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人工智能简介：每个人的人工智能素养

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培养您的 AI 素养：ChatGPT、Claude、Gemini、LLM 和代理 AI 的实际工作原理。无需代码。

IT与软件

资源截图

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MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 |时长：2小时54米

你将学到什么

了解 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Midjourney 的实际含义 – 它们的工作原理、构建基础以及行为方式的原因
了解大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI 在幕后的工作原理 – 无需代码或数学
了解提示工程 – 为什么有些提示会产生良好的结果，而另一些则不会，以及模型内部发生了什么
了解 AI 代理和代理 AI — 自主系统如何在无需人工输入的情况下感知、推理、计划和行动
了解开源 AI 生态系统 – Hugging Face、Llama、Mistral – 以及它与封闭的专有模型有何不同
了解人工智能的真正局限性 – 幻觉、成本、延迟和数据墙 – 以及它们在根本层面上发生的原因
了解如何批判性地阅读 AI 基准测试和排行榜 – 以及它们没有告诉您有关真实世界性能的信息
了解 AGI、对齐问题以及 Anthropic 和 DeepMind 的 AI 安全研究议程

要求

无需编码或技术背景
对人工智能充满好奇，并愿意仔细思考事物的运作方式

描述

每个人都在谈论 ChatGPT、Claude 和 Gemini，但很少有人真正了解它们是如何工作的、它们的优点是什么，或者它们的失败之处。本课程解决了这个问题。在八个重点模块中，您将构建完整、准确的人工智能素养——一种人工智能的工作心理模型，使您能够更好地使用它、评估它并做出相关决策。

您将了解大型语言模型 (LLM) 的工作原理、如何使用提示工程技术编写有效的提示、如何使用 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Midjourney 来执行实际任务，以及 AI 生态系统如何通过 API、开源模型和 Hugging Face 等工具进行连接。您还将了解 AI 代理和代理 AI 的新世界 – 自主系统可以规划、使用工具并完成多步骤任务，而无需在每一步进行人工输入。

该课程还涵盖了人工智能会犯的错误：幻觉、成本、延迟和数据墙。它一直延伸到前沿：AGI、一致性、人工智能安全，以及像 Anthropic 和 DeepMind 这样的组织实际上正在研究什么。没有代码。没有数学。只是一个清晰、诚实、有根据的理解。

最后，您将拥有一个个人 AI 堆栈、一个用于评估每个推出的新工具的框架，以及一个学习循环，随着生成式和代理 AI 的不断发展，您的 AI 素养将保持最新。