人工智能学习笔记

人工智能学习笔记系统梳理AI核心概念，包括机器学习（监督/无监督/强化学习）、深度学习（神经网络、CNN、RNN、Transformer）、自然语言处理、计算机视觉及大模型原理与应用。同时记录关键算法推导、代码实践（如PyTorch/TensorFlow实现）、调参经验与项目复盘。其作用在于巩固理论基础，串联知识体系，提升工程能力，并为面试准备、科研探索或实际应用提供可回溯的结构化参考，助力高效进阶AI领域。