深入AI系统
深入了解神经网络、大语言模型和AI系统设计。学会批判性地评估AI工具，理解现代AI背后的工程原理。
前置要求: AI 枝干
准备深入技术细节的中级学习者
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.
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预计需要 5–6 小时。技术深度较高，需要更多时间理解，但每个概念都配有清晰的图解和示例。
会的！AI Canopy 深入讲解大语言模型的工作原理，包括驱动 ChatGPT、GPT-4 等模型的 Transformer 架构。你还将掌握提示词工程技巧。
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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。
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Understand the three major deep learning architectures and why transformers came to dominate modern AI.