人工智能技术学习中心

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人工智能领域先驱者


艾伦·图灵 (Alan Turing)

贡献: 被誉为“计算机科学之父”和“人工智能之父”。提出了“图灵机”的理论模型,奠定了现代计算理论的基础。提出了“图リング测试”作为衡量机器是否能表现出与人无法区分的智能行为的标准,对人工智能哲学产生了深远影响。

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约翰·麦卡锡 (John McCarthy)

贡献: 在 1956 年的达特茅斯会议上创造了“人工智能”(Artificial Intelligence)这个术语。发明了 Lisp 编程语言,该语言成为早期 AI 研究的重要工具。对逻辑学、形式化推理在 AI 中的应用做出了开创性工作。1971 年图灵奖得主。

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杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton)

贡献: 被誉为“深度学习之父”之一。对反向传播算法的推广、玻尔兹曼机、深度信念网络等做出了关键贡献,极大地推动了神经网络的复兴和深度学习的发展。2018 年与 LeCun、Bengio 共同获得图灵奖。2024 年与 John Hopfield 共同获得诺贝尔物理学奖,以表彰他们“使得机器能够学习的基础性发现”。

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约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield)

贡献: 提出了 Hopfield 网络,一种具有联想记忆能力的递归神经网络模型,对理解大脑记忆机制和开发新的人工智能算法产生了重要影响。其研究连接了物理学和计算机科学。2024 年与 Geoffrey Hinton 共同获得诺贝尔物理学奖,以表彰他们“使得机器能够学习的基础性发现”。

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杨立昆 (Yann LeCun)

贡献: 被誉为“深度学习之父”之一。卷积神经网络(CNN)的主要创建者之一,对计算机视觉、模式识别领域产生了革命性影响。推动了深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的广泛应用。2018 年与 Hinton、Bengio 共同获得图灵奖。

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约书亚·本希奥 (Yoshua Bengio)

贡献: 被誉为“深度学习之父”之一。在深度学习、神经网络、自然语言处理(尤其是词嵌入和注意力机制)等领域做出了基础性贡献。蒙特利尔学习算法研究所(Mila)的创始人之一。2018 年与 Hinton、LeCun 共同获得图灵奖。

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基础学习资源

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编程与实践平台

社区与研究资源

社区与讨论

书籍与参考资料

  • 《Deep Learning》by Ian Goodfellow - 深度学习领域的权威教材
  • 《Pattern Recognition and Machine Learning》by Christopher Bishop - 机器学习经典书籍
  • 《Artificial Intelligence: A Modern Approach》by Stuart Russell & Peter Norvig - AI 全面入门
  • 《Reinforcement Learning: An Introduction》by Richard S. Sutton - 强化学习标准教材
  • 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》by Aurélien Géron - 实践导向的学习指南
  • 《Natural Language Processing with Python》by Steven Bird - NLP 编程入门
  • 《The Elements of Statistical Learning》by Trevor Hastie - 统计学习的高级参考

大模型 API 信息

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配置本地部署的 DeepSeek R1

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配置硅基流动的 API Key

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配置腾讯云的 API Key

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配置阿里云的 API Key

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配置字节跳动火山引擎的 API Key

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配置科大讯飞的 API Key

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配置 openrouter 的 API Key

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