
  • 第62天：数据清洗与标注的重要性 ——AI 学得好不好，关键不在“喂得多”，而在“喂得对不对”
  • 第63天：大数据与 AI 的关系 ——数据多≠AI 聪明，但没有大数据，AI 走不远
  • 第64天：什么是 GPU？为什么 AI 训练离不开它？ ——没有 GPU，现代 AI 几乎“跑不动”
  • 第65天：云计算与 AI：训练的“远程引擎” ——当算力不在你电脑里，AI 才真正开始普及
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  这部分理论性太强，感兴趣的可以继续深入学习

  • 第28天：自注意力机制（Self-Attention）——AI如何理解上下文
  • 第29天：位置编码（Positional Encoding）——AI如何理解顺序
  • 第30天：编码器与解码器——AI理解与生成的两大系统
  • 第31天：前馈网络（Feed Forward Network）——AI如何加工思想
  • 第32天：层归一化（Layer Normalization）——AI如何保持思考稳定
  • 第33天：残差连接（Residual Connection）——AI如何防止遗忘与塌陷
  • 第34天：多头注意力机制（Multi-Head Attention）——AI如何一心多用
  • 第35天：交叉注意力（Cross-Attention）——AI如何把理解变成输出
  • 第36天：Transformer的堆叠与深度——AI的思维层次是怎么形成的？
  • 第37天：参数与权重——AI的“神经记忆”是如何存储的？
  • 第38天：嵌入层（Embedding）——AI如何把文字变成可以理解的数字
  • 第39天：位置编码与时间意识——AI如何知道“谁在前，谁在后”
  • 第40天：Transformer的训练过程——AI是如何一步步变聪明的？
  • 第41天：损失函数（Loss Function）——AI如何知道自己错了？
  • 第42天：反向传播与梯度下降——AI如何“自我反省”与修正错误
  • 第43天：激活函数（Activation Function）——AI如何在数字中“点亮思考”
  • 第44天：过拟合与正则化——AI为什么会“学得太好反而变笨”？
  • 第45天：批量归一化（Batch Normalization）——AI如何在学习中保持情绪稳定
  • 第46天：注意力遮罩（Attention Mask）——AI如何“选择性地忽略”无用信息