全面的人工智能知识宝库，涵盖基础概念、技术前沿、行业应用与实践指南
全面解析人工智能的基本概念、发展阶段及关键里程碑，帮助初学者建立对AI的整体认知。
详解机器学习与深度学习的关系、区别及各自适用场景，帮助理解AI技术体系的基本构成。
从生物神经元到人工神经网络，详解神经网络的构成、工作原理及常见网络结构类型。
深入解析大语言模型的预训练、微调过程，以及训练过程中面临的计算资源、数据质量等挑战。
介绍提示工程的核心原则与实用技巧，帮助用户更有效地与大语言模型交互，获取更精准的结果。
详细对比两大主流深度学习框架的特点、优势及适用场景，帮助开发者做出合适的技术选型。
探讨智能体系统的核心组件、架构模式及开发方法论，为构建实用的智能体应用提供指导。
介绍某大型银行如何利用AI技术提升风险控制能力，降低不良贷款率，提高审批效率的实践案例。
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