分类：数据与AI

深入学习全面的人工智能教程，内容涵盖机器学习、深度学习、神经网络、生成式 AI 及其实际应用，旨在帮助开发者和技术爱好者高效构建、理解并应用 AI 技术

构建高效智能体【译】

编码者, 2025年7月23日2025年7月23日

“智能体”（agent）这一术语有广泛定义。一些用户将其理解为具备完全自主能力、能够调用外部工具并长期运行的系统；另一些用户则将其用于描述严格遵循预设流程的自动化系统

编码者, 2025年6月18日2025年6月19日

在本篇文章中，我将分享如何使用 AI 编程助手 Trae，从零构建一个旨在帮助初学者练习打字的网页小游戏 —— 《快乐打地鼠》。详细介绍整个过程的工具选型、AI交互提示设计（Prompt Engineering）、架构搭建、踩坑经历以及最后的反思总结。

编码者, 2025年6月13日2025年6月13日

机器学习的核心任务是：从数据中自动学习一个映射函数，使其能对新样本做出准确预测。本文系统介绍了机器学习的三大核心组成：模型假设、评价函数与优化算法。通过理论分析与实践示例，揭示它们如何协同支撑整个机器学习流程，是AI工程与理论研究的关键基础。

编码者, 2025年6月13日2025年6月13日

人工智能（AI）作为现代科技的核心驱动力，经历了近一个世纪的不断演进。从最初的逻辑理论和数学模型，到当今风靡全球的生成式AI，AI的发展充满了突破与挑战。了解AI历史上的重要节点，有助于我们更全面地把握技术趋势，推动未来创新。

编码者, 2025年6月13日2025年6月13日

AI Agent是一种专门设计的软件系统，能够感知其环境、分析信息，并自主或半自主地执行动作以实现既定目标。与一般人工智能技术不同，AI Agents是主动的实体，它们能感知输入信息，对其进行推理，并决定适当的行动以完成任务。

编码者, 2025年6月13日2025年6月13日

本指南为2025年AI初学者提供一条清晰的学习路线图，涵盖数学、编程、数据科学、深度学习、生成式AI、RAG、AI代理等热门技能和实战项目，助你系统掌握AI核心能力

编码者, 2025年5月9日2025年5月9日

随着生成式AI和大模型（Foundation Model）技术的快速迭代，2024–2025年AI领域迎来新一轮爆发式发展。本文将按主题分类，整合中英文权威报告与资讯，给产品经理、开发者、投资人和研究者提供参考。