写了一本人工智能科普书《深入浅出深度学习全栈技术》，免费分享给想理解大模型原理和算法的
最近因为一些背景原因，领导这边一直想弄一本人工智能相关的教材。
说实话，现在大学里的很多 AI 教材和课程质量都比较一般，不是特别空就是讲得特别绕，很多人学了半天也不知道大模型到底在干什么。社会上很多培训机构和教学网站太功利，比如掘金之类，什么教程都要收费。所以我自己的想法是，把那些特别复杂、特别学院派的东西尽量简化，用更简单一点的方式讲清楚原理，让中小学生、普通读者，甚至社会上的技术爱好者也能大概看明白。
前几天花了点时间，把一些内容整理了一下，也让 AI 一起帮忙生成和整理，最后慢慢凑成了一本教材，名字叫 《深入浅出深度学习全栈技术》。
整本书一共 12 个章节。
纸质版大概会在 5 月份出来，现在 电子版已经先放在抖音上了。
每一章都配了完整的 前后端代码和练习，基本上可以一边看一边自己跑一遍。
纸质书和电子版其实稍微有点区别：
- 纸质书更偏向课堂教学，会多讲一些编程逻辑和教学结构
- 电子版就比较轻松一点，更像是讲故事一样把原理讲明白，偏科普一点
整体定位差不多是 技校或者大学通识课这个层级，不是那种特别学术的教材。
也顺便发到论坛上，给那些想大概搞懂 人工智能和大模型基本原理的朋友看看。
章节目录大概是这样：
- 01 数学与神经网络
- 02 模型训练与优化
- 03 全连接神经网络
- 04 卷积神经网络
- 05 循环神经网络
- 06 Transformer
- 07 AIGC
- 08 多模态学习
- 09 自然语言处理
- 10 RAG 检索增强生成
- 11 Agent
- 12 模型部署与全栈集成
如果有人只是想 大概弄明白 AI / 大模型是怎么回事，这套内容基本够用了。