这是一个面向零基础学习者的人工智能教学网站，作者将其定位为通俗易懂、接地气的人工智能教程，主张快乐学习，并在教学中加入幽默成分以帮助学习者坚持学完。网站介绍称，传统教材门槛较高，通常需要编程、高数、统计学等知识，而该网站力求无需高数，只要上过高中就可以学习。
网站内容覆盖人工智能的多个方面，包括基础原理、大模型、智能体、AIGC、自动驾驶、股票预测、金融分析以及一些小众的特殊应用。作者表示，网站中整合了自己二十多年积累的知识，并且每小节后面提供实战编程代码。
从课程目录看，网站主要分为以下板块：
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人工智能基础：包括什么是神经网络、如何将数据输入到神经网络、神经网络如何进行预测、网络如何学习、计算图、逻辑回归偏导数、向量化、Python 基础语法、Python 流程控制、Python 容器数据结构、Python 函数、Python 库快速入门等，并配有“教你编写第一个人工智能程序”的实战编程内容。
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神经网络：涵盖浅层神经网络、前向传播、反向传播、激活函数、激活函数的偏导数、随机初始化参数、非线性与激活函数、深度神经网络、矩阵维度核对、参数和超参数、监督学习型神经网络，以及构建深度神经网络的实战编程。
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额外知识：包括标量、向量、矩阵和张量、深入了解矩阵、范数、微积分、古典微积分、极限微积分、偏导数、方向导数、概率论、条件概率、信息论、条件熵、互信息、相对熵（KL散度）、交叉熵和试题。
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实战优化：包括数据集配置、欠拟合和过拟合、正则化、dropout、数据增强、输入特征规范化、梯度消失和梯度爆炸、网络 bug 判断、H5 文件，以及参数初始化、正则化、梯度检验等实战编程；优化算法部分包括 mini-batch、指数加权平均、动量梯度下降、RMSprop、Adam 优化算法、学习率衰减、局部最优等；调试神经网络部分包括调参、采样标尺、调参经验、BN、softmax、深度学习框架选择、TensorFlow 安装与使用等。
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实战经验：包括决策、正交化、F1 分数、验证集与测试集、数据集获取与划分、贝叶斯误差、AI 能力与人类能力的关系、提升 AI 系统的一般流程、数据集的偏见、手工分析错误、标签修正、迁移学习、多任务学习、端到端学习、数据集制作等。
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智能视觉：包括卷积神经网络、卷积运算、边缘检测、padding、卷积步长、3D 卷积、多过滤器、卷积层、池化层、完整卷积网络、LeNet-5、AlexNet、VGG、残差网络、1×1 卷积、Inception 网络、目标检测、目标定位、关键点探测、滑动窗口探测法、YOLO 探测法、非极大值抑制、风格转换、差异性验证、神经风格迁移网络、内容损失函数，以及构建卷积神经网络、残差网络、自动驾驶之车辆探测、风格转换、人脸识别等实战编程。
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智能语音：包括循环序列模型、序列模型数据集、RNN、RNN 计算过程与反向传播、LSTM、GRU、双向循环神经网络、深度 RNN、人工智能写作、智能音乐、智能作曲、自然语言处理与词嵌入、word2vector、负采样、GloVe 模型、情感分类、AI 的偏见、seq2seq、Beam 搜索、注意力模型、语音识别、唤醒词检测、机器翻译等实战编程。
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大模型：包括大模型的由来、为什么是“大”模型、Transformer、自注意力机制、预训练+微调、Tokenizer、无监督学习、掩码语言模型（MLM）、自回归生成、算力、指令微调、RLHF、对齐、文本生成、理解与推理、工具使用、幻觉生成、逻辑混乱、偏见与歧视、避坑指南、本地部署、提示词（Prompt）工程、模型压缩与量化、趣味项目、轻量化革命、定制时代、多智能体、新模型架构。
