学习中文的人
研究跨语言传播,思考AI怎样理解不同文化中的表达,把语言能力转化为研究问题。
从理解计算,走向真实问题与未知世界。
人工智能不是少数技术专家的专属知识。
一个学习中文的人,可以借助AI研究跨语言传播;一个教师,可以研究人工智能怎样真正帮助学生理解知识;一个熟悉社区生活的人,也可以尝试设计服务普通人的智能体。
你不必先会编程,也不必是数学天才。
这门课程从十进制、0和1、计算机与算法讲起,带你理解大语言模型怎样工作,人工智能怎样改变职业与创造方式,以及为什么有了知识和答案,还不等于真正完成了事情。
研究跨语言传播,思考AI怎样理解不同文化中的表达,把语言能力转化为研究问题。
研究人工智能怎样帮助学生真正理解知识,区分“得到答案”和“学会了”。
从普通人的真实需要出发,尝试设计服务社区的智能体,让技术走近身边的人。
先理解计算与模型,再把知识连接到专业、职业和创新,最后追问AI与现实、未来和未知的关系。
从计算机的出现、软件与算法,到模型与计算资源,认识人工智能怎样进入真实生活。
查看本部分目录 →第2部分 / 第7—12章从十进制和二进制出发,理解数字、向量、神经网络与大语言模型的计算基础。
查看本部分目录 →第3部分 / 第13—18章让语言、文化、专业经验与社会理解,成为设计人工智能应用的起点。
查看本部分目录 →第4部分 / 第19—24章理解工作怎样变化,认识人的判断、协调、验证与专业责任,思考自己的职业方向。
查看本部分目录 →第5部分 / 第25—30章从提出问题到改变判断、实验和失败,探索AI持续创新还有哪些开放问题。
查看本部分目录 →第6部分 / 第31—36章学习六位置过程方法,探索人人拥有智能体、智能体协作,以及生命、自然与宇宙中的未知。
查看本部分目录 →我们还会学习用六位置过程方法分析现实任务,探索人人拥有智能体、智能体相互协作的未来。六个位置帮助你观察同一件事,不是六道必须机械执行的程序。
最后,我们将把目光从人工智能投向更广阔的生命、自然、社会与宇宙。
不只是学会使用AI,更要学会理解AI、研究AI,创造真正有价值的AI应用。
人工智能是我们的工具,是走向未来的伙伴。
参与 RelVectors 研发的人,获得 AI 时代红利的机遇。