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学习路径 / LEARNING PATH

我们不深度研讨理论,但也不局限于工具教学

一条清晰、系统、可实践的学习路径,
帮助你从基础认知走向真实的工作应用。

  1. 01

    认识AI的能力、工具与使用边界

    先认识 AI,理解它的能力、
    辅助工具与使用边界。

  2. 02

    Prompt 设计与 AI 协作

    学习如何设计高质量的 Prompt,
    与 AI 进行高效协作。

  3. 03

    AI 文档、数据与多模态处理

    掌握 AI 在文档、数据与多模态
    内容处理中的方法与技巧。

  4. 04

    AI 搜索、Deep Research 与 RAG

    学习如何利用 AI 进行信息搜索、
    深度研究与 RAG 应用。

  5. 05

    AI 工作流 (Workflow)、工具调用与 Agent

    掌握构建 AI 工作流的方法,
    以及工具调用与 Agent 的实践。

  6. 06

    AI 项目设计、评测与交付

    学习如何从 0 到 1 设计、评测
    并交付一个完整的 AI 项目。

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第一周 · COURSE 1.1 · AI FOUNDATION

AI 是什么

理解 AI 怎样处理信息,分清常见能力与使用过程。

开始学习第一课
课程类型AI通识认知课
难度基础入门
学习方式自主学习
适合人群零基础学习者

这是一门面向完全零基础用户、学生、管理者与跨行业从业者的AI通识认知课。课程从定义、范围和基本工作过程出发,帮助你理解AI、机器学习与深度学习之间的关系。

内容结构参考吴恩达《AI For Everyone》、生成式AI通识课、DeepSeek通识课与人工智能导论(科普版)的核心知识范围,不要求编程基础,也不从复杂公式开始。你将建立一套可用于真实任务的判断框架,知道AI能做什么、不能做什么,以及哪些环节仍需要人的判断。

01
定义与边界

用一句话说明 AI 是什么,以及它不是什么。

基础概念
02
三层关系

分清 AI、机器学习与深度学习的包含关系。

概念关系
03
工作过程

看懂一次 AI 任务的输入、处理、输出与使用。

任务流程
04
结果与判断

理解 AI 输出为何可能不可靠,以及如何保留人的判断。

使用边界
05
课程总结

用五条要点收束本课的判断框架。

复习
06
思考与检测

通过问题检查是否真正理解核心概念。

练习
  • 能够用一句话说清楚 AI 是什么。
  • 能够分清 AI、机器学习与深度学习的关系。
  • 能够识别一次 AI 任务的输入、处理、输出与使用环节。
  • 能够判断 AI 结果为什么可能不可靠,以及缺失信息应该如何处理。

AI Skill 能力库

围绕检索、工具调用、多智能体协作与多模态开发,组合可复用的 AI 能力。

04

从单点能力开始,逐步拼接成稳定、可复用的 AI 工作流。

知识检索

通过 Embedding、向量库与重排序,为模型接入可靠知识。

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工具调用

使用 Function Calling 连接外部工具,让模型执行具体任务。

进入学习路径

Agent 编排

组织任务规划、记忆系统与多智能体协作,从 Demo 走向生产。

进入练习

多模态理解

融合视觉、语音与文本能力,覆盖文档理解和视频分析场景。

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SKILL

提示词

搜索、筛选并直接使用经过整理的 AI 提示词。

持续整理可复用的工作方法
点击卡片查看完整提示词

提示词详情

完整提示词替换大括号中的内容后使用

工作流组件

将模型、知识、工具与部署能力拆成清晰组件,按任务需要进行连接。

4×

组件边界越清楚,工作流越容易组合、评估与维护。

模型组件

负责理解、生成与推理,为工作流提供核心智能。

知识组件

连接文档、向量库与检索链路,为回答提供上下文。

工具组件

连接 API 与业务能力,把模型判断转化为可执行动作。

工程组件

覆盖部署、评测、成本与可观测性,让服务稳定运行。

进入练习
COMPONENTS

从零到 AI 工程师

五阶段进阶路径
PHASE 01

AI 通识筑基

建立对机器学习与大模型的整体认知,完成入门必修课。

COMPLETED · 100%
PHASE 02

应用开发实战

Prompt 工程、Function Calling 与 RAG,产出 3 个作品级项目。

IN PROGRESS · 42%
PHASE 03

Agent 与自动化

多智能体编排、记忆系统与工具生态,搭建生产级 Agent。

LOCKED
PHASE 04

工程化落地

部署、评测、成本与可观测性,让 AI 服务稳定运行。

LOCKED
PHASE 05

求职与进阶

面试真题精练、简历项目包装与职业规划辅导。

LOCKED
LEARNING PATH

知识库里的制度文档经常更新,但回答仍会引用旧版本。先处理哪一环更合适?

你会怎么处理?

第 1 题
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基础概念

人工智能

Artificial Intelligence · AI

规范化解释

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第二段占位内容用于展开关键细节。这里可以呈现技术变化、产品功能、团队表态以及与上一版本相比的差异,文字宽度与行高按参考页的阅读节奏处理。

小标题占位

这里是资讯正文的分析段落占位。内容可以聚焦对开发者、产品团队和普通用户的影响,并交代当前信息仍存在的限制或待确认部分。

结尾段落占位用于总结这条资讯的意义,并向读者提供后续值得关注的时间点、产品节点或研究方向。

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课程与内容
公开基础课程已开放计划包含计划包含
完整课程体系—计划开放计划包含
PRO 进阶专题——计划开放
学习与练习
基础思考练习已开放计划包含计划包含
章节练习与巩固—计划开放计划包含
工程化项目实践——计划开放
平台与资源
AI 词典与资讯已开放计划包含计划包含
持续内容更新公开内容计划开放计划包含

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GOOD TO KNOW

常见问题

现在可以直接购买付费版或 PRO 版吗?

暂时不能。两种付费方案仍在筹备中,价格和付款入口将在正式开放时公布。

免费版需要绑定银行卡吗?

不需要。注册账号后即可使用已开放的免费课程和学习资源。

付费方案开放后,会影响已有学习进度吗?

目前的学习进度由现有账号和进度系统保存。方案开放后的具体权益会另行说明。

我该选择哪一种方案?

如果你刚开始学习,先从免费版入手;想系统学习可关注付费版;希望继续做项目实践,可以关注 PRO 版。目前付费方案尚未开放。

课程包含视频或音频吗?

目前课程以网页内容和交互练习为主,页面没有承诺音频或视频课程。

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