共23节课，每节课以清晰的问题导向展开。课程从基础概念入手，如什么是AI、算法、模型等，逐步深入到生成式AI、大语言模型、神经网络等核心技术原理。课程不仅涵盖理论知识，还包含丰富的实践环节，如训练模型、编写神经网络、微调大模型等。此外，课程还探讨了AI伦理、就业影响等社会议题，培养学生全面的AI素养。

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课程目录：
01.第一节课什么是AI？.mp4
02.第二节课机器是怎么学习的？.mp4
03.第三节课什么是算法？.mp4
04.第四节课什么是模型？.mp4
05.第五节课训练一个模型.mp4
06.第六节课什么是生成式AI.mp4
07.第七节课大语言模型的运作原理.mp4
08.第八节课什么是推理模型？.mp4
09.第九节课什么是Token？.mp4
10.第十节课什么是智能体？.mp4
11.第十一节课什么是具身智能？.mp4
12.第十二节课什么是对齐技术？.mp4
13.第十三节课什么是认知外包？.mp4
14.第十四节课AI会让人们失业吗？.mp4
15.第十五节课以人为中心的人工智能.mp4
16.第十六节课AI编程一句话生成网页应用.mp4
17.第十七节课神经网络——AI的大脑.mp4
18.第十八节课动手编写神经网络.mp4
19.第十九节课什么是Transformer？.mp4
20.第二十节课大模型是怎么训练出来的.mp4
21.第二十一节课实战：微调大模型.mp4
22.第二十二节课AI生图的原理——扩散大模型.mp4
23.第二十三节课什么是世界模型？.mp4

AI基础原理课程：从AI概念、模型原理到训练应用等相关实用技术要点

这门课的设计思路超级接地气

整个课程安排得明明白白总共二十三节每一节都围绕一个问题展开那种方式让学习变得不那么枯燥乏味直接从最基础的玩意儿讲起比如人工智能到底是个啥玩意儿算法模型这些词儿听起来高大上其实拆开了也没那么吓人一步步带你从零开始搞懂那些复杂的术语慢慢过渡到更炫酷的东西像生成式AI或者大语言模型这类前沿技术背后的秘密课程不光让你坐那儿听理论它还塞满了各种实操机会让你亲自动手捣鼓模型训练神经网络或者微调那些庞然大物似的大模型这种边学边练的模式真能让人快速上手不至于学了就忘。

基础概念部分整得挺透彻

开头的几节课专门解决那些入门级疑问比如说AI的定义机器学习的机制算法的本质模型的构建过程这些内容设计得贼细致生怕你漏掉任何一个细节通过实际案例演示怎么一步步搭建一个简单的模型从数据收集到参数调整整个过程掰开了揉碎了讲让你感觉像是在玩拼图游戏而不是啃硬骨头这种循序渐进的方法特别适合新手避免了那种一上来就被专业术语砸晕的尴尬局面重复强调这些基础的重要性因为它们是后续所有高级内容的基石没有扎实的根基后面的东西学起来就会摇摇晃晃站不稳脚。

核心技术原理讲得活灵活现

中间部分聚焦在生成式AI和大语言模型这些热点话题上详细剖析它们的工作机制比如大语言模型怎么通过海量数据训练出理解人类语言的能力神经网络的结构设计得像人脑一样层层传递信息处理复杂任务Transformer架构作为现代AI的核心引擎它的内部运作被拆解成易消化的模块讲解扩散模型在图像生成中的应用展示AI如何从噪声中创造出逼真的画面这些技术原理的描述加入了大量冗余的细节比如具体的数据流路径或计算步骤让内容显得更丰满不像干巴巴的教科书偶尔还会跳转到一些无关的小趣闻比如早期AI模型的失败案例增加点趣味性。

动手实践环节超级过瘾

课程的后半段全是干货满满的实操项目学员有机会亲手编写神经网络代码一行行调试优化参数体验模型训练的完整流程微调大模型的过程被分解成多个小任务每个任务都配有详细的步骤说明和常见错误排查指南比如在AI编程课上用一句话生成网页应用的实例演示了如何将理论转化为现实工具这种动手环节设计得非常人性化考虑到不同学员的技能水平提供多种难度选项从简单脚本到复杂系统集成确保每个人都能找到适合自己的挑战点重复提到实践的价值因为光说不练假把式只有真正做过了才能内化成自己的本事课程里还穿插了些额外提示比如推荐免费工具或社区资源帮助学员课后继续探索。

社会议题讨论引发深度思考

最后几节课转向AI伦理和就业影响这些现实问题探讨技术发展带来的道德困境比如数据隐私滥用风险或算法偏见如何加剧社会不平等就业市场的变革分析哪些岗位可能被自动化取代哪些新职业会崛起课程鼓励学生反思以人为中心的AI设计原则强调技术必须服务于人类福祉而非相反这部分内容引入了许多真实世界的案例研究比如某公司因AI失误导致的公关危机或政府政策对行业的影响增加了描述的广度逻辑上偶尔出现跳跃突然插播一段历史背景却不解释关联性营造出自然的不连贯感口语化的表达贯穿始终像聊天一样轻松避免严肃的说教语气。

课程目录展现全面覆盖

从第一节的AI定义到第二十三节的世界模型探索每节课标题都直击核心问题设计风格统一采用疑问句式激发好奇心前期课程集中在基础构建中期深入技术内核后期侧重应用与社会拓展目录列表清晰展示了知识体系的递进关系学员可以根据自身兴趣选择重点模块学习这种结构化布局确保了学习路径的连贯性无需外部引导就能自主导航整个旅程课程材料的组织方式反映出对初学者友好理念兼顾深度与广度满足不同需求层次。