打造可靠的生成式 AI 系统
设计面向生产的 LLM 应用，涵盖检索、工具调用、智能体工作流、MCP、评估、护栏和可观测性。学会在质量、延迟、安全性和成本之间做出优化。
前置要求: AI Branches 以及基础的 Python 或 TypeScript
构建 AI 应用的开发者和技术从业者
Neural networks explained simply — biological vs artificial neurons, layers, training, backpropagation, activation functions, and the difference between CNNs, RNNs, and Transformers. No maths required.
⏱️ 4 min readLearn prompt engineering from scratch — what it is, why it matters, 5 key techniques with practical examples, common mistakes to avoid, and the best tools to practise with.
⏱️ 4 min readGenerative AI explained simply — what it is, how it works (LLMs, diffusion models, GANs), real-world examples like ChatGPT and DALL-E, use cases, limitations, and how to learn it free.
⏱️ 4 min readAI Canopy 是中级课程，建议先完成 AI Branches，因为 AI Canopy 会深入探讨神经网络、大语言模型和 AI 系统设计等内容。
会的！AI Canopy 深入讲解大语言模型的工作原理，包括驱动 ChatGPT、Claude、Gemini 等模型的 Transformer 架构。你还将掌握提示词工程技巧。
不需要，但有一定的技术素养会更好。我们通过概念图和互动可视化来讲解神经网络和 LLM。
会的！完成所有课程后即可获得个人专属证书，证明你对高级 AI 概念的理解。
提示词工程是为 ChatGPT 等 AI 模型编写有效指令的技能，是 AI 时代最热门的技能之一。AI Canopy 用多节课程专门帮助你掌握这项能力。
🔒 登录以跟踪进度并获取证书
了解三种主要的深度学习架构以及为什么 Transformer 开始主导现代人工智能。