Day of AI

动手学深度学习的教材和课程

腾讯扣叮是什么腾讯扣叮是腾讯推出的青少年编程教育平台。基于腾讯在游戏和AI领域的技术优势，为6至18岁的孩子们提供有趣、互动的学习环境，在数字世界中探索和学习编程。平台包括虚拟仿真实验室，支持无实体硬件的编程学习，基于图形化编程工具和仿真场景运行，孩子们能轻松入门、逐步提升编程技能。腾讯扣叮提供丰富的课程内容、赛事活动和创作分享，培养孩子们的计算思维和创新能力。基于平台，孩子们能学习编程，参与到各种编程挑战和创作中，展示才华和创意。腾讯扣叮的主要功能图形化编程工具：提供易于理解和操作的图形化编程界面，帮助初学者，尤其是儿童和青少年，用拖拽模块的方式学习编程基础。3D创作平台：用腾讯游戏织梦引擎，提供3D搭建工具，让孩子们创造和设计自己的虚拟世界。虚拟仿真实验室：支持无实体硬件的编程学习，孩子们在虚拟环境中搭建和测试机器人，进行AI等前沿科技的学习和实践。赛事活动组织：举办各类编程比赛和活动，如全国中小学信息技术创新与实践大赛（NOC）和粤港澳青少年人工智能追梦营，为孩子们提供展示和交流的平台。课程资源：提供丰富多样的编程课程，涵盖从基础到进阶的不同难度级别，满足不同年龄段和学习阶段的需求。学生作品展示：孩子们在平台上分享自己的编程作品，如游戏、动画等，激励更多的学生学习和创造。如何使用腾讯扣叮访问官网： 打开浏览器，输入网址腾讯扣叮官方网站。注册和登录： 如果没有账号，需要注册腾讯扣叮账号。用注册的账号和密码登录腾讯扣叮平台。选择学习路径： 根据年龄和编程水平，选择适合的学习路径。腾讯扣叮提供从启蒙到进阶的不同课程和工具。学习课程： 浏览、选择感兴趣的课程进行学习。课程通常包括视频讲解、图文教程和互动练习。使用编程工具： 根据课程要求，用腾讯扣叮提供的编程工具，如图形化编程工具、Python实验室、AI实验室等，进行编程实践。参与赛事活动： 如果有兴趣，报名参加腾讯扣叮组织的各类编程赛事和活动，与其他学习者交流和竞技。创作和分享作品： 在学习过程中，创作自己的编程作品，在平台上分享，获取反馈和建议。腾讯扣叮的产品定价基础免费版：提供基础的编程课程和工具，用户能免费使用。付费专享版：对于更高级的课程内容、个性化教学服务或额外的教学资源，需要用户购买订阅服务。付费权益包括图形化编程、Python编程、各种集成机器人、机器人模块搭建机器人、传感器和执行器数量搭建机器人、不同地图和训练场、图形化积木AI能力项、Python AI能力项、自训练机器学习项等。腾讯扣叮的应用场景学校教育：作为信息技术课程的一部分，帮助学生掌握编程和数字技能。个人自学：提供给个人用户自学编程的平台，支持从入门到进阶的学习路径。家庭教育辅助：家长用腾讯扣叮辅导孩子编程，增进家庭内的科技教育互动。竞赛和活动参与：组织和参与各类编程比赛，如NOC大赛，提升学生的竞技能力和团队合作。虚拟仿真实验：在虚拟环境中进行机器人和AI实验，无需实体硬件进行科学探索。

AI大学堂是由讯飞开放平台打造的人工智能专业学习、交流和培训的AI学习平台。作为开发者专属的AI学习平台，旨在为 AI 领域开发者、爱好者提供丰富的资源、专业的课程以及共享的服务。AI大学堂提供专业、有趣、实用的AI课程，让你找到丰富优质的AI学习教程。网站上也会定期开展未来课栈、精品课堂、AI创学社等众多线下活动，并举办AI开发者大赛，开放讯飞专业技术能力，玩转百变算法。

阿里云作为国内领先的云服务，其开发者社区提供了一条完整的人工智能学习路线，旨在帮助用户从入门到进阶掌握人工智能领域的知识和技能。该路线包含了30门在线课程和22个实战案例，分为以下5大学习阶段：机器学习入门：学习人工智能的基本概念、算法原理、编程语言等知识。TensorFlow框架及常用库：介绍TensorFlow深度学习框架以及常用Python数据科学库的使用机器学习实战：通过实践项目，学习机器学习的基本原理和实现方法，例如数据分析、特征工程、模型构建等。自然语言处理实战：了解机器学习和深度学习技术在自然语言处理领域的实战应用。图像识别实战：了解机器学习和深度学习技术在图像识别处理领域的实战应用。

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Machine Learning for Beginners是由Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 提供的为期 12 周、26 节课的课程，所有课程都是关于机器学习的。 在本课程中，你将了解经典机器学习的内容，主要使用Scikit-learn库来进行讲解。每节课都包括课前和课后测验、完成课程的书面说明、解决方案、作业等。

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Generative AI for Beginners 是微软 Cloud Advocates 团队推出的十二章生成式AI入门的系列课程，介绍了构建生成式 AI 应用程序的基础知识，在GitHub上已超过1.7万人星标。每章都涵盖了生成式人工智能原理和应用程序开发的一个关键知识点，提供导学视频、书面材料、代码示例和进阶的学习资源推荐。通过整个课程的学习，你将拥有建立自己的生成式人工智能产品和工具的能力，实现应用AIGC技术的想法。Generative AI for Beginners的课程目录课程章节相关教学内容学习目标00课程介绍和学习环境设置学习环境配置和课程结构在学习本课程的同时帮助您取得成功01生成式人工智能和 LLMs 介绍知识点: 生成式人工智能以及我们如何适应当前的技术格局了解什么是生成式人工智能 以及 LLMs 的工作原理。02探索和比较不同的 LLMs知识点: 测试、迭代和比较不同的 LLMs 模型为您的应用场景选择正确的模型03负责任地使用生成式人工智能知识点: 了解基础模型的局限性和人工智能背后的风险了解如何负责任地构建生成式人工智能应用程序04提示工程基础代码/知识点: 提示工程最佳实践了解提示结构和用法05创建高级的提示工程技巧代码/知识点: 通过在提示中应用不同的技术来扩展您的提示工程知识应用提示工程技术来改善提示结果。06创建文本生成应用代码: 使用 Azure OpenAI 构建文本生成应用程序了解如何有效地使用令牌和温度来改变模型的输出07创建聊天应用代码: 有效构建和集成聊天应用程序的技术。确定关键指标和注意事项，以有效监控和维护人工智能聊天应用程序的质量08创建搜索应用代码: 语义搜索与关键字搜索。 什么是文本嵌入以及它们如何应用于搜索创建一个使用嵌入来搜索数据的应用程序。09创建图像生成应用代码: 图像生成及其在构建应用程序中的作用构建图像生成应用程序10创建低代码的人工智能应用低代码: Power Platform 中的生成式 AI 简介使用低代码为我们的教育初创公司构建学生作业跟踪应用程序11为生成式 AI 添加 function calling代码: 什么是 Function Calling 及其在应用程序中的使用示例设置 Function Calling 以从外部 API 检索数据12为人工智能应用程序添加用户体验知识点: 设计人工智能应用程序以实现信任和透明度开发生成式人工智能应用时用户体验设计的相关原则xx拓展学习包含每章内容的的拓展链接！掌握生成式人工智能相关技能