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MIT-人工智能入门课（学完全额退款）
第36任务： 数据标注的争议
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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
