根目录
章间知识图谱
22 章之间的关联关系。每一条线代表一个跨章节的知识依赖。
graph TD
subgraph 基础层
Ch01[Ch01 AI简史]
Ch02[Ch02 Python与数据科学]
Ch03[Ch03 AI数学]
end
subgraph 机器学习层
Ch04[Ch04 机器学习核心算法]
Ch05[Ch05 模型评估与特征工程]
end
subgraph 深度学习层
Ch06[Ch06 神经网络基础]
Ch07[Ch07 CNN与CV]
Ch08[Ch08 RNN与序列模型]
end
subgraph 架构层
Ch09[Ch09 Transformer架构]
Ch10[Ch10 LLM原理与架构]
Ch11[Ch11 模型微调]
Ch12[Ch12 Prompt工程]
end
subgraph 应用层
Ch13[Ch13 RAG进化树]
Ch14[Ch14 Agent工作原理]
Ch15[Ch15 Agent通信协议]
Ch16[Ch16 多Agent协作]
end
subgraph 前沿层
Ch17[Ch17 多模态AI]
Ch18[Ch18 AI创作]
Ch19[Ch19 多模态深度原理]
Ch20[Ch20 推理部署]
Ch21[Ch21 MLOps]
Ch22[Ch22 技术全景]
end
Ch01 --> Ch02
Ch02 --> Ch03
Ch03 --> Ch04
Ch04 --> Ch05
Ch04 --> Ch06
Ch06 --> Ch07
Ch06 --> Ch08
Ch08 --> Ch09
Ch09 --> Ch10
Ch10 --> Ch11
Ch10 --> Ch12
Ch12 --> Ch13
Ch10 --> Ch13
Ch13 --> Ch14
Ch14 --> Ch15
Ch14 --> Ch16
Ch15 --> Ch16
Ch09 --> Ch19
Ch07 --> Ch19
Ch17 --> Ch19
Ch17 --> Ch18
Ch19 --> Ch18
Ch11 --> Ch20
Ch10 --> Ch20
Ch20 --> Ch21
Ch14 --> Ch21
Ch11 --> Ch22
Ch13 --> Ch22
Ch14 --> Ch22
Ch17 --> Ch22
Ch20 --> Ch22
Ch21 --> Ch22层间依赖说明
| 层 | 依赖 | 核心问题 |
|---|---|---|
| 深度学习层 | 机器学习层 | 从”手工特征”到”自动学习特征” |
| 架构层 | 深度学习层 | 从”CNN/RNN”到”Transformer 统一架构” |
| 应用层 | 架构层 | 从”模型本身”到”怎么用模型” |
| 前沿层 | 应用层 | 从”单模态/单Agent”到”多模态/多Agent/生产部署” |
关键交叉节点
| 节点 | 被引用 | 引出 |
|---|---|---|
| Ch09 Transformer | Ch08 | Ch10, Ch19 |
| Ch10 LLM | Ch09 | Ch11, Ch12, Ch13, Ch20 |
| Ch13 RAG | Ch10, Ch12 | Ch14 |
| Ch14 Agent | Ch13 | Ch15, Ch16, Ch21 |
| Ch20 推理部署 | Ch10, Ch11 | Ch21 |
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关联3
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