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📚 AI 学习笔记 🧠

欢迎来到我的 AI 学习笔记！这里记录了我在人工智能领域的学习历程、重要概念和实践心得。希望这些内容能对你的学习之旅有所帮助！

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目录 📖

文章地址：ai.ascotbe.com

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简介

人工智能（AI） 是一个快速发展的领域，涵盖了从基础理论到实际应用的广泛内容。本笔记旨在整理和分享我在 AI 学习过程中的重要知识点和实践经验。

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📊 机器学习基础

机器学习 是 AI 的核心部分，主要涉及算法的开发和应用。主要内容包括：

• 监督学习：分类和回归问题
• 无监督学习：聚类和降维
• 强化学习：智能体和环境的交互

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🧠 深度学习

深度学习 利用多层神经网络进行复杂的模式识别和数据处理。主要内容包括：

• 神经网络基础：感知器、激活函数、损失函数
• 卷积神经网络（CNN）：图像处理
• 循环神经网络（RNN）：序列数据处理

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💬 自然语言处理

自然语言处理（NLP） 是 AI 的一个重要应用领域，处理人类语言的数据。主要内容包括：

• 文本预处理：分词、词性标注、词嵌入
• 语言模型：LSTM、Transformer、BERT
• 应用：文本分类、机器翻译、情感分析

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👁️ 计算机视觉

计算机视觉 涉及图像和视频的分析和理解。主要内容包括：

• 图像处理：滤波、边缘检测
• 目标检测和分割：YOLO、Mask R-CNN
• 应用：图像分类、物体检测、人脸识别

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🔧 项目和实践

通过实际项目来巩固和应用所学知识。项目示例：

• 图像分类项目：使用 CNN 进行手写数字识别
• 自然语言处理项目：情感分析
• 强化学习项目：训练智能体玩游戏

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🌟 资源推荐

一些有用的学习资源和工具推荐：

类型	推荐内容
书籍	《动手学深度学习》
课程	动手学深度学习 PyTorch版
工具	PyTorch

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感谢你的阅读！希望这份笔记对你的 AI 学习有所帮助。