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# 📌 重点笔记索引
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> 按课程章节组织的核心笔记。每个章节一个文件, 命名: `<lesson编号>-<slug>.md`
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> 例如: `03-perceptron.md`、`07-ConvNets.md`
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## 📚 笔记列表
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| 课程 | 标题 | 文件 |
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| 0 | 环境搭建 | `00-course-setup.md` |
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| 1 | AI 简介 | `01-intro.md` |
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| 2 | 符号 AI | `02-symbolic.md` |
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| 3 | 感知器 | `03-perceptron.md` |
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| 4 | 多层感知器 & 自建框架 | `04-own-framework.md` |
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| 5 | 框架入门 (PyTorch/TF) | `05-frameworks.md` |
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| 6 | CV 入门 / OpenCV | `06-intro-cv.md` |
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| 7 | 卷积神经网络 | `07-ConvNets.md` |
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| 8 | 迁移学习 | `08-transfer-learning.md` |
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| 9 | 自编码器 / VAE | `09-autoencoders.md` |
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| 10 | GAN | `10-GANs.md` |
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| 11 | 目标检测 | `11-object-detection.md` |
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| 12 | 语义分割 / U-Net | `12-segmentation.md` |
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| 13 | 文本表示 | `13-text-rep.md` |
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| 14 | 词嵌入 | `14-embeddings.md` |
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| 15 | 语言建模 | `15-language-modeling.md` |
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| 16 | RNN | `16-RNN.md` |
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| 17 | 生成式 RNN | `17-generative-rnn.md` |
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| 18 | Transformer / BERT | `18-transformers.md` |
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| 19 | NER | `19-NER.md` |
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| 20 | LLM / 提示工程 | `20-LangModels.md` |
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| 21 | 遗传算法 | `21-genetic.md` |
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| 22 | 深度强化学习 | `22-deep-rl.md` |
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| 23 | 多智能体系统 | `23-multiagent.md` |
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| 24 | AI 伦理 | `24-ethics.md` |
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| X1 | 多模态 (CLIP) | `X1-multimodal.md` |
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📝 添加新笔记:
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1. 复制本目录下的 `_template.md` 改名为对应的 `<编号>-<slug>.md`
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2. 填入内容
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3. 在上面表格里把状态从 "未开始" 改为 "✅"
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