基础
先建立可持续学习所需的编程与数据基础。
- Python 与命令行
- 基础数学与统计
- 数据清洗与可视化
你好呀,正在用屏幕阅读器的朋友。这个网站的每个按钮和图片我都认真标注过,希望你逛得顺畅。有任何不方便的地方,页脚有我的邮箱,说了我就改。—— 店主
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学习方向
从 Python、数据与模型基础出发,逐步完成可验证的 AI 应用或研究复现。
技能地图
先建立可持续学习所需的编程与数据基础。
知道模型能做什么、不能做什么,以及如何验证。
把一个明确问题做成能复现的最小系统。
用作品、实验记录和开源贡献证明能力。
把技能用起来
面向全球 18 岁以上学生的免费 24 小时 AI 与数据挑战,围绕实时 AI、隐私保护 AI、开放创新和公益场景开发原型。
面向全球在校大学生,使用开源软件、模型或数据开发可运行的 AI 应用、开发工具,或形成可核验的开源贡献。
日本冲绳 4–6 个月线下科研实习,面向全球本科后两年学生、硕士生和近期本硕毕业生,不强制提交 IELTS 或 TOEFL。
面向全球本、硕、博学生的计算机科学研究实习,由参与研究所按背景匹配 AI、数据、系统或软件研究项目。
大模型应用开发框架,可用于学习工具调用、检索与智能体工程。
OpenAI API 官方 Python SDK,适合学习类型化客户端、流式响应与 API 兼容维护。
深度学习框架官方仓库,适合深入张量计算、自动微分与分布式训练。
预训练模型工具库,覆盖文本、视觉、音频与多模态任务。