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AI Research Foundations 是 Google DeepMind 与伦敦大学学院（UCL）联合推出的免费在线课程，已在 Google Skills 平台上线。课程由 DeepMind 研究副总裁 Oriol Vinyals 亲自指导，聚焦 Transformer 模型与现代语言模型，通过“理论+实战”结合的模式，帮助学习者掌握模型构建、微调技巧，适合希望系统提升AI研究能力的人群。

AI Research Foundations核心课程内容：

1、构建小型语言模型：掌握语言模型基础知识与机器学习开发流程，对比传统 n-gram 模型与 Transformer 模型的优劣。

2. 小型语言模型训练挑战：通过实战实验，检验学习者开发基础工具、搭建数据准备框架，以及训练字符级语言模型的能力。

3、语言数据表示：学习文本数据预处理、构建与表示的核心技术，掌握语言模型输入数据的准备方法。

4、神经网络设计与训练：聚焦模型训练全流程，学习识别并缓解过拟合、欠拟合等问题，配套编码实验强化实操能力。

5、Transformer架构探索：深入拆解 Transformer 核心机制，研究其上下文感知的词预测逻辑；通过实践探索注意力机制，并可视化注意力权重。

AI Research Foundations课程核心价值：

1、权威理论教学：提供大学级别AI课程内容，覆盖语言模型基础、神经网络设计等核心知识，夯实理论根基。

2、高强度实战训练：通过动手实验让学习者实际构建、微调语言模型，将理论转化为可落地的技术能力。

3、Transformer深度理解：针对性解析 Transformer 架构——这一现代大语言模型的核心组件，帮学习者突破技术重点。

4、负责任的AI研究引导：融入AI伦理考量与偏见规避内容，培养学习者负责任的研究思维。

5、数据与模型双技能覆盖：既教授文本数据处理技巧，也讲解神经网络设计与训练方法，形成完整技术闭环。

AI Research Foundations多元应用场景：

1、学术研究：为大学生、研究生及科研人员提供AI与机器学习的深度理论支撑，助力学术项目落地。

2、职业发展：帮助在职者提升数据科学、机器学习、自然语言处理（NLP）技能，支撑职业晋升或赛道转换。

3、教育教学：为AI相关专业教师提供课程设计参考，辅助优化教学内容与实践案例。

4、技术开发：帮助软件开发者、工程师掌握高效AI模型构建方法，赋能智能应用与系统开发。

5、企业培训：为企业提供AI领域标准化培训内容，提升团队专业能力，推动技术创新与产品迭代。

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