AI NATIVE TALENT TRAINING · LEARNING ARCHIVE

让每一天的学习,变成可验证的作品。

把课程输入转化为实验、判断与可交互成果,在同一座数字展厅中呈现完整的学习过程。

PREPARED BY 何臻琳 · HE ZHENLIN

AI NATIVE LABAILEARN · TEST · BUILD
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LEARNTESTBUILD

THE WORKING SYSTEM

LEARN提炼知识
TEST设计实验
VERIFY验证边界
DELIVER形成作品

学习不止于“我知道了”,而要能够解释、实验、验证并交付。

LEARNING ARCHIVE

按学习脉络,
查看每一天的完整成果。

每件作品都保留当天的核心问题、实践过程与最终交付;点击任意卡片即可进入独立展厅。

DAY01

网页幻灯片 · 14页

AI 发展史、产业认知与工具实践

从关键技术节点出发,建立“技术突破—产业价值—工具实践”的第一张 AI 认知地图。

AI 时间线产业判断情感分析
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DAY 01 · PUBLISHED
DAY02

网页幻灯片 · 35页

AI 伦理、神经网络与产品实践

把可信 AI、神经网络结构和 TensorFlow Playground 实验放在同一条证据链中理解。

可信 AI神经网络损失与梯度
进入完整作品
LOSS ↓
DAY 02 · PUBLISHED
DAY07

交互工具 · PromptLab

提示词工程与人机协作

从信息路径、反迎合实验到六维提示词体检,把方法论做成任何人都能使用的浏览器工具。

信息路径反迎合PromptLab
进入完整作品
?PROMPT
CORE
DAY 07 · PUBLISHED

WORKING METHOD

从课程输入,到可以公开展示的成果。

每一天都遵循同一套闭环:把抽象知识转成具体问题,用实验获得证据,再通过反馈持续修正表达与交互。

  1. 01
    学习提炼关键概念与边界
  2. 02
    实验把观点变成可操作任务
  3. 03
    验证比较结果、寻找失效条件
  4. 04
    迭代根据问题修正文案与功能
  5. 05
    交付形成可阅读、可演示的作品

FROM KNOWLEDGE TO WORK

把学到的知识,
转化为看得见的能力。

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