人工智能¶

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笔记 / 学习路径

从神经网络到智能体，记录 AI 学习路上的关键概念与实践。

01 / 内容导览¶

阶段	主题	关键问题
I	神经网络基础	从感知机到 Transformer：模型如何"学习"？
II	训练范式	监督、无监督、强化 — 不同信号驱动不同行为
III	规模化	大模型涌现能力从何而来？Scaling Law 说了什么？
IV	智能体构建	如何让模型使用工具、规划、反思、协作？

✦ 入门先读 ML 了解机器学习全景 → 再看 DL 理解深度网络 → 最后 Turing 建立计算理论基础

✦ 进阶掌握 ANN 网络结构细节 → 进入智能体概念 → 深入 RAG 检索增强 → 构建多智能体系统

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