浏览 Ultralytics 词汇表，了解人工智能、机器学习、计算机视觉等。
探索 K 近邻 (KNN) 如何通过其直观的、非参数的方法简化机器学习，以用于分类和回归任务。
探索 Keras，这是一个用户友好的 Python API，它通过模块化、灵活性和多后端支持简化了机器学习。
了解知识图谱如何通过建模复杂关系来革新 AI，从而实现语义搜索、个性化推荐等。
了解 Kubernetes 如何通过可扩展的模型部署、分布式训练和高效的资源管理来简化 AI/ML 工作负载。
了解知识蒸馏如何压缩 AI 模型，以实现更快的推理、更高的准确性和边缘设备部署效率。
了解卡尔曼滤波器如何优化 AI、跟踪、传感器融合、机器人技术等领域的的状态估计，即使在嘈杂的数据下也是如此。
探索计算机视觉中的关键点：使用 Ultralytics YOLO11 进行姿势估计，用于健身、手势识别和快速准确的跟踪。
探索视觉问题解答 (VQA)：多模态人工智能如何结合计算机视觉和 NLP 来回答基于图像的问题，以及关键方法和实际应用案例。
了解大型语言模型 (LLM) 如何通过高级 NLP 彻底改变 AI，从而为聊天机器人、内容创建等提供支持。 了解关键概念！
探索机器学习中损失函数的作用、类型、重要性以及在 YOLO 和目标检测等实际 AI 应用中的应用。
掌握在 AI 中设置最佳学习率的艺术！了解这个关键的超参数如何影响模型训练和性能。
探索线性回归在机器学习中的强大功能！了解其应用、优势以及预测建模成功的关键概念。
