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您的位置:首页 > 综合教程 》 严伯钧AI通识课:81节精华全解析
  • 教程简介
    探索人工智能的奥秘,掌握未来科技趋势!严伯钧教授的81节AI通识课程,涵盖了从基础理论到实际应用的全面内容。课程深入浅出地讲解了AI的核心概念、技术实现、行业影响及未来趋势,特别适合初学者和创业者。通过本课程,您将了解AI如何改变各行各业,学习如何有效利用AI技术提升业务效率,洞察AI创业机会。无论是AI技术爱好者还是寻求创新突破的创业者,这都是一门不可错过的课程。立即加入,开启您的AI探索之旅!
    以下云资源目录树快照生成于[11个月前],该学习资料由夸克云用户[夸父*088]分享(只展示大部分文件和目录)
    严伯钧AI通识课:81节精华全解析2.05 GB(mp4视频81节;)
    9.9-AI将带领我们去往何方?.mp440.25MB
    9.8-AI与人类永生:上传意识靠谱吗?.mp442.02MB
    9.7-AI与中医.mp441.59MB
    9.6-AI与笛卡尔:如何让AI有逻辑?.mp445.71MB
    9.5-AI与尼采:硅基生命是人类的进化方向吗?.mp435.73MB
    9.4-AI与维特根斯坦:语言的边界就是认知的边界.mp423.62MB
    9.3-AI与休谟:因果律不存在.mp432.45MB
    9.2-AI与“炼金术”.mp441.56MB
    9.1-AI智能的来源:涌现.mp434.34MB
    8.9-脑机接口的风险:AI成瘾.mp427.64MB
    8.8-脑机接口:碳基生命与硅基生命的融合.mp418.42MB
    8.7-拔插头管用吗?.mp432.06MB
    8.6-AI拥有权利吗?.mp426.3MB
    8.5-AI的意识会觉醒吗?.mp427.29MB
    8.4-量子力学的风险.mp422.95MB
    8.3-教狗上厕所vs教人上厕所.mp415.05MB
    8.2-如何教AI“做人”?.mp417.68MB
    8.1-机器人三定律.mp421.26MB
    7.9-AI+web3的创业机会.mp431.55MB
    7.8-知识自动化领域的创业机会.mp419.56MB
    7.7-教育领域的创业机会.mp421.6MB
    7.6-销售领域的创业机会.mp416.8MB
    7.5-创作领域的创业机会.mp423.15MB
    7.4-信息整合领域的创业.mp419.29MB
    7.3-专业领域大模型.mp421.2MB
    7.2-中间层的整合创业机会.mp412.77MB
    7.1-基础大模型没有机会.mp411.68MB
    6.9-智慧创造.mp430.09MB
    6.8-专业服务.mp424.47MB
    6.7-科研提效.mp429.94MB
    6.6-影音创作.mp427.81MB
    6.5-情感陪伴.mp417.33MB
    6.4-智能体工作流.mp416.79MB
    6.3-微调.mp416.33MB
    6.2-智能体.mp418.48MB
    6.1-AI的核心价值:降低复杂度.mp419.93MB
    5.9-生成式AI的产品设计思路:让AI把你当成人.mp418.75MB
    5.8-生成式AI的产品设计思路:把AI当成人.mp418.2MB
    5.7-提示词的妙用.mp422.91MB
    5.6-AI时代的新职业:提示词工程师.mp415.87MB
    5.5-文生影片:扩散-transformer-模型.mp416.07MB
    5.4-文生图:扩散模型.mp426.19MB
    5.3-Transformer架构.mp426.63MB
    5.2-什么是神经网络的架构?.mp419.81MB
    5.1-什么是生成式AI?.mp420.21MB
    4.9-AlphaGO是如何打造的?.mp431.95MB
    4.8-神经网络如何“反思”?.mp425.74MB
    4.7-如何打造有用的神经网络?.mp420.64MB
    4.6-什么是DeepLearning?.mp426.59MB
    4.5-为什么GPU比CPU强?.mp416.32MB
    4.4-神经网络的基本结构.mp430.87MB
    4.3-神经网络就是模拟人脑.mp422.41MB
    4.2-人脑是如何运作的?.mp422.03MB
    4.1-“你才搞神经网络,你全家都搞神经网络”.mp426.42MB
    3.9-如何用强化学习打Dota2?.mp433.13MB
    3.8-强化学习:空间人工智能.mp431.06MB
    3.7-强化学习:具身智能.mp425.42MB
    3.6-机器学习三大法宝:强化学习.mp424.74MB
    3.5-无监督学习:K均值算法.mp421.67MB
    3.4-机器学习三大法宝:无监督学习.mp419.81MB
    3.3-监督学习:人脸识别.mp412.98MB
    3.2-机器学习三大法宝:监督学习.mp419.57MB
    3.1-机器学习:人工智能的地基.mp432.92MB
    2.9-负责任的人工智能.mp421.41MB
    2.8-人工智能真的只能只能是个“黑盒”吗?.mp436.37MB
    2.7-AGI:大力真的可以出奇迹吗?.mp439.22MB
    2.6-什么是ScalingLaw?.mp432.08MB
    2.5-通往AGI之路.mp437.37MB
    2.4-人工智能的核心领域:机器学习.mp425.49MB
    2.3-人工智能有哪些实现方式?.mp433.84MB
    2.2-人工智能包括哪些方面?AI=ANI+AGI.mp432.2MB
    2.1-人工智能的终极目标:像人一样解决问题.mp442.11MB
    1.9-如何检验你的AI学习成果?.mp420.56MB
    1.8-AI通识课,到底讲什么东西?.mp427.04MB
    1.7-用好AI的法门:问题比答案重要.mp422.43MB
    1.6-AI取代不了的行业有哪些?.mp427.46MB
    1.5-AI最先取代的行业:金融.mp429.87MB
    1.4-AI将取代哪些行业?.mp430.51MB
    1.3-人工智能的爆发点,为什么是“语言”?.mp426.26MB
    1.2-人工智能的“智能”本质:信息复杂度的跃迁.mp424.36MB
    1.1-AI:人类最后一项重要发明.mp438.9MB
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