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Academies & lessons

AI 种子

  • 什么是人工智能？友好的介绍
  • 机器如何学习 - 智能软件背后的秘密
  • 口袋里的人工智能——你的手机每天如何使用人工智能
  • ChatGPT 和 AI 聊天机器人 - 它们是什么以及它们如何工作
  • 你的第一个人工智能实验 - 亲自尝试人工智能
  • 人工智能的历史——从图灵到变形金刚
  • 人工智能的类型 - 狭义人工智能、通用人工智能和超智能
  • 人工智能与人类智能——机器能做什么和不能做什么
  • 日常生活中的人工智能——从购物到太空
  • 揭穿人工智能神话——区分事实与科幻小说
  • 神经网络：机器实际上是如何思考的
  • 人工智能道德与偏见：当机器出错时
  • 人工智能如何改变科学研究
  • 人工智能和人类创造力：合作伙伴，而不是竞争对手
  • 人工智能和工作的未来：工作将会改变什么
  • 人工智能安全：为什么它对每个人都很重要
  • 人工智能与气候变化：问题的一部分还是解决方案？

AI 草图

  • 数组和哈希图 - AI 如何存储和检索数据
  • 字符串和文本处理 - AI 如何阅读和理解文本
  • 排序和搜索 - AI 如何排名和查找结果
  • 链表和栈——人工智能背后的动态结构
  • 可视化的树和图 - AI 如何绘制关系
  • 堆和优先级队列 - 面试的瑞士军刀
  • 二分搜索模式 - 超越排序数组
  • 递归和回溯 - 像计算机一样解决难题
  • 贪婪算法 - 当局部选择导致全局解决方案时
  • 矩阵和网格问题 - 网格和岛屿计数上的 BFS

面试发射台

  • 了解面试情况
  • 解码工作描述
  • 制定你的准备时间表
  • 公司研究策略
  • 职业生涯转向人工智能
  • 面试的成长心态
  • 您的面试工具包

AI 萌芽

  • 数据如何为人工智能提供动力——每个智能系统背后的燃料
  • 算法解释——每个人工智能系统背后的秘诀
  • 神经网络简介 - AI 如何分层思考
  • 训练 AI 模型 - 教导机器变得更聪明
  • 人工智能伦理与偏见——人工智能人性化的一面
  • 反向传播 - 学习背后的微积分
  • 损失函数和优化器 - 人工智能如何从错误中学习
  • 标记化 - 人工智能如何读取文本
  • 嵌入和向量数据库 - AI 如何理解含义
  • 评估指标——你的人工智能真的好吗？
  • 理解大型语言模型
  • 过度拟合和欠拟合：机器学习模型为何失败
  • 特征工程：教导机器什么是重要的
  • 监督学习与无监督学习：主要差异解释
  • 决策树：可以在纸上绘制的算法
  • 聚类：人工智能如何找到没有标签的模式

AI 雕刻

  • 两个指针和滑动窗口 - AI如何高效扫描数据
  • 树和二分搜索 - AI 如何快速做出决策
  • 图算法 - 人工智能如何驾驭网络
  • 动态规划 - 人工智能如何通过分解复杂问题来解决它们
  • 哈希表深入探究 - 快速 AI 查找背后的引擎
  • 尝试和前缀树 - 自动完成、拼写检查和 IP 路由
  • Union-Find - 连接组件和网络检测
  • 单调堆栈和队列 - 下一个更大的元素及其他
  • 间隔问题 - 合并、插入和计划
  • 位操作 - 异或技巧、2 的幂和位计数

行为面试精通

  • STAR 面试框架
  • 行为面试掌握
  • 领导原则
  • 解决冲突的故事
  • 跨职能协作
  • 失败与成长的叙述
  • 向上管理和利益相关者
  • 文化契合对话

AI 枝干

  • 计算机视觉 - 人工智能如何学会看世界
  • 自然语言处理 - 人工智能如何理解人类语言
  • 医疗保健中的人工智能：用算法拯救生命
  • 推荐系统 - Netflix、Spotify 和 TikTok 如何知道你想要什么
  • 语音 AI 和语音识别 - 机器如何学习聆听
  • 生成式人工智能 - 机器如何创造艺术、音乐和代码
  • 强化学习 - AI 如何边做边学
  • 多模态人工智能 - 当人工智能同时看、听、读时
  • 人工智能和机器人 - 从工厂武器到人形助手
  • 自动驾驶汽车 - 自动驾驶汽车如何思考
  • 快速工程：与人工智能对话的艺术
  • Transformer 解释：ChatGPT 背后的架构
  • 强化学习：通过反复试验教授人工智能
  • 微调法学硕士：为您的用例定制人工智能

