AI+X系列：和学习生态伙伴联合发起，将人工智能（AI）与各个学科、领域、行业（X）结合， 激发无限潜力和创造力（X），让学习者拥有更多可能性（X）。
本期学习包含 动手实践 和 基础知识 两大专区，共8个学习内容，详情如下（本次学习资料均已开源，详情链接可见文末）：![]()
1. 学习报名方式
2. 组队学习模式
3. 学习内容详情
4. 自学教程汇总
1.学习报名方式
▶ 活动时间：10月9日-10月30日。
▶ 报名方式：本周六在 Datawhale高校群/在职群 发布报名码，报名后学习。▶ 进群方式：关注公众号，后台回复关键词“在校”或“在职”进学习群。📢特别提醒：已在高校或在职群无需重复加入。参与方式不一样的学习（动手实践专区），具体参与方式已在文章中列出。2.组队学习模式![]()
Datawhale 是一个专注于 AI 领域的开源组织，汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者，聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员。
Datawhale 以「for the learner，和学习者一起成长」为使命，鼓励真实地展现自我、开放包容、互信互助、敢于试错和勇于担当。
同时 Datawhale 用开源的理念去探索开源内容、开源学习和开源方案，赋能人才培养，助力人才成长，建立起人与人、人与知识、人与企业和人与未来的联结。
开源地址
https://github.com/datawhalechina
顾名思义，就是一群志同道合的小伙伴，一起学习讨论，一起克服拖延症，一起组队打boss。没有老师，没有教学，有的是一群热爱学习和渴望改变的人，交流学习，互促共进。往期：《李沐大神分享，全球733所高校，9027人共同学习》
3.学习内容详情
本次学习分为 动手实践专区 及 基础知识专区，共8个内容。学习详情如下：
📢：动手实践专区所有学习内容的参与方式在内容介绍时详细说明，其他学习参与方式参见本文第一节：学习报名方式。
动手实践专区
开源贡献：阿水、魏庆伟、步嘉同、丁冬
内容说明：从产业应用需求出发，帮助学习者体验为大模型注入生成式“风险疫苗”，透视大模型生图潜在弱点和漏洞，进一步增强、健全大模型生图的安全免疫抵抗系统，提升大模型提升词。
学习周期：8天
学习名额：200人
定位人群：对文生图大模型、文本安全检测模型、大模型提示词等相关技术感兴趣
![]()
动手实践专区提前开放报名
内容说明：聚焦于 AI 核身中的金融场景凭证篡改检测，以应对日益严峻的伪造及 AIGC 假证风险。本方向期望帮助学习者研发和训练模型，并利用对应的测试集评估模型有效性，给出数据伪造概率值。学习周期：8天
定位人群：对计算机视觉模型、物体检测模型、YOLO等相关技术感兴趣
扫描下方二维码报名：
![]()
动手实践专区提前开放报名
开源贡献：银明华、左俊威、黄晨宇、Amy（周理璇）、柴艺、马玉珍、余洋、张龙斐、曾进、诗涵、王莹莹
内容说明：Coze（扣子）是国内迭代比较快的智能体平台，生态开放，工作流功能丰富，图像操作功能丰富；我们期望在11天的学习实践中，带领大家入门coze智能体开发，从 Prompt工程 到 工作流 再到 图像流，逐步进阶~
学习周期：11天
学习名额：400人
定位人群：零基础入门，对大模型Bot应用开发感兴趣
![]()
动手实践专区提前开放报名
开源贡献：杨世超、罗清泉、陈十、王泽宇
内容说明：超详细的「算法与数据结构」基础讲解教程，「LeetCode」经典题目的详细解析。本期课程内容围绕枚举动态规划进行讲解和练习，本期课程共计 45 道题。⚠️ 本期课程较往期课程偏难，请谨慎选择。
定位人群：有 Python 语言编程基础，想要学习算法、数据结构基础知识，想在 LeetCode 刷算法题的同学。开源贡献：黎偉、周焕、王浩婷、姜舒凡
内容说明：好的教程可以一路运行。我们要做一个能够一路拷贝代码运行的Vue3教程。集成了许多优秀代码片段，在开发过程中可以随时复制。你会从一开始就建立一个vue3+ts的架构，随着课程的进行，不断地在这个架构中添加新的知识，从而让自己达到随心所欲做前端的技能状态。
定位人群：有初步 Typescript 基础的同学。
开源贡献：谢文睿、秦州、晏萌、蔡鋆捷、郑远婧
内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解，一起打好基础！
学习周期：21天
定位人群：有本科数学基础（高等数学、线性代数、概率论与数理统计）的同学开源贡献：小雨姑娘、骆秀韬、张凯旋、潘笃驿、徐辉、揭熔阳、张诗雨、白雪城、谢彩承、王聪
内容说明：聪明办法学 Python 第二版在教程中融入更多计算机科学与人工智能相关的内容，制作“面向人工智能的 Python 专项教程”。希望同学们学习这个教程后能学习到聪明的办法，从容的迈入人工智能的后续学习。
学习周期：14天
开源贡献：崔腾松、朱松青、孙子涵、戴聪、王翔、张雨、张晋、王子丞、姚堃、汪太行
内容说明：本项目为量化开源课程，可以帮助人们快速掌握量化金融知识以及使用Python进行量化开发的能力。更进一步地让人们更好地学习和研究量化交易策略。此项目提供了一套完整的流程和工具链，从策略的理念、研究需要的数据、回测再到实盘，希望给大家带来帮助。
学习周期：21天
定位人群：适合对量化金融分析和交易策略感兴趣的学习者。4.自学教程汇总
⭐ 为难度系数
开源内容：https://github.com/datawhalechina/leetcode-notes/blob/main/docs/ch05/index.md
电子网站：https://datawhalechina.github.io/leetcode-notes/#/ch05/index.md
开源内容：https://github.com/datawhalechina/wow-fullstack/tree/main/tutorial/Vue3
开源内容：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book开源内容：https://datawhalechina.github.io/learn-python-the-smart-way-v2/开源内容：https://github.com/datawhalechina/whale-quant
![]()
一起“点赞”三连↓
