MIT「How to AI Almost Anything」课程 | 中英文字幕版

MIT深度学习课程:开启人工智能的探索之旅 麻省理工学院(MIT)的深度学习课程是当今最受欢迎的人工智能课程之一。这门课程由MIT的顶尖研究人员和教授精心设计,旨在为学生提供深度学习领域的基础知识和前沿技术。无论你是计算机科学专业的学生,还是对人工智能感兴趣的从业者,这门课程都能为你打开一扇通往深度学习世界的大门。课程的官方网站是,在这里你可以找到课程的详细信息、讲义和相关资源。此外,课程的所有材料都开源在GitHub仓库上,方便学习者随时查阅和实践。MIT深度学习课程为学习者提供了一个全面、系统的深度学习学习路径。 阅读详情
AI摘要

MIT 2025春季课程《How to AI Almost Anything》涵盖多模态AI、大模型原理、工具链应用及产业趋势,配有12讲视频与课件。提供中英文双语字幕,帮助中文学习者克服语言障碍,系统掌握前沿AI技术。

想真正理解 AI 的底层逻辑和应用场景?想跟上世界前沿的人工智能课程?

MIT 最新推出的 「How to AI Almost Anything」(2025 春季)课程 MAS.S60 How2AI, 由世界顶尖教授与研究人员授课,涵盖了:
✅ 多模态 AI(图像、语言、声音的融合)
✅ 大模型原理与应用
✅ AI 工具链与实战案例
✅ 从科研到产业的最新趋势

这门课不仅是前沿 AI 研究的入门钥匙,更是想要深入应用 AI 的同学的学习指南,共计12个视频课,对应12份课件。

 


🌍 为什么选择这个资源?

很多同学可能遇到的痛点是:

  • MIT 原版课程 全英文,听起来有难度

  • 官方只提供公开课视频,没有系统化的字幕和整理

我这里准备了 课程完整视频 + 精心制作的中英文双语字幕文件 + 完整课件 + 中文翻译版本课件。
这样你既能对照英文原声学习专业术语,又能通过中文字幕快速理解内容。


🎓 适合人群

  • 想进入 人工智能领域 的在校生/研究生

  • 从事 AI 应用或科研 的工程师

  • 希望系统学习 大模型与多模态 的开发者

  • 对 AI 趋势和技术应用充满兴趣的学习者


📦 资源内容

  • MIT 原版课程高清视频

  • 中英文双语字幕(逐句精准对照)

  • 持续更新的字幕优化版本

  •  

  • 请点击链接获取下载资源

https://xhslink.com/m/1MUwQw0mTDU

 

解锁AnythingLLM:打造专属AI助手的全攻略 在整个项目策划过程中,AnythingLLM 就像一个高效的助手,帮助团队成员快速获取信息、分析数据,大大提高了工作效率,原本需要一周时间完成的项目策划方案,在 AnythingLLM 的助力下,仅用了三天就高质量完成,为项目的顺利推进赢得了宝贵的时间。在医疗领域,它可以辅助医生进行更精准的疾病诊断和治疗方案制定,通过分析大量的病历数据、医学影像和最新的医学研究成果,为医生提供全面的信息支持,甚至可以帮助医生进行医学文献的快速筛选和综述撰写。界面的左侧是工作区列表,这里展示了你创建的所有工作区。 阅读详情

相关推荐

【企业知识助手·Agent 实战】如何构建 Agent 运行态可观测体系:从行为基线漂移检测到成本预算治理的深度实战

核心原理:运行态可观测的本质是把"单点阈值"升级为"与基线的分布距离"——埋点回答发生了什么,基线比较回答这是否还正常关键结论:deny 率没有单向好坏语义,必须双边告警 + known-good / known-bad 双哨兵仲裁;成本归因的终点是单位经济与预算三线一位;评测分数入库让质量拥有趋势线。

我的博客 925

【AI课程】MIT与谷歌携手推出面向5-18岁孩子的分阶段免费AI学习平台

人工智能持续发展是大事所趋,而未来属于孩子们。2024年12月,麻省理工学院RAISE(负责任的人工智能社会赋权和教育)开发推出了“人工智能日”(DayofAI)课程,探索专为各年龄段(5-18岁)、能力和技术经验水平的学生设计的免费课程、教程和实践活动。

趣谈AI栈 1538

3个PLC进阶教程实战项目,学完立即接私单!

