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第 1 章 AI 是怎样猜答案的？
先认识“预测—反馈—调整”，再准备距离与误差这套基础工具。
进入学习 →00 / YOUR STUDY DESK
从你停下的地方继续
首页会读取各章保存在本机浏览器里的最高成绩。80 分及以上记为通关；成绩只保存在你的设备上。
START
01 / KNOWLEDGE TRANSFER MAP
17 章不是孤岛，而是一条推理路线
先把现实对象变成数字，再定义模型“错多少”；导数负责指出修改方向，向量矩阵负责一次处理更多信息，概率与对数负责管理不确定性。
MAP
青色虚线表示知识会被后续章节继续使用；看不懂时可以沿路线回到前面的节点。
02 / FULL COURSE INDEX
选择你的下一站
可以按阶段筛选，也可以搜索“距离、导数、神经网络、概率”等关键词。每张卡片都直接进入对应的独立 HTML 页面。
17
没有找到相符章节
试试搜索“损失”“矩阵”“贝叶斯”或清空筛选条件。
03 / SELF-STUDY LOOP
一章怎样真正学会，而不是只看完？
每一章都采用同一套自学闭环。先观察真实问题，再让图形和实验把规律“动起来”，最后用即时反馈检查能不能迁移到新情境。
5×
读任务卡先知道本章要解决什么问题。
操作实验先拖动、观察，再阅读抽象公式。
翻译公式把每个符号用自己的话读出来。
即时检测选完立刻知道错因和复习位置。
达到 80 分主线掌握后再进入下一章。
页面先给具体数字、生活对象和图像，再出现通用公式。看见字母时，先问“它代表谁、单位是什么、改变它会怎样”。
WHY模型通过数据得到预测，用损失衡量好坏，再根据变化方向更新参数。17 章会从不同角度反复连接这条主线。
ML