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MIT-人工智能入门课（学完全额退款）
简介
分类
AI
课程标签：
K12
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任务列表
第1任务: 什么是AI？
第2任务: 机器是怎么学习的
第3任务: 什么是算法
第4任务: 什么是模型
第5任务: 训练一个模型
第6任务: 什么是生成式AI
第7任务: 大语言模型的运作原理
第8任务: 什么是推理模型
第9任务: 什么是ToKen
第10任务: 什么是智能体
第11任务: 什么是具身智能
第12任务: 什么是对齐技术
第13任务: 什么是认知外包
第14任务: AI会让人们失业吗？
第15任务: 以人为中心的人工智能
第16任务: AI编程：一句话生成网页应用
第17任务: 神经网络-AI的大脑
第18任务: 动手编写神经网络
第19任务: 什么是Transformer
第20任务: 大模型是怎么训练出来的
第21任务: 实战：微调大模型
第22任务: AI生图的原理-扩散模型
第23任务: 什么是世界模型
第24任务: 什么是语言模型
第25任务: 多模态对齐-一切皆ToKen
第26任务: 实战-打造数字分身
第27任务: 什么是“深度伪造”
第28任务: 什么是强化学习
第29任务: 多智能体博弈-AI世界的“进化论”
第30任务: 什么是AI Agent？
第31任务: 什么是MCP
第32任务: lesson32如何打造“新闻助手”智能体
第33任务: 什么是数据科学？
第34任务: 用数据科学分析友谊
第35任务: 数据对AI有多重要？
第36任务: 数据标注的争议
第37任务: AI的歧视与偏见
第38任务: 算力与能源-AI的物质基础
第39任务: 算力与权力-AI算力为何像石油
第40任务: AI的能耗
第41任务: AI编程导论
