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人工智能基础B
上海交通大学 · 学生创新中心
一门面向实践的人工智能导论课：从 AI 概论与 Python 基础，走到线性回归与神经网络、卷积神经网络、目标检测 YOLO，最后落到大语言模型流水线与 Gradio 应用。
课程助教
基于本课程全部知识库答疑，回答附出处，只讲课里有的，不编造。
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观看动画 →项目指导
上传项目文档（选题 / 方案 / 代码 / 报告），AI 指导老师结合课程要求逐项给出具体修改意见与改进清单。
上传项目，获取意见 →课程章节
- 1人工智能概论与Python基础 — AI/ML/DL 概念体系、发展史、三要素 ABC、Python 实践入门
- 2Python编程基础 — 变量与数据类型、条件、循环、函数、类与对象
- 3从线性回归到神经网络 — 线性回归、MSE、梯度下降、激活函数、前向/反向传播、Softmax
- 4卷积神经网络及实践 — 卷积、池化、CBA、参数量、ResNet、迁移学习
- 5目标检测YOLO — 两阶段/一阶段、边界框、IoU、NMS、mAP、YOLO 实践
- 6大语言模型流水线解析与Gradio应用 — 分词、位置编码、注意力、Transformer、解码策略、Gradio 与大模型 API
题库共 320 题