AI 匠心

  • 系统设计基础知识 - 可扩展系统的构建模块
  • 设计 URL 缩短器 - 您的第一次系统设计面试
  • 设计聊天应用程序 - 大规模实时通信
  • 设计推荐引擎 - 人工智能驱动的大规模个性化
  • 设计 AI API 平台 - 为数百万人提供模型服务
  • 设计速率限制器 - 大规模保护 API
  • 设计通知系统 - 十亿级的推送、电子邮件和短信
  • 设计视频流平台 - YouTube/Netflix 架构
  • 设计网络爬虫 - Google 如何索引互联网
  • 从头开始设计分布式缓存 - Redis 架构

技术面试

  • 面试数据结构
  • 算法模式和策略
  • 系统设计基础知识
  • API设计面试
  • 代码审查访谈
  • 压力下调试
  • 掌握复杂性分析
  • 实时编码最佳实践

AI 树冠

  • 大型语言模型 - 现代人工智能背后的引擎
  • 即时工程 - 与人工智能对话的艺术与科学
  • 深度神经网络 - CNN、RNN 和 Transformer 解释
  • 微调和 RAG - 公司如何为其数据定制 AI
  • 人工智能代理和自治系统 - 下一个前沿
  • 注意力和变形金刚 - 改变一切的架构
  • 缩放定律与大规模训练 - 为什么更大的模型会更聪明
  • RLHF 和一致性 - ChatGPT 如何学习人类价值观
  • 代理工作流程 - 构建多代理人工智能系统
  • AI 安全和红队 - 破坏和防御 AI 系统
  • RAG 系统的实践
  • 使用工具的代理和 MCP
  • 评估和操作人工智能

AI 打磨

  • 交流技术理念
  • AI时代的领导力
  • 远程工作和全球团队
  • 技术简历大师班

AI与ML面试

  • 机器学习系统设计访谈
  • 模型评估深入研究
  • 特征工程问题
  • MLOps 和生产 ML
  • NLP 和 LLM 面试主题
  • 计算机视觉面试准备
  • 面试中的人工智能道德

AI 森林

  • 构建人工智能产品 - 从原型到生产
  • 开源人工智能生态系统 - 工具、模型和社区
  • 人工智能的未来 - 即将发生什么以及您适合的位置
  • 人工智能初创公司和商业模式 - 如何构建人工智能并通过人工智能货币化
  • 为开源做出贡献 - 建立您的声誉并回馈社会
  • MLOps 和部署 - 将模型从笔记本转移到生产环境
  • 边缘 AI - 在手机、浏览器和物联网设备上运行模型
  • 人工智能监管 - 欧盟人工智能法案、GDPR 和全球政策
  • 人工智能基础设施 - GPU、TPU 和云之战
  • 负责任的人工智能治理 - 建立符合道德标准的团队

AI 杰作

  • 工程作品集 - 建立一份能让您获得面试机会的个人资料
  • 完整模拟面试 - 60 分钟高级工程师模拟
  • 设计 Twitter 的 AI Feed - 端到端案例研究
  • 构建您自己的 AI 项目 - 从创意到部署产品
  • 2026 年职业路线图 - 最受欢迎的技能以及如何获得它们
  • 端到端 ML 管道 - 从原始数据到部署模型
  • Kaggle 竞赛指南 - 如何在 Kaggle 上竞争（和学习）
  • 阅读研究论文 - 如何理解和实施人工智能论文
  • 系统设计模拟面试 - 45 分钟的高级工程师模拟
  • 发布开源 AI 项目 - 您的杰作

Offer与未来

  • 谈判您的技术报价
  • 薪资基准
  • 建立您的个人品牌
  • 评估多个报价
  • 前 90 天策略
  • 长期职业架构

Blog

  • What Is Jev? Inside TypeSafe AI's 'System One' Models and Why They Matter
  • Agentic AI, Workflows, and GitHub: How Software Started Building Itself
  • Vibe Coding, Explained: What It Is, Where It Shines, and Where It Bites
  • What Is MCP? The Model Context Protocol, Explained Simply
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  • 2026 年 30 大人工智能面试题及答案
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  • 2026 年值得获得的最佳人工智能认证（免费和付费）
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  • 神经网络解释：初学者视觉指南
  • 了解 Transformer：ChatGPT 背后的架构
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  • 什么是RAG？简单解释检索增强生成
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  • 2026 年如何免费学习 AI：完整的初学者路线图
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