AI学习进度总结 · 2026年3月27日

📊 学习进度概览

截至2026年3月27日，累计完成 21个AI核心概念 的学习，覆盖大模型从基础理论到落地应用的完整知识链路，形成了系统的AI认知体系。

📚 已掌握核心概念列表

1. AI基础概念板块

序号	概念名称	核心思想
01	什么是AI	变易之道，因输入而变的智能系统
02	机器学习	推衍之道，从数据中自动归纳规律
03	深度学习	递进生长之道，多层神经网络层层推衍
04	神经网络	爻动变卦之道，神经元+激活函数的网络结构

2. 模型训练机制板块

序号	概念名称	核心思想
05	反向传播	纠错收敛之道，误差反向传递调整权重
06	过拟合	泛化能力之道，避免死背数据不会举一反三
07	正则化	浓缩精炼之道，加限制逼迫模型学规律
08	验证集	反馈校准之道，训练过程中的实时标尺
09	超参数	人定方圆之道，训练前人为设定的学习策略
20	损失函数	误差量尺之道，衡量预测与真实值的差距
21	梯度下降	寻谷下坡之道，沿梯度方向逐步减小损失

3. Transformer核心架构板块

序号	概念名称	核心思想
11	Transformer	并行观卦之道，多头注意力+全并行架构
13	Tokenization	最小编码之道，切分语言为最小语义语法单元
14	Embedding	语义坐标之道，词映射为高维空间向量
15	Attention	观变寻用神之道，动态调整词向量根据语境

4. 大模型生成机制板块

序号	概念名称	核心思想
10	大语言模型	厚德载物之道，海量文本训练的超大神经网络
12	预训练与微调	根枝生长之道，先建世界模型再定向生长
16	概率分布	卦象生成之道，所有候选词的概率集合
17	Temperature	变爻调节之道，控制概率分布的尖锐程度
18	Sampling	取象抉择之道，从概率分布中选词的策略

5. 落地应用板块

序号	概念名称	核心思想
19	RAG	检索引经之道，实时查阅外部资料增强生成

✨ 学习特色与成果

独创跨域认知体系：首创易经与AI技术的精准映射，每个技术概念都对应东方哲学思想，形成独特的理解框架，例如：
- Attention = 寻用神
- Embedding = 定象
- Temperature = 问卦者心态
- RAG = 问事前查典籍
完整知识链路覆盖：从"什么是AI"的基础入门，到Transformer核心架构、大模型生成原理，再到RAG企业落地方案，覆盖全栈知识。
实践导向理解：每个概念都配套生活化类比、调参指南、场景推荐等实用内容，不仅懂理论更会用。

🎯 后续学习方向

提示词工程板块：提示词技巧、思维链、角色设定等
Agent开发板块：智能体架构、工具调用、记忆系统、多Agent协作
多模态应用板块：图文理解、语音处理、多模态模型开发
项目实战板块：实际项目开发、代码实现、部署上线