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本文概述了从头开始学习人工智能（AI）的详尽，逐步的方法。它首先阐明目标和范围，然后回顾基本的AI文献来建立基本的概念和框架。常规编程和AI之间的比较分析突出了指令，数据使用，适应性和决策的关键区别。接下来，本文综合了批判性术语，解释了诸如监督和无监督学习，深度学习和自然语言处理之类的方法如何适合更广泛的AI生态系统。认识到诸如数据安全，透明度和偏见之类的挑战，概述了专业技术（提高工程，及时调整，检索增强的生成以及对大型语言模型的微调），以帮助学生和实践者有效地解决复杂的任务。此外，本文还探讨了AI代理，利用自主权和学习能力来改变各个部门的客户服务和决策。实用的最佳实践和现实世界实例指导新移民，以制定有效的提示，管理计算资源以及将AI工具与组织目标保持一致。最终，读者通过考虑绩效需求，数据质量和道德约束来负责任地导航和实施AI。这种结构化的增量方法确保了理解AI不断发展的景观的坚实基础，从而将学习者定位为未来的进步。通过精心遵循这些步骤，学习者有信心构建AI解决方案
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