AI入门学习和免费课程

人工智能的研究正在以指数级别的速度增长。对于 A 专家来说，跟上所有新发布的内容已经非常困难，对于初学者来说更是难上加难。

因此，在这篇文章中，我们分享了一份我们信赖的、用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表。我们称之为"AI 典藏”，因为这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。我们首先对 Transformer 和 Latent Diffusion(潜在扩散)模型进行了简单的介绍，这些模型正在推动当前的 AI 浪潮。

轻松的入门………
这些文章不需要专门的背景知识，可以帮助你快速理解现代 AI 浪潮的最重要部分。

Software 2.0：Andrej Karpathy 是最早清楚解释(在 2017 年!)为什么新的 AI 浪潮真正重要的人之一。他的论点是，AI 是一种新的、强大的编程计算机的方式。随着大语言模型(LLMs)的快速改进，这个论点被证明是有先见之明的，并为 AI市场的可能进展提供了一个良好的思维模型。

State of GPT：这也是 Karpathy 的文章，这是一个非常容易理解的解释，说明了 ChatGPT/GPT 模型一般如何工作，如何使用它们，以及研发可能采取的方向。

What is ChatGPT doing ... and why does it work?：计算机科学家和企业家 Stephen Wolfram 给出了-篇长而易读的解释，从一开始的原理解释了现代 AI 模型是如何工作的。他跟随从早期神经网络到今天的 LLMS和 ChatGPT 的时间线。

Transformers，explained：这篇文章由 Dale Markowitz 撰写，是对"什么是 LLM，它是如何工作的?"这个问题的一个更短、更直接的回答。这是一种很好的方式，可以轻松地进入这个主题，并对这项技术建立直观理解。这篇文章是关于 GPT-3 的，但仍适用于新的模型。

How Stable Diffusion works：这是一篇与上一篇文章在计算机视觉领域的对应文章。Chris McCormick 为非专业人士解释了 Stable Diffusion 是如何工作的，并从文本到图像模型的角度，帮助你对这种技术建立直观理解。如果你希望更轻松地理解这个概念，可以查看来自r/StableDiffusion 的这个漫画。

 

基础学习：神经网络、反向传播和嵌入
这些资源为你提供了机器学习和 AI 基本概念的基础理解，从深度学习的基础知识到 AI 专家的大学水平课程。

讲解资源：

Deep learning in a nutshel：core concepts：这是 Nvidia 的四部分系列文章，介绍了 2015 年实践中的深度学习基础，对于刚开始学习 AI 的人来说是一个很好的资源。

Practica deep learning for coders：通过实用的例子和代码，解释了 AI 基础知识的全面、免费的课程。

Word2vec explained：对嵌入和令牌的简单介绍，它们是 LLMs(和所有语言模型)的构建块。

Yes you should understand backprop：如果你想理解细节，这是关于反向传播更深入的文章。如果你想了解更多，看看Youtube 上的 Stanford CS231n 讲座 。

课程：

Stanford CS229：Andrew Ng 的机器学习入门课程，覆盖了机器学习的基础知识。

Stanford CS224N：Chris Manning 的深度学习自然语言处理(NLP)课程，通过第一代 LLM 介绍涵盖了NLP 基础知识。

 

以下是推荐的免费课程：

 

1、《生成式AI导论2024》

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2、《吴恩达：生成式 AI入门视频课程》

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3、《NVIDIA 生成式 AI 入门》

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4、《微软的生成式AI初学者课程》

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5、《Andrej Karpathy大神亲授:大语言模型入门》

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6、《谷歌生成式AI课程》

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7、《谷歌生成式AI课程》

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