此处应插入清晰的硬件电路图,包含土壤湿度传感器、水泵、PLC的输入输出端子,并标注清晰的接线方式。同样的,也需要插入清晰的梯形图,用简单的逻辑表达控制过程,比如:土壤湿度传感器信号低于设定值 -> PLC输出信号 -> 水泵启动。我是老王,一个在自动化行业摸爬滚打多年的老工程师,今天咱们不聊那些枯燥的理论,直接上手三个PLC进阶实战项目,学完保证你信心满满,立马就能接私单!想想你家里的空调,它也是通过检测室温,并根据设定的温度进行制冷或制热,这个项目就是类似的原理。

qq_38220914的博客 1469

吴恩达AI FOR Everyone|人工智能入门笔记|

吴恩达AI for everyone,人工智能入门笔记

weixin_51645154的博客 5081

YOLOv8傻瓜式教程

YOLOv8傻瓜式教程,附带详细参数配置。

Father_of_Python的博客 1万+

拉曼光谱仪的原理与应用——TFN 7G F660手持式拉曼光谱识别仪

拉曼光谱仪的原理与应用——TFN 7G F660手持式拉曼光谱识别仪

TFN_yzgd的博客 925

高效使用AI(如何高效使用AI)

在基于自然语言交互的 AI 应用场景中,提示词扮演着极为关键的角色。简单来说,提示词就是用户输入给 AI 系统,用于引导其生成特定输出的文本内容。它相当于用户与 AI 之间沟通的桥梁,通过准确的表述,让 AI 理解用户的意图。例如,当你使用图像生成 AI 时,“一幅以秋天的森林为主题,色彩鲜艳,有阳光透过树叶洒下光斑的风景画” 这样的描述就是提示词,它详细描绘了画面的关键元素,能帮助 AI 生成更符合你心中所想的图像。

lienmiao的博客 1905

文献阅读笔记:量子微波测量技术综述

量子微波测量技术研究进展:量子微波测量技术利用里德堡原子与微波电场的相干相互作用,突破了传统测量方法的物理限制。该技术基于电磁诱导透明效应和里德堡原子能级跃迁原理,通过激光激发原子并监测光谱变化来测量微波电场强度。相比传统方法,量子微波测量具有超高灵敏度(理论极限可达nV/cm)、宽动态范围(超过100dB)、小型化等显著优势,且测量结果可直接溯源至普朗克常数。典型实验系统包括光源、原子气室和探测器,采用光谱法、干涉法等多种测量方法。近年来,该技术在基础研究和应用方面取得重要进展,展现出在通信、雷达、计量等

Grow into a more wonderful you 987

AI Anything: 人人都能创建GPT工具的开源项目

AI Anything是由开发者KeJunMao在GitHub上发起的一个开源项目。该项目的核心理念是,大多数与ChatGPT相关的工具本质上都是对提示(prompt)的调整,因此AI Anything旨在让每个人都能快速创建这样的ChatGPT工具。项目的官方网站是,任何人都可以访问并使用这个平台来创建自己的AI工具。AI Anything采用MIT开源许可证,这意味着它是一个完全开放的项目,欢迎社区贡献和改进。

m0_75126181的博客 1704

机器人导航学习历程(四)local planner

local planner   我们先来回顾一下Navigation的框架,可以看出位于红框中的local_planner是move_base节点的一部分,输入包括来自global_planner的全局的规划路径、里程计信息以及local_costmap的信息,输出是速度控制指令,作为控制器的输入。 base_local_planner   局部规划一般是用base_local_planner包...

yuniruchujian的博客 4410

Python多进程实战:用BaoStock高效下载股票历史数据的5个优化技巧

本文详细介绍了使用Python多进程技术通过BaoStock高效下载股票历史数据的5个优化技巧。从理解BaoStock的数据获取机制到进程池配置、智能任务分片、异常处理及性能监控,帮助开发者显著提升数据下载效率,特别适合量化交易领域的数据采集需求。

weixin_30369041的博客 454

AI工具推荐:使用AnythingLLM帮助你学习

AnythingLLM 是一个最容易使用的全能 AI 应用,可以进行 RAG、AI 代理等多种功能,无需编写代码或担心基础设施问题。GitHub地址:https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm。我之前的做法是一段一段复制翻译看,但是现在有了AnythingLLM可以直接在工作区中上传。官方网址:https://anythingllm.com/比如你现在有看英文论文的需求,以CAMEL这篇文章为例。就可以帮助我们快速明白文章的主要内容是什么。

weixin_55010563的博客 264

【2026最新版】python点云处理算法汇总(长期更新版)

python点云处理算法整理。博客长期更新,最近一次更新时间为:2026年10月4日。

点云侠的博客 42万+

和AI高效对话,掌握这6个原则就够了!

