📄️ 第19章 机器学习概述与环境搭建
🎯 学习目标
📄️ 第20章 Scikit-learn基础应用
🎯 学习目标
📄️ 第21章 深度学习入门与TensorFlow基础
🎯 学习目标
📄️ 第22章 卷积神经网络与图像识别
🎯 学习目标
📄️ 第23章 循环神经网络与序列建模
🎯 学习目标
📄️ 第24章：Transformer架构详解
🎯 学习目标
📄️ 第25章：大语言模型应用开发
🎯 学习目标
📄️ 第26章：AI智能体架构设计
🎯 学习目标
📄️ 第27章：多智能体协作与通信
"单丝不成线，独木不成林。在AI的世界里，智能体的真正力量在于协作。"
📄️ 第28章：模型微调与定制化开发
🎯 学习目标
📄️ 第29章：RAG检索增强生成技术
"知识的力量不在于拥有多少，而在于能否在需要时精准检索并智能应用。"
📄️ 第30章 强化学习与智能决策
🎯 学习目标
📄️ 第31章 计算机视觉高级应用
"眼睛是心灵的窗户，而计算机视觉则是AI的眼睛。在视觉识别实验室中，我们将探索让机器'看懂'世界的奥秘。" —— 视觉AI研究先驱
📄️ 第32章 自然语言处理进阶
"语言是思维的外壳，而自然语言处理则是让机器理解人类思维的桥梁。在语言理解研究院中，我们将探索让AI真正'读懂'人类语言的奥秘。" —— 计算语言学先驱
📄️ 第33章 AI模型部署与优化
"从实验室到生产线，让AI模型真正创造价值" —— AI工程化的核心使命
📄️ 第34章 AI伦理与安全防护
"技术是一把双刃剑，AI的力量越强大，我们的责任就越重大。在AI治理委员会中，我们将探索如何让人工智能真正服务于人类福祉，成为推动社会进步的正义力量。" —— AI伦理学先驱