《如何用AI做任何事》免费PDF资料 - 附下载地址

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麻省理工学院推出的《如何用AI做任何事》是一门前沿人工智能课程，系统性地探索AI技术及在多种真实世界数据场景中的应用。课程由Paul Liang教授主持，重点聚焦现代深度学习和基础模型，涵盖从语言到视觉、音频、传感器、医疗数据等多模态内容。课程采用讲座、阅读、讨论和研究项目相结合的教学方式，旨在培养学生批判性思维能力，使学生深入理解AI领域最新技术成果，掌握多模态AI的核心原理。课程注重理论学习，强调实践应用，鼓励学生在各个领域中积极探索AI技术的无限潜力。

课程核心内容

课程介绍

课程内容划分为四大核心模块：AI基础、多模态AI基础、大型模型与现代AI、交互式AI。每个模块包含多个关键主题，包括数据结构、多模态融合、大型语言模型、人机交互等重要内容。

课程评估标准包含两部分：阅读作业占40%，研究项目占60%。学生需要在每周讨论中承担不同角色，如阅读领头人、讨论总结者等，以此提升批判性和创造性思维能力。丰富的角色扮演任务有助于学生从多元视角理解和应用AI技术。

AI研究方法论

课程系统指导学生如何产生研究思路、阅读学术论文、执行研究计划以及撰写研究论文。详细介绍了研究过程的各个环节，包括自下而上的发现和自上而下的设计方法，强调科学问题与假设的重要性。提供多模态AI、传感器数据处理、AI推理、交互式智能体等多个研究方向实例，涵盖文献综述方法、研究想法验证步骤及论文撰写要点。

数据处理与架构设计

课程深入讲解不同数据模态（包括视觉、语言、音频、传感器数据等）的特征、结构及常见学习目标。详细分析每种模态的数据表示、分布、结构特性和信息含量，探讨监督学习、无监督学习、强化学习等多种学习范式在多模态和多任务学习中的应用。重点阐述数据预处理、可视化分析和模型选择的策略，以及如何通过训练、验证和测试数据评估模型泛化能力。

实用工具与模型架构

课程提供PyTorch和Hugging Face等主流AI开发工具的实际应用指南，介绍transformers和datasets库的核心功能，以及与PyTorch配合使用的性能优化工具。详细讲解不同数据模态的模型架构设计原则，包括时间序列数据的循环神经网络、空间数据的卷积神经网络以及图数据的图神经网络。强调通过参数共享和信息聚合实现数据不变性和等变性的方法。

多模态AI技术深度解析

课程深入探讨多模态AI的核心概念，包括数据异构性、模态间连接性和交互性。系统介绍多模态研究的发展历程，从行为时代到深度学习时代，再到当前的基础模型时代。详细分析多模态对齐的挑战，包括离散对齐和连续对齐的实现方法，以及通过对比学习实现模态对齐的技术路径。

大型基础模型与现代生成式AI

全面介绍大型语言模型的发展历程、预训练方法、架构演变以及高效的训练推理技术。深入探讨指令微调和偏好调整的优化策略，以及LoRA和量化等提升训练效率的技术手段。详细解析生成式AI的核心概念，涵盖从变分自编码器到扩散模型和流匹配模型等多种生成式架构，讨论生成内容的评估指标和质量保证方法。

强化学习与人机交互

系统介绍强化学习的基础理论及其在大型语言模型对齐和推理中的应用，深入探讨交互式LLM代理的设计与实现。详细讲解马尔可夫决策过程、策略学习方法，以及通过人类反馈进行强化学习的先进技术。特别关注多模态模型在教育、安全、伦理等领域的实际应用挑战与解决方案。