大家好，我是Edison。

2024年(nian)入坑黃佳老師的(de)《AI應(ying)用實戰課》，過(guo)去的(de)兩個(ge)月(yue)來(lai)，通過(guo)12篇總(zong)結筆記(ji)記(ji)錄下我(wo)的(de)學習之旅，我(wo)個(ge)人收獲頗多，也很感謝一(yi)直在閱讀的(de)你。

今天應部分網友的要求，將其整理成目錄分享給你。除了對這門課的學習總結之外，還添加了一些我自己學習總結的相關的文章在這里，作為補充完善，也算是對我自己2024年開始學習AI的見證。

AI基礎與ML入門

人(ren)工智能、機器學習(xi)(xi)、深(shen)度學習(xi)(xi)到底是(shi)什(shen)么(me)關系(xi)？機器學習(xi)(xi)的本質(zhi)是(shi)什(shen)么(me)？

傳送門：AI應用實戰課學習總結（1）必備AI基礎理論

機器學習的起(qi)點，必須從SK-Learn框架開始！

傳送門：AI應用實戰課學習總結（2）hello sk-learn

從一(yi)個(ge)ML實戰開始，有個(ge)感(gan)性認識好上路！簡單回(hui)歸一(yi)下！

傳送門：AI應用實戰課學習總結（3）預測帶貨銷售額

ML之外，數據可(ke)視化也很重要(yao)！來(lai)可(ke)視化一(yi)下！

傳送門：AI應用實戰課學習總結（4）醫療數據可視化

ML核心內容

回歸、分類、聚類，它們到底都(dou)用來(lai)干什么？又(you)有什么區別？

• AI應用實戰課學習總結（5）回歸分析預測實戰

• AI應用實戰課學習總結（6）分類算法分析實戰

• AI應用實戰課學習總結（7）聚類算法分析實戰

要做數(shu)據可(ke)視化，維(wei)度高了不好弄，如(ru)何降維(wei)？

• AI應用實戰課學習總結（8）降維算法分析實戰

ML進階內容

對于(yu)感知類數(shu)據，如圖(tu)片、語(yu)音等，更(geng)加(jia)適合用深(shen)度(du)學習(xi)來做。深(shen)度(du)學習(xi)是啥(sha)？神(shen)經網絡又是啥(sha)？需要(yao)GPU資源有啥(sha)好處？

• AI應用實戰課學習總結（9）Hello 深度學習

• AI應用實戰課學習總結（10）用CNN做圖像分類

• AI應用實戰課學習總結（11）用RNN做時序預測

LLM基礎知識

語言模(mo)型的進(jin)化(hua)驅動著NLP技術的發展，語言模(mo)型發展過程(cheng)中經歷了哪些(xie)重要里程(cheng)碑？預訓練模(mo)型 和 Transformer 又(you)有什(shen)么關系？提(ti)示詞工程(cheng)又(you)是什(shen)么？RAG又(you)是什(shen)么？

• AI應用實戰課學習總結（12）橫空出世的Transformer

LLM應用開發

集(ji)(ji)成(cheng)LLM開發(fa)AI Agent已經成(cheng)為2025年的(de)(de)共識，Python的(de)(de)Langchain框架是開發(fa)Agent的(de)(de)利器。但作為.NET開發(fa)者(zhe)，我(wo)更加推(tui)薦使用 Microsoft.Extensions.AI 來(lai)作為中(zhong)間層集(ji)(ji)成(cheng)LLM，Python主要拿來(lai)做模型訓練和(he)Inference推(tui)理即可，技術棧(zhan)可以(yi)異(yi)構各自(zi)發(fa)揮長處，而不必非要完(wan)全統(tong)一(yi)。

• AI應用開發基座：Microsoft.Extensions.AI

• AI語義搜索基座：Microsoft.Extensions.VectorData

• 基于Microsoft.Extensions.AI核心庫實現RAG應用

當(dang)然，Semantic Kernel也是.NET開(kai)發者應該了解的框(kuang)架(jia)之一！未來 Semantic Kernel也會接(jie)入Microsoft.Extensions.AI接(jie)口規范，我們(men)可以主(zhu)要(yao)用Microsoft.Extensions.AI完(wan)成基礎(chu)功能(neng)，然后用Semantic Kernel完(wan)成高級(ji)功能(neng)如(ru)RAG等。

• 大模型應用開發初探：通用函數調用Planner

• 大模型應用開發初探：快速直觀感受RAG
• 使用MCP C# SDK開發MCP Tool

AI Agent編排與集成

目前業界已經涌(yong)現了(le)不少低代碼Agent開發(fa)編排平臺，可以方便地(di)創建知識(shi)庫和(he)AI Agent，特(te)別(bie)是Workflow工作流的拖拉拽可以極大降低開發(fa)門檻。

因此，也建議你有所了解，比如字節跳(tiao)動的Coze平臺：

目前產品化的(de)(de)AI Agent的(de)(de)形態是如(ru)何的(de)(de)？不妨看看西門子(zi)Industrial Copilot吧：

AI學習實踐之路漫漫，我也還在繼續不斷學習，持續更新中！

推薦學習

黃佳，《AI應用(yong)實戰課》（課程）

黃佳，《圖解GPT：大模(mo)型(xing)是(shi)如(ru)何構(gou)建的》（圖書(shu)）

黃佳，《動手做AI Agent》（圖書）

鄭燁，《程序員的AI開發第一課》（課程）