解锁AI知识学习笔记

掌握人工智能的基本概念、算法和应用

核心概念

• 机器学习与深度学习的区别
• 监督学习、无监督学习和强化学习
• 神经网络基础
• 概率图模型

经典算法

• 线性回归与逻辑回归
• 决策树与随机森林
• 支持向量机(SVM)
• K-均值聚类
• 主成分分析(PCA)

学习资源

推荐学习路线：

• 《机器学习》- 周志华
• 《深度学习》- Ian Goodfellow
• 在线课程：Coursera机器学习专项课程

深入理解大语言模型的架构、训练和优化

模型架构

• Transformer架构详解
• 注意力机制原理
• 编码器-解码器结构
• 自注意力与多头注意力

训练方法

• 预训练与微调策略
• 数据集构建与清洗
• 分布式训练技术
• 模型压缩与加速

关键技术

• 词嵌入技术
• 位置编码机制
• 层归一化与残差连接
• 知识蒸馏方法

分享在AI项目中的实践经验和心得体会

项目实践

• 从零构建文本分类器
• 图像识别模型优化技巧
• 自然语言处理项目流程
• 模型部署与推理优化

常见挑战

• 数据质量与标注问题
• 模型过拟合与欠拟合
• 计算资源管理
• 模型可解释性

最佳实践

在AI项目中总结的经验：

• 重视数据预处理阶段
• 建立有效的验证策略
• 持续监控模型性能
• 保持对新技术的敏感度