AI Learning Journey

一份持续更新的中文 AI 学习笔记与可运行代码示例，记录从机器学习、深度学习到大语言模型应用开发的学习过程。

本仓库面向正在入门 AI 的学习者。内容强调通俗解释、概念之间的联系，以及能够亲手运行的最小示例。

学习路线

推荐按照以下顺序学习：

1. 深度学习核心讲义：通俗版
2. 神经网络搭建整体流程
3. 激活函数汇总
4. 损失函数汇总
5. 优化器重点笔记
6. PyTorch 训练循环笔记
7. 训练、评估与推理
8. RNN 的逻辑框架
9. Transformer 论文学习笔记
10. 提示词书写宝典

更完整的阶段目标请查看 学习路线。

代码示例

OpenAI 兼容接口

示例使用阿里云百炼的 OpenAI 兼容接口，密钥只从环境变量读取。

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt
Copy-Item .env.example .env

在 .env 中填写自己的 API Key，然后运行：

python examples/openai-compatible-api/basic_chat.py
python examples/openai-compatible-api/stream_chat.py

仓库原则

• 只分享自己整理并有权公开的学习内容。
• 不提交 API Key、密码、个人信息、模型权重或完整数据集。
• 笔记会持续修订，错误欢迎通过 Issue 指出。
• 示例优先保持小而清晰，方便初学者理解。

内容声明

这些内容是个人学习过程中的理解与总结，可能存在疏漏，不应替代官方文档或专业建议。引用外部资料时会尽量注明来源。

许可证

• 示例代码采用 MIT License。
• 原创笔记采用 CC BY 4.0。

欢迎学习、讨论与改进。