Datawhale AI微学习来了（19个学习主题）

最新推荐文章于 2025-12-08 16:38:51 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-08 16:38:51 发布 · 323 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #学习

 Datawhale学习 

微学习：OPEN 1+X AI通识课

本期主题

本期 OPEN 1+X AI通识课微学习共计 19 个学习内容、其中 【DeepSeek相关】8 个、【实用场景】4 个、【学习笔记】1 个、【小白化原理解读】6 个。

755d7ca40add1455854c6a6083c32d94.png

进群学习

扫码参与，群满即止。

5feaf7475616224b53a90b72bfd4d6ed.jpeg

Datawhale
关注
【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】0. 环境准备 - 升级MetaGPT 0.7.2版本及遇到的坑
同学小张的博客
02-26 2152
之前跟着《MetaGPT智能体开发入门课程》学了一些MetaGPT的知识和实践，主要关注在MetaGPT入门和单智能体部分。现在新的教程来了，新教程主要关注多智能体部分。本系列文章跟随《MetaGPT多智能体课程》，深入理解并实践多智能体系统的开发。本文为该课程的前期准备 - 环境搭建。
六月AI 组队学习来了！
Datawhale
06-12 1204
Datawhale学习贡献者：Datawhale团队AI+X系列：和学习生态伙伴联合发起，将人工智能（AI）与各个学科、领域、行业（X）结合， 激发无限潜力和创造力（X），让学习者拥有更多可能性（X）。本期学习共6个学习内容，详情如下（本次学习资料均已开源，详情链接可见文末）：本 文 目 录1. 学习报名方式2. 组队学习模式3. 学习内容详情4. 自学教程汇总1.学习报名方式▶活动时间：6...
目标检测#第五期CV竞赛学习#Datawhale AI夏令营
m0_59952822的博客
08-24 306
第二期的时候没报上CV的课程，等了三期终于在第五期又有CV夏令营了~因为几年前曾经接触过目标检测，因此这篇博客的内容从科普目标检测来写吧。
《Datawhale推荐系统教程》来了！
Datawhale
06-28 973
Datawhale开源贡献者：Datawhale推荐系统团队开源初衷FunRec开源项目从第一次提交到现在已经快两年了，为了让帮助更多同学入门推荐算法，我们开源了《FunRec-推荐系统》教程，并在组队学习中，帮助学习者成长。该项目定位的人群、目标以及项目的大致内容：定位人群：该开源项目面向推荐算法初学者（想从事推荐算法岗位的在校生、推荐算法岗的校招新人）项目目标：致...
Datawhale集成学习笔记：基本的回归模型
JeffDing
03-17 288
1.收集数据集并选择合适的特征： 在数据集上我们使用我们比较熟悉的Boston房价数据集，原因是： 第一个，我们通过这些简单的数据集快速让我们上手sklearn，以及掌握sklearn的相关操作。 第二个，我们用简单的数据集能更加清晰地介绍机器学习的相关模型，避免在处理数据上花费较大的精力。 如果您对具体的项目感兴趣，我们会在第六章给出三个大型的案例让大家体验。 import pandas as pd from sklearn import datasets boston = datasets.load
Datawhale 李宏毅机器学习笔记
limafang的博客
10-03 453
Regression 就是找到一个函数function，通过输入特征 x，输出一个数值 Scalar。Pokemon：原始的CP值极大程度的决定了进化后的CP值，但可能还有其他的一些因素。：梯度下降的做法；后面会讲到它的理论依据和要点。Overfitting和Regularization：过拟合和正则化，主要介绍了表象；后面会讲到更多这方面的理论在回归问题中，为了找到model的最合适的参数以此来找到最好的function，我们往往需要优化原有的function参数，也就是要不断的减小Loss函数。
Datawhale-机器学习算法-Task4 SVM
jhb1021821368的博客
05-01 308
学习内容 SVM 硬间隔原理 SVM 软间隔 SMO 求解SVM 代码设计 1、硬间隔 本文是需要一定基础才可以看懂的，建议先看看参考博客，一些疑惑会在文中直接提出，大家有额外的疑惑可以直接评论，有问题请直接提出，相互交流。 SVM-统计学习基础 一开始讲解了最小间距超平面：所有样本到平面的距离最小。而距离度量有了函数间隔和几何间隔，函数间隔与法向量www和bbb有关，www变为2w2w2w则...
Datawhale x 书生·浦语大模型学习来了！
Datawhale
12-28 270
