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人工智能应用开发(学森挑战计划) · 原理可视化

每个核心知识点一个动画讲解,共 69 个 —— 点击放大观看。

第1章人工智能发展历程与四次浪潮
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第1章图灵测试与关键人物
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第1章人工智能、机器学习与深度学习的关系
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第1章线性回归:最小二乘拟合西瓜甜度
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第1章感知机、激活函数与决策树
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第1章AI 爆发三要素与大数据
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第1章GPU 算力与并行计算
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第1章AI 算法链路:感知、生成到行动融合
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第1章AI 伦理:公平性与偏见
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第1章AI 伦理:透明性、可解释性与问责
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第2章Vibe Coding 理念与编程方式四个时代
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第2章Trae + Python + Anaconda 开发环境与 conda 命令
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第2章变量、注释与动态类型
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第2章数值类型与浮点误差
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第2章运算符与表达式
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第2章字符串的索引、切片与 f-string
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第2章列表、元组、字典与集合
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第2章条件判断与循环
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第2章函数:def、参数与返回值
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第2章Vibe Coding 正确姿势:好 Prompt、分步迭代与报错即 Prompt
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第3章感知机与多层感知机
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第3章激活函数 Sigmoid与ReLU
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第3章神经网络结构与前馈传播
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第3章Softmax、独热编码与交叉熵
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第3章梯度下降与反向传播
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第3章局部连接与权重共享
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第3章卷积运算与多通道卷积
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第3章池化层与CNN全流程
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第3章ResNet残差网络与迁移学习
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第3章ResNet18水果分类实践与混淆矩阵
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第4章判别模型与生成模型
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第4章生成模型发展历程:从临摹到创作
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第4章自编码器 AE:压缩与还原
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第4章变分自编码器 VAE:从孤岛到云海
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第4章GAN 生成对抗网络与交替训练
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第4章GAN 训练难题与 StyleGAN 分层控制
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第4章扩散模型 DDPM:加噪与去噪
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第4章噪声预测器的训练与去噪采样
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第4章Stable Diffusion:先画草稿再放大精修
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第4章扩散模型的应用
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第5章需求分析与分支剧情设计
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第5章分镜脚本与两类提示词
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第5章文生图与角色一致性
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第5章图生视频:首帧到5秒视频
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第5章声音克隆:从样本到旁白
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第5章剪映多轨道剪辑与分段导出
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第5章Vibe Coding 生成海龟汤网页(状态机)
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第5章网页接入大模型:AI咨询与AI面试评分
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第5章MediaPipe 关键点与掌心圆手势判定
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第6章Transformer 的三种架构
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第6章GPT 的工作流程:从输入到下一个词
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第6章Tokenizer 分词与 BPE
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第6章词嵌入:one-hot 乘矩阵就是查表
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第6章正余弦位置编码
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第6章自注意力:Q、K、V 与缩放点积
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第6章多头注意力:切分、各算、拼接
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第6章大模型发展的三个阶段
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第6章Agent 与 Function Calling 流程
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第6章Gradio + 大模型 API 做聊天应用
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第7章智能体与AI Agent
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第7章Agent实现流程:感知、规划、行动
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第7章Function Calling 六步与 JSON 工具描述
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第7章Function Calling 查询天气实践
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第7章接入高德地图实时天气 API
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第7章生成模型发展历程与 AE/VAE
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第7章GAN 生成对抗网络与交替训练
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第7章扩散模型 DDPM 与噪点预测器
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第7章AIGC 创作工具:文生图、图生视频、声音克隆
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第7章Vibe Coding 项目实战:学创宣传智能体
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