📚 AI 学习笔记 🧠

📚 AI 学习笔记 🧠#

欢迎来到我的 AI 学习笔记！这里记录了我在人工智能领域的学习历程、重要概念和实践心得。希望这些内容能对你的学习之旅有所帮助！ 文中大部分内容来自于李沐（我的赛博导师）,只修改了小部分代码便于我自己理解以及文件存放，还有小部分内容为互联网搜罗的

目录 📖#

简介#

人工智能（AI） 是一个快速发展的领域，涵盖了从基础理论到实际应用的广泛内容。本笔记旨在整理和分享我在 AI 学习过程中的重要知识点和实践经验。

📊 机器学习基础#

机器学习 是 AI 的核心部分，主要涉及算法的开发和应用。主要内容包括：

  • 监督学习：分类和回归问题

  • 无监督学习：聚类和降维

  • 强化学习：智能体和环境的交互

🧠 深度学习#

深度学习 利用多层神经网络进行复杂的模式识别和数据处理。主要内容包括：

  • 神经网络基础：感知器、激活函数、损失函数

  • 卷积神经网络（CNN）：图像处理

  • 循环神经网络（RNN）：序列数据处理

💬 自然语言处理#

自然语言处理（NLP） 是 AI 的一个重要应用领域，处理人类语言的数据。主要内容包括：

  • 文本预处理：分词、词性标注、词嵌入

  • 语言模型：LSTM、Transformer、BERT

  • 应用：文本分类、机器翻译、情感分析

👁️ 计算机视觉#

计算机视觉 涉及图像和视频的分析和理解。主要内容包括：

  • 图像处理：滤波、边缘检测

  • 目标检测和分割：YOLO、Mask R-CNN

  • 应用：图像分类、物体检测、人脸识别

🔧 项目和实践#

通过实际项目来巩固和应用所学知识。项目示例：

  • 图像分类项目：使用 CNN 进行手写数字识别

  • 自然语言处理项目：情感分析

  • 强化学习项目：训练智能体玩游戏

🌟 资源推荐#

一些有用的学习资源和工具推荐：

类型

推荐内容

书籍

《动手学深度学习》

课程

动手学深度学习 PyTorch版

工具

PyTorch

感谢你的阅读！希望这份笔记对你的 AI 学习有所帮助。

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