20 LESSONS
从认识概念，到理解AI产品
第1—5课为原版深度样板课，保留约3000字正文；后续进入模型、文件、数据、编程和项目实践。
01
深度样板课
AI 到底是什么意思？
能完整说出 AI 的英文全称和中文含义
02
深度样板课
常见英文缩写，从字母开始认识
认识常见AI、互联网和软件工程缩写
03
深度样板课
电脑、互联网和网站最基础的工作方式
理解本地电脑、服务器、域名、IP、DNS的基本关系
04
深度样板课
LLM、Token、Context 到底是什么？
理解 LLM、Token、Context 的基础概念
05
深度样板课
Prompt，从“一句话”到结构化指令
理解Prompt不是魔法词而是任务说明
06
零基础
API、前端、后端、数据库、服务器、Git 一次讲清
能区分前端、后端、API、数据库、服务器、Git
07
零基础
Agent、RAG、Embedding 和知识库
理解知识库、RAG、Embedding、向量数据库、Agent之间的关系
08
零基础
AI 图像、视频和语音
了解图像生成、图像理解、ASR、TTS和多模态
09
零基础
AI 安全、隐私与事实核验
认识AI幻觉、隐私、学术诚信三类核心风险
10
零基础
零基础练习
复习前9课核心术语和流程
11
基础进阶
ML、DL 和 AI 是什么关系？
理解AI、ML、DL三者的包含关系
12
基础进阶
神经网络、参数和训练
理解神经网络、参数、训练、推理四个概念
13
基础进阶
Multimodal 与 AIGC
理解多模态和AIGC的基本含义
14
基础进阶
PDF、Word、Excel、CSV、JSON 为什么不一样？
理解PDF、DOCX、XLSX、CSV、JSON的差异
15
基础进阶
搜索、来源、引用和知识库
区分模型记忆、搜索、文件、知识库和推断等来源
16
基础进阶
不会编程也能学AI，但要知道代码是什么
理解No-code、Low-code、Programming三种方式
17
基础进阶
Data、Table、Chart
理解Data、Dataset、Row、Column、Chart等基础词
18
基础进阶
从“问一个问题”到“做一个AI项目”
理解问题、目标、研究、方案、验证、交付之间的项目链路
19
基础进阶
怎么选择AI工具？
学会按任务需求选择AI工具而不是追求“最强”
20
基础进阶
零基础术语综合练习
综合掌握课程核心术语