实验闭环预览
梯度下降轨迹
learning_rate
0.12
最终 x
0.0021
状态
已收敛
学习概念
用路线和课程建立知识骨架。
在线运行 Demo
直接在浏览器里调整参数并看结果。
保存实验记录
把参数、指标和结论留在工作台。
项目实战
把 Demo 的直觉迁移到真实任务。
AI 学习路线
第一版路线分成 6 层，从 Python 数据基础推进到 AI 工程落地。
Python 与数据处理
能把现实问题整理成可计算的数据表、向量和基础图表。
机器学习基础
理解模型训练、损失函数、梯度下降、分类、聚类和评估指标。
深度学习基础
建立神经网络、反向传播、过拟合与训练稳定性的直觉。
在线 Demo 入口
先上线 6 个核心 Demo，其中梯度下降和线性回归已经可运行。
学习进度概览
课程与项目实战
课程负责建立概念，项目负责逼近真实场景。