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DLAI 知识图谱 RAG 笔记（全） 001：引言 🚀 在本课程中，我们将学习如何利用知识图谱来增强检索增强生成（RAG）应用。知识图谱是一种强大的工具，它能通过强调事物间的关系来组织和存储数据，从而提升信息检索的准确性和上下文相关性。 什么是知识图谱？🧠 上一节我们介绍了课程目标，本节中我们 阅读全文
posted @ 2026-03-26 08:18
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DLAI 医疗人工智能笔记（全） 001：欢迎来到AI医学诊断专项课程 🏥 在本节课中，我们将要学习AI在医学诊断领域的应用概述，了解整个专项课程的结构与核心学习目标。 欢迎来到AI医学诊断专项课程。如果你已经完成了深度学习专项课程或机器学习课程，并且正在寻找应用领域来深化你对AI的掌握，那么这是 阅读全文
posted @ 2026-03-26 08:18
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DLAI 协作写作与编程笔记（全） 001：课程介绍 概述 在本节课中，我们将要学习一个由OpenAI与DeepLearning.AI合作推出的新工具——OpenAI Canvas。这是一个旨在让与AI协作进行写作和编程变得更加有趣和高效的简短入门课程。 什么是OpenAI Canvas？🎨 Op 阅读全文
posted @ 2026-03-26 08:18
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DLAI 向量数据库应用构建笔记（全） 001：课程介绍 🚀 在本课程中，我们将学习如何使用向量数据库构建多种类型的应用程序。向量数据库已成为结合大型语言模型（特别是RAG，即检索增强生成）构建应用的关键基础设施。不仅如此，其应用范围实际上比普遍认知的更为广泛。 课程概述 向量数据库允许你输入一组 阅读全文
posted @ 2026-03-26 08:18
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DLAI 向量数据库笔记（全） 001：Weaviate简介 在本节课中，我们将要学习向量数据库的基础概念及其在现代人工智能应用中的核心作用，特别是它在检索增强生成技术中的关键地位。 大型语言模型催生了许多令人兴奋的新应用。然而，语言模型的一个短板是，一个训练好的模型不具备对近期事件的了解，也无法获 阅读全文
posted @ 2026-03-26 08:18
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DLAI 线性代数笔记（全） 001：专业介绍 在本课程中，我们将学习机器学习和数据科学中至关重要的数学概念。这些概念是理解算法工作原理、构建定制模型以及高效调试的基础。 课程概述 向量、矩阵、方差、优化、先验分布、P值等概念在机器学习中频繁出现。学习这些概念，能帮助你更深入地理解机器学习算法的工作 阅读全文
posted @ 2026-03-26 08:18
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DLAI 文档人工智能笔记（全） 001：1.课程介绍 概述 在本课程中，我们将学习如何构建文档处理流程，将复杂的文档转换为可供大语言模型（LLM）处理的Markdown文本，并从中提取信息用于分析。课程由吴恩达与Landing AI合作推出，旨在引导你从传统OCR技术开始，逐步深入到智能体化文档抽 阅读全文
posted @ 2026-03-26 08:18
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DLAI 微积分笔记（全） 001：微积分入门 🧮 概述 在本课程中，我们将学习微积分，特别是导数的概念、工作原理及其在机器学习中的应用。我们还将探讨一些高级技术，如牛顿法。理解这些概念对于掌握机器学习算法的核心原理至关重要。 课程内容介绍 机器学习在很大程度上涉及函数的最小化和最大化，这正是本课 阅读全文
posted @ 2026-03-26 08:18
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DLAI 提示词压缩和优化笔记（全） 001：课程介绍 🎯 在本节课中，我们将学习如何结合传统数据库的强大功能与向量搜索技术，以降低大型RAG（检索增强生成）应用程序的运营成本，并提升其效率。 课程概述 本课程由MongoDB合作构建，并由开发者倡导者Richmond Alake主讲。Richmo 阅读全文
posted @ 2026-03-26 08:17
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DLAI 碳意识笔记（全） 001：课程介绍 🌱 在本课程中，我们将学习如何通过选择合适的时间和地点运行AI工作负载，来显著降低其碳排放。我们将了解电网能源结构、碳排放强度等核心概念，并学习使用相关工具来实践碳意识计算。 欢迎来到《面向生成式AI开发者的碳意识计算》课程，本课程是与谷歌云合作开发的 阅读全文
posted @ 2026-03-26 08:17
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