系列导读：开启AI技术全景探索之旅
定位：本系列面向具备一定技术背景的开发者、学生及AI爱好者，系统性地解析AI技术栈全貌，从历史演进到未来趋势，从底层硬件到上层应用，构建完整的AI知识体系。
第一章：AI发展简史与技术演进脉络
学习目标：理解AI发展的关键阶段、技术范式转变及驱动因素
- 1.1 人工智能的诞生：从图灵测试到早期符号主义
- 1.2 两次AI寒冬的教训与专家系统的兴衰
- 1.3 机器学习的崛起：统计学习方法的复兴
- 1.4 深度学习的革命：ImageNet时刻与三大驱动因素（数据、算力、算法）
- 1.5 大模型时代：从专用AI到通用AI的范式转移
第二章：AI底层硬件架构：算力的基石
学习目标：掌握AI计算硬件的分类、原理及适用场景
- 2.1 CPU在AI计算中的角色与局限性
- 2.2 GPU架构解析：为何成为深度学习首选
- 2.3 专用AI芯片：TPU、NPU、FPGA的技术特点
- 2.4 边缘计算芯片：端侧AI的硬件解决方案
- 2.5 内存与存储：高带宽内存(HBM)与新型存储技术
第三章：AI开发平台与框架生态
学习目标：了解主流开发框架、云平台及工具链
- 3.1 深度学习框架三巨头：TensorFlow、PyTorch、JAX的对比
- 3.2 国产框架生