2023年11月30日,ChatGPT3.5发布以后,震撼了全球。很多普通人发现,只要会提问题,自己也可以大大方方地拥抱AI和大模型的浪潮~ 对大模型AI提问的技术,就是我们常说的Prompt技术。Prompt技术,全称为“Pre-trained Model-based Optimization through Prompt Engineering”,是一种基于预训练模型的方法。其基本思想是通过设计一个文本模板(Prompt),引导模型生成所需的输出。

zhishi0000的博客 2091

数据分析!Python爬虫爬取B站UP主数据并分析涨粉规律(附可视化图表)

爬取更多UP主:扩充列表,增加需要分析的UP主UID数量爬取更多作品:修改的参数,增加每个UP主的作品爬取页数新增分析维度:在类中添加方法,可分析发布时间(如定时发布对涨粉的影响)、内容标签(如游戏/知识区涨粉差异)优化可视化样式:调整方法中的图表类型、颜色、标题等,适配个人展示需求播放量与粉丝数强正相关:从相关性热力图可看出,总播放量与粉丝数的相关系数通常在0.8以上,说明曝光量是涨粉的核心基础作品数量存在“边际效应”

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 1225

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

别只会用别人的模型了,自学Ai大模型,顺序千万不要搞反了!刚入门的小白必备!

别只会用别人的模型了,自学Ai大模型,顺序千万不要搞反了!刚入门的小白必备!

2301_81888214的博客 1308

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

全球名校AI课程库(24) | MIT麻省理工 · 计算机科学与Python编程导论课程『Introduction to Computer Science and Programming』

Python编程基础课,以知识广度为更高目标,将分支、循环、字符串、近似、函数、元组等娓娓道来,并且将内容深度控制在了非常友好的层面。

ShowMeAI研究中心 1万+

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

卧槽!MIT 正式开放 AI 学习资源网,连小孩都能学!

公众号关注“GitHubDaily”设为 “星标”,每天带你了解技术圈内新鲜事!转自机器之心人工智能正改变和颠覆着许多行业,面向青少年群体的人工智能教育也越来越受到重视。疫情之下,全...

GitHubDaily 1320

6 款电商 AI 图片生成软件实测|国内 + 跨境卖家工具清单

电商 AI 作图工具已经从 "能不能用" 进入了 "好不好用" 的阶段。对于绝大多数卖家而言,现在的 AI 工具已经可以覆盖 60%-80% 的基础商品图需求,显著降低拍摄和设计成本。选择工具的核心逻辑不是 "哪款最强",而是 "哪款最适配你的品类、平台规模和团队能力"。垂直电商工具胜在工作流效率,通用生图工具强在创意上限,模板类工具赢在上手速度。建议根据自身业务阶段,搭配 1-2 款主力工具 + 1 款辅助工具,形成适合自己的视觉生产流程。

Mardi_Ladin的博客 262

我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型

公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型:把 PDF 发给一个自己部署的图文模型,让它提取发票类型、日期、交易双方和金额,再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统,先看看从部署到调用要走多少步,模型返回的内容能不能帮上忙。

鸽芷咕的博客 1万+

在Codex 让AI模型 拥有长期智能记忆

本文介绍Claude-Mem V15新功能——智能记忆召回,解决AI遗忘、重复提示、执行不一致等问题。通过本地部署claude-mem,实现自动记录决策(如数据库选型)、跨会话智能召回,支持记忆写入、检索、遗忘全流程闭环。相比传统记忆方案,其基于Hooks自动捕获工具调用,结构化存储,可追溯、可共享、可清理,显著提升工程效率与协作一致性,是长期项目中理想的“工作黑匣子”与“工程脑”。

米莱虾 246

医疗 AI 有两种,别混着谈:一个改流程,一个改范式

InfoXMed 是面向医生、医学生和医学科研人员的 AI 医学工具平台,提供文献检索、全文翻译、AI 解读、指南查询和题库练习等功能,辅助临床学习、科研汇报与医学备考。原文是日本医学会杂志(JMA Journal)的一篇综述(Review Article):基本事实:这一点必须先说清:这篇论文提出的是一个研究纲领。它文中的"预测"指的是科学设想,不是可以拿来用的临床预测能力。文中甚至自己承认了一个硬缺口(见第三节)。本文只谈它的术语辨析与科学方法论,不转述任何可作为临床依据的预测或处置主张。这篇论文的全部

2601_96948740的博客 185

您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗?不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭

第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰:一个批量导出工具的价值,不在于“试三次”,而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后,它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载,AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听,捕获每一次分页请求返回的完整对话清单,包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是:导出不该是体力活,而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意:这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话,不是一条会话内的多轮对话。

laoyunsi的博客 213

河道漂浮物目标检测数据集

目标检测,yolo,河道漂浮物目标检测数据集

DL_data_set的博客 167

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 469

大模型 Embedding 与向量相似度详解

Embedding 解决的问题:计算机不懂文字,但懂数字│▼文本 → 向量(1024维浮点数数组)│▼相似度解决的问题:怎么判断两个向量(文本)有多接近│▼余弦相似度:看向量方向的夹角,越接近0°越相似│▼最终效果:语义搜索——理解意思,而非字面匹配一句话总结:Embedding 把文字变成数字,余弦相似度比较数字的方向,两者结合实现了"理解语义"的搜索。

T3165919332的博客 60
上一篇: BIDS数据存储格式介绍与dcm2bids安装与使用
Dr. Yuchen Liu
博客等级 码龄10年 135粉丝 21原创
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 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