摘要 :
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零基础AI入门实战课，零基础零手写代码，使用DeepSeek，Cursor等AI编程工具带你实操演示，90分钟课程完成6个AI编程入门案例项目，免费群内答疑和直播课答疑，仅售29元（已加入星球同学免费），购买后请先看视频教学，然后加入答疑群并预约直播。
课程内容：
1.什么是AI编程 2.为什么要学AI编程 3.AI编程可以做什么 4.AI编程所需什么技能 5.AI编程技术栈介绍 6.AI编程工具选型 7.AI编程流程步骤 8.案例：开发知识卡片网页 9.案例：开发科普演示动画 10.案例：开发个人静态网站 11.案例：开发商城H5前端界面 12.案例：开发课程自动点名系统 13.案例：Python开发电脑软件工具
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差异化路线。
学习了。
嘿嘿嘿
AI企业的护城河需结合“技术-数据-场景-生态”四维壁垒： 技术壁垒：核心算法的创新（如自研大模型训练框架）、工程效率（如模型推理速度比竞品快3倍）、专利布局（如在多模态对齐领域申请100+专利）。例如，商汤科技的“SenseParrots”训练框架支持千亿参数模型高效训练。 数据壁垒：独家数据源（如车企的自动驾驶路测数据、医院的脱敏病历数据）+ 数据闭环能力（模型输出反哺数据标注，形成“数据-模型-应用”迭代）。例如，特斯拉的Autopilot通过全球车主驾驶数据持续优化感知模型。 场景壁垒：深度绑定垂直行业（如专注金融风控而非泛AI），积累行业知识库（如金融领域的欺诈模式库）和客户关系（如与银行签订长期合作协议）。例如，第四范式的“先知”平台在银行风控市场份额超30%。 生态壁垒：构建开发者平台（如百度飞桨PaddlePaddle）吸引第三方开发者贡献模型/应用，或与硬件厂商合作（如英伟达GPU+AI框架适配）降低部署门槛。