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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。
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：
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》
2、《吴恩达：生成式 AI入门视频课程》
3、《NVIDIA 生成式 AI 入门》
4、《微软的生成式AI初学者课程》
5、《Andrej Karpathy大神亲授:大语言模型入门》
6、《谷歌生成式AI课程》
7、《谷歌生成式AI课程》
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