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智能体 Agent：包括什么是 Agent、应用领域、智能体的进化、核心特质、技术边界、发展脉络、框架与平台、感知模块、决策模块、执行模块、记忆模块、工具调用模块、协作模块、编程语言基础、接口与网络、数据处理基础、脚本化编程、大模型 LLM Agent 的大脑、Prompt 工程、局限性、向量数据库、chroma、开发第一个 Agent、工具调用、多 Agent 协作、性能优化、部署与上线、Docker 容器、接口封装、监控与日志、与现有系统集成、开发框架 LangChain、AutoGPT、国产框架和框架选择。
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RAG：包括 RAG 的由来、核心逻辑、标准 RAG 工作流、整体架构、向量数据库、向量检索原理、文档处理、文本清洗、分块（Chunk）、元数据、稀疏检索与稠密检索、混合检索、重排序（Rerank）、检索效果评估、生成模块、上下文窗口、避免幻觉、极简起步、本地知识库问答、数据工程、多格式文档处理、知识库构建流程、增量更新、进阶调优、检索优化、分块调优、向量模型选型、提示词工程、微调思路、评估与迭代、自动评估指标、人工评估方案、错误分析、Advanced RAG、Modular RAG、自适应 RAG、多跳检索、RAG+微调、RAG+注意力机制、RAG+多模态、长文本 RAG、多模态 Embedding、多模态检索与生成、速度优化、分布式部署、成本控制、监控与运维、企业内部知识库问答、客服智能问答系统、学术文献检索与总结、法律/医疗专业领域 RAG、RAG 踩坑、RAG+Agent、端侧 RAG、无向量库 RAG。
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多模态 AI 编程：包括多模态 AI 是什么、模态、多模态 AI 简史、环境搭建、跨模态对齐、特征融合、交互范式、CLIP、BLIP 系列、FLAVA、图文生成、视觉问答 VQA、图文标注与数据集、文生音/音转文、视频多模态、3D 多模态、多模态融合实战、大模型+多模态、开源多模态大模型部署、指令微调、LoRA、数据处理、损失函数、训练策略、评估指标、常见 Bug 排查、模型压缩、API 服务搭建、前端对接、移动端/边缘端部署、合规与版权、面试高频考点。
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AI 工程化：包括 AI 工程化是什么、深度学习≠AI 工程化、工业级 AI 的核心标准、工程化四大金刚、工程化差异、工程化黑话、数据治理、上线三大杀手、工业级数据 pipeline、数据漂移、数据版本管理、数据流水线、模型瘦身、模型推理慢、四大瘦身术、优化优先级、编译与加速、框架选择、加速选择、一键加速流程、部署入门、模型封装、容器与编排、Docker 容器、Kubernetes、云端部署与边缘部署、监控、运维、模型热更新、回滚机制、持续迭代、MLOps。
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AI 金融量化：包括量化交易的本质、AI 量化、金融圈的黑话、金融数据、AI 在量化里能做什么和不能做什么、AI 量化流程、金融数据分类、开源数据、数据清洗、特征工程、标准化/归一化、时序数据处理、数据集划分、数据增强、MLP、CNN、模型评估、金融时序、门控机制、Transformer、自注意力机制、多因子选股、GNN、联动选股策略、策略设计、信号生成、仓位管理、止盈止损、回测、回测框架选择、幸存者偏差、多模型融合、风控、模拟盘测试、实盘接口对接、实盘监控、实盘优化、过度拟合、数据泄露、交易成本。
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类脑 SNN：包括为什么需要 SNN、深度学习与大脑、三大痛点、脉冲神经网络、神经元、突触、脉冲、阈值、膜电位、不应期、速率编码、时间编码、FC-SNN、SCNN、归一化 SNN、与 RNN/Transformer 对比、STDP、近似梯度、ANN 转 SNN、权重转换、CNN 一键变 SNN、手写数字识别 SNN、类脑芯片、事件相机+SNN、低功耗边缘 AI、工业界现状。
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强化学习：包括什么是强化学习、RL 四大件、MDP、贝尔曼方程、从表格到神经网络、Q 表、DQN、Double/Dueling/Noisy DQN、奖励设计、策略梯度、REINFORCE、Actor-Critic、A2C、PPO、连续动作空间、DDPG、TD3、SAC、稀疏奖励、辅助奖励、训练技巧、RLHF、大模型对齐、DPO。
网站介绍称，从网站毕业后，找一份人工智能方面的工作不是问题，有天赋的可以开发出各种颇具经济价值的人工智能程序。作者希望帮助更多中国人掌握人工智能技术，并认为人工智能是中国的一次机遇。
关于收费、价格、平台、具体学习时长、证书等事实，资料中暂未提供。
