人工智能
人工智能这个词，从卷积神经网络获得巨大效果提升，transformers被发明，到近两年人们发现大模型的涌现能力、进而引发AIGC爆火，被越来越多地提起，在越来越多的领域发挥作用，被越来越多人所熟知
但这章节的内容，我们不深入模型结构，只了解基本原理，然后学会调用它们。或许还是有一些难度，但至少我们已经避开了最难的一部分了
由于我对这个领域不是足够了解，这也可能是整篇教程中错误疏漏最多的一章，请见谅并及时提出
同时，这里的一些概念性的东西似乎大语言模型学得很好，可以问问它们
数学基础
人工智能最主要的数学基础是线性代数、微积分、概率论、统计学等，但这些…不该我教吧…
实际用的时候因为自己训练模型的情况不多，所以数学差也不会遇到很多问题
硬件性能
你可能在新闻中见到过，人工智能需要很强大的算力。这确实是事实，但因为我们的训练的网络规模没有那么大（五十年前的人们就在intel 8080和1KB内存上进行鸢尾花分类），而且现在的云服务非常方便，所以电脑配置不高也没有很大的关系。
但是，如果你的电脑有NVIDIA或者Intel的GPU，编写和调试的时候会舒服很多。如果没有，实验室可以提供一些云算力