Structured AI learning wiki andknowledge graph for modern researchers.

关于 AI Knowledge Graph ​

AI Knowledge Graph 是一个系统化的全栈 AI 知识库，旨在连接人工智能领域的理论基础与前沿应用。内容涵盖广泛，包括机器学习、深度学习、强化学习，以及支撑这些算法的数学基础（如线性代数、概率论与数值优化）等核心领域。

建设宗旨 ​

在深入学习人工智能的过程中，学习者常常受困于算法知识的碎片化以及沉厚的数学背景要求。这些知识盲区不仅阻碍了对前沿技术的理解，也经常成为 AI 领域探索之旅中的瓶颈。

本项目致力于打造一个结构化的知识图谱，帮助研究者和开发者组织、连接并可视化 AI 研究中的核心概念。无论是自然语言处理 (NLP)、计算机视觉 (CV)、计算机图形学 (CG)，还是任何下游的深度学习任务，本维基都旨在系统性地收集和整合基础与高级知识，打通从数学原理到技术落地的学习路径。

这是一个持续演进的开源知识生态。我们真诚地欢迎开源社区的同行们共同参与建设，通过提交 Pull Request (PR) 来不断完善它。让我们共同学习，一起成长！

知识导航 ​

您可以通过以下方式在本维基中展开探索：

• 底层基石：涵盖微积分、线性代数、概率论以及机器学习的数学推导。
• 模型架构：深入理解 NLP、CV 以及主流深度学习网络的设计。
• 前沿探索：密切追踪 Transformer, RAG, Agent, 多模态架构与具身智能的发展。

✨ 愿景 ​

我们希望这个知识库能成为 AI 学习者长期的伴侣——将每一份零散的学习笔记转化为互相关联的知识节点，为每一位探索者构建出清晰宏大的 AI 理解宇宙。