人工智能入门指南：让你直观了解 AIGC 和 AI课程

1、直观入门：神经网络MLP

作为在软件开发和人工智能领域有多年经验的专业人士，我想编写一份入门指南，帮助对人工智能感兴趣的人更好地理解和掌握这个领域🎉。首先，人工智能是计算机科学的一个重要分支，而计算机科学本质上是一门实践性极强的学科。因此，想要真正掌握人工智能，就需要不断动手实践，通过实际操作来学习和掌握相关的理论和技术。其次，英文在这个领域占据重要地位🔝。无论是学术论文、技术文档还是编程语言，大部分都是以英文为主。因此，要想在这个领域取得进步，一定程度的英文阅读能力是必不可少的。

如果你想直观地了解神经网络的工作原理和结构，我推荐你使用Tensorflow的playground。这是一个非常实用的在线工具，可以通过直观的界面和交互来深入理解神经网络的基本概念和工作原理。在这个平台上，你可以调整神经网络的各种参数，包括神经元的数量、隐藏层的数量和学习率等等。你可以观察这些参数的改变如何影响神经网络的训练过程和结果👏。通过这个工具，你可以轻松地调整神经网络的各种参数，并观察它们对分类或回归结果的影响。

2、直观入门：CNN

对于卷积神经网络(CNN)，我推荐你使用cnn-explainer来了解其计算过程。在这个网站上，你可以学习到最基础的CNN是如何计算的，包括激活函数relu、max_pool以及flatten👍。通过鼠标点击操作，你可以对CNN网络有个直观的印象。

3、直观入门：Transformer

很遗憾，我没有找到一个能直观表示Transformer的在线网站。不过你可以看一下相关的视频，这也是一个很好的入门方式。

4、网络课程

在自学之前，我建议你去找一个靠谱的网络课堂学习一下，这样比较容易系统地学习。比如，你可以试试知乎学堂推出的《程序员的AI大模型进阶之旅》。这是一份非常有意思的介绍性入门课程，可以让你对大模型有个了解👍。

5、经典论文学习

在人工智能领域，新的理论和技术不断涌现。为了跟上领域的步伐，我为你精选了60多篇具有代表性的论文，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等方面。这些论文不仅有深度的理论分析，还有详细的实现过程。通过认真阅读这些论文并理解其中的理论和方法，你可以提高自己的理论水平。同时，通过阅读代码并理解其实现原理，你可以在实践中增强编程能力。

总结回顾

想要入门人工智能，直观入门是一个很好的方法。使用Tensorflow的playground可以让你直观地了解神经网络的工作原理和结构。此外，通过cnn-explainer你可以学习卷积神经网络的计算过程。另外，你可以参加一些网络课程，如《程序员的AI大模型进阶之旅》，来系统地学习人工智能。阅读经典论文也是提高理论水平和实践能力的好方法。

感谢你的阅读，希望这份指南能对你入门人工智能有所帮助😎！

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