Datawhale学习组织方：上海人工智能实验室人工智能技术的发展日新月异，其中大模型的发展尤其迅速，已然是 AI 时代最炙手可热的当红炸子鸡。然而，大模型赛道对于小白开发者来说还是有不小的门槛。面对内容质量参差不齐的课程和实际操作中遇到的问题，许多开发者往往感到迷茫，不知道如何入手。大模型的训练和部署需要强大的计算资源，普通开发者难以承受。大模型开发对计算机新手的技术水平要求较高，是具有挑战...
开年第一场AI学习来了！
Datawhale
01-10 1112
Datawhale学习联合主办：MARS社区、人邮异步社区本期学习包含学习伙伴、算法学习和动手实践三大专区，共8个学习内容，详情如下：目 录1. 报名方式2. 组队学习模式3. 学习内容详情4. 自学教程汇总1. 报名方式▶报名时间：本周六（1月13日）中午11:30-19:30????特别提醒：数据赛事学习在推文中直接报名，详见3.学习内容详情。▶ 报名方式：本周六负责人会在Datawhale...
近400万奖金！2021全国人工智能大赛来了
Datawhale
12-22 1086
Datawhale赛事主办单位：深圳市人民政府、鹏城实验室全国人工智能大赛自2019年末起，已经成功举办两届。随着2021接近尾声，我们迎来了第三届NAIC大赛——“2021全国人工智...
【Datawhale大模型入门实训课】TASK03
m0_52024881的博客
08-28 642
问题：某城市发生了一起汽车撞人逃跑事件，该城市只有两种颜色的车,蓝15%绿85%，事发时有一个人在现场看见了，他指证是蓝车，但是根据专家在现场分析,当时那种条件能看正确的可能性是80%那么,肇事的车是蓝车的概率到底是多少?“transformer 是一种用于序列到序列的深度学习模型，相较于传统的 rnn 和 lstm ，它引入了注意力机制，能够更好的关注到序列数据中的语义信息，同时解决了长距离依赖问题，并且能够并行处理。即使是简单的一句提示词，大模型也能给出靠谱的解题过程和正确的答案，简直太强啦！
Datawhale蝴蝶书|Chapter 2 相似匹配学习笔记 | 最新openai api微调方法 + 订餐机器人 代码
2302_78941733的博客
04-28 3972
NLU任务，代码理解，api及其应用
装逼一步到位！GauGAN代码解读来了
Datawhale
07-28 851
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：游璐颖，福州大学，Datawhale成员AI神笔马良如何装逼...
通俗易懂讲解梯度下降法！
Datawhale
01-03 2390
Datawhale干货作者：知乎King James，伦敦国王大学知乎 ｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/335191534前言：入门机器学习必须了解梯度下...
【论文速递】2025年第34周(Aug-17-23)(Robotics/Embodied AI/LLM)
淋曦的进击手记
12-07 989
自我监督的学习有望消除对手动数据注释的需求，从而使模型能够毫不费力地扩展到大规模的数据集和较大的体系结构。通过不针对特定的任务或领域量身定制，这种训练范式有可能使用单个算法从不同的来源学习视觉表示形式，从自然到航空图像。该技术报告介绍了Dinov3，这是通过利用简单而有效的策略来实现这一愿景的主要里程碑。首先，我们利用仔细的数据准备，设计和优化来扩展数据集和模型大小的好处。其次，我们介绍了一种称为GRAM锚定的新方法，该方法有效地解决了长期训练时间表中已知但未解决的密集特征映射降解的问题。
人工智能的基石之三：硬件
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 658
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
AI泡沫什么时候破？
脑极体
12-04 692
而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
【AI是否能替代IT从业者？】
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 1165
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
宝马，如何建设一座AI汽车工厂？｜产业AI案例
最新发布
chanyejiawang的博客
12-08 554
AI汽车时代来袭
人工智能导论：从基础知识到深度学习
"人工智能导论，涵盖了人工智能的概述、机器学习基础和深度学习基础，讨论了人工智能的定义、历史发展、主要分支以及与机器学习、深度学习的关系，并列举了实际应用案例，如自动驾驶、人脸识别等。" 正文： 人工...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值