用中文在线教授人工智能

走进人工智能这门学科的人，来路各不相同。学计算机的学生想弄明白，自己的神经网络为什么训练到第三轮，损失就不再下降了；开发者想在大语言模型之上做点东西，又不想把它当成一个黑箱；医生、律师或者市场经理则想知道，这些系统到底能做什么，又会在哪里出错。其实，撑起整个领域的核心思想并没有外界的喧嚣所暗示的那么多：数据、模型、衡量模型误差的方法，以及把误差变小的办法。

也正因为如此，这门学科很难靠自学真正学透。scikit-learn、PyTorch 这样的库把底层的线性代数、概率论和微积分都藏了起来，学生写十行 Python 就能训练出一个模型，可一旦模型表现反常，就完全不知道从哪里下手。能在同一节课里从直觉讲到公式、再从公式讲到代码的老师，补上的恰恰是网上教程跳过的那一块。

为什么 Clasora 在找用中文授课的人工智能老师

学生用什么语言浏览 Clasora，Clasora 就向他展示用这种语言授课的老师。所以，如果你用中文教学，找到你的正是用中文浏览网站的学生。

在人工智能这门学科里，语言的问题尤其突出。围绕这个领域的几乎一切都是英文的：文档、论文、报错信息、函数名。课堂上，“过拟合”“嵌入”“提示词”常常和 overfitting、embedding、prompt 混在一起说。用中文学习的学生，需要有人用母语把概念讲清楚，同时把它们和代码里遇到的英文术语一一对应起来。同一个 bias，在神经元里是偏置项，在统计学里是系统误差，在关于公平性的讨论里又指模型决策中的偏见。这种区别，用中文讲一遍，要容易理解得多。

Clasora 不雇用老师，这也不是一则招聘广告。你是独立授课的：价格和时间都由你自己定，想教多少就教多少。可以每周只抽两个晚上上课，当作额外收入；也可以多排课，多到足以代替一份工作。

在 Clasora 上在线教人工智能是什么样的

教学完全远程进行。所有课程都在线上完成，你在自己生活的地方就能上课。

学生直接在你的日历上预约。他们只能看到你标为空闲的时间，而且显示的是他们自己所在的时区，谁都不用换算时差。需要提前多久预约、最远可以预约到哪一天，都由你决定。

课程在浏览器里进行，双方都不用安装任何软件。大部分教学靠屏幕共享完成。你可以打开一个 Jupyter 笔记本，调一下学习率，重新运行那个单元格，让学生看着损失曲线的形状一点点变化；也可以在 VS Code 里一步一步走完一个训练循环，或者在白板应用里画一个小网络，沿着链式法则一个权重一个权重地往回推。同样常见的情况是学生共享自己的屏幕，你和他一起读报错信息里的调用栈，直到找出那个形状不对的张量。通话中的聊天框适合互相发一行代码或一段报错信息，背景虚化则让你的房间不出现在画面里。

课与课之间，每个学生和你都有一个单独的对话。学生可以把怎么也训练不起来的笔记本、正在处理的 CSV 文件，或者始终读不懂的论文发给你；你可以回复批注、整理得更干净的代码，或者布置下次课前要做的练习。消息、文件和分享的链接都挨着它们所属的那节课排列，几周之后，你仍然能轻松找到当时一起讲过的那份笔记本。你自己的练习和示例笔记本可以放在个人文件空间里，文档也可以从 Google Drive 导入。如果你习惯用 Google 日历安排一周，还可以把它和你在 Clasora 上的日历同步。

学生通常需要哪些帮助

机器学习基础：监督学习和无监督学习，回归、分类和聚类，以及如何判断一个问题该用哪一种方法。

背后的数学：向量和矩阵，导数和链式法则，概率，以及梯度下降为什么能一路往低处走。

神经网络：层、激活函数、损失函数、反向传播，以及训练停滞或发散时该怎么办。

深度学习架构：处理图像的卷积神经网络，处理序列的循环神经网络，以及带注意力机制的 Transformer。

语言模型：词元和嵌入，模型如何预测下一个词，提示词的写法，微调，以及在自有文档中检索。

Python 工具：NumPy、pandas、scikit-learn、PyTorch 或 TensorFlow，以及熟练使用笔记本。

数据处理：清洗数据、选择特征、划分训练集和测试集，并及时发现数据泄漏，免得它造出一个“好得不像真的”模型。

模型评估：准确率、精确率和召回率、混淆矩阵、交叉验证，以及选择真正符合问题的评价指标。

经典人工智能：A* 等搜索算法、用于博弈的极小化极大算法、逻辑推理和约束满足问题，不少入门课程至今仍从这里讲起。

强化学习：智能体、奖励和策略，以及亲手把 Q-learning 算一遍。

项目：为课程或作品集规划一个项目，排查其中的问题，读懂它所依据的论文。

面向非专业人士的人工智能：其他行业的从业者想了解这些工具如何运作、会在哪里出错，以及偏见和隐私问题与之有何关系。

备考：重温推导过程，巩固那些总是记不牢的概念。

我们在找什么样的老师

你对自己所教的人工智能方向足够熟悉，既能讲清楚一种方法为什么有效、该怎么用，也能在别人写的训练循环里找出错误。

你能用中文把问题讲清楚，也能把一个技术概念用大白话讲给从没见过这些符号的人听。

你分得清现有模型真正能做到什么、外界又是怎么说的，学生的期待不切实际时，你会直接告诉他。

你也许已经在教计算机或人工智能，学的是计算机、数学、统计或相关专业，本身还在读书但对机器学习掌握扎实，或者每天在工作中用到它，比如工程师、数据分析师、研究人员或开发者。

你有一台带摄像头和麦克风的电脑，网络稳定。

你已年满 18 周岁。

有教学经验更好，但不是必需的。

你能得到什么

零佣金。你定的价格，Clasora 一分不抽。

免费注册、免费发布。没有订阅费，也没有上架费。

价格自己定。每种课时长度单独定价，还可以提供免费的第一节课。

时间自己定。每周的授课时间和休息日由你选，需要提前多久预约、最远可以约到哪天也由你定。

属于你的公开页面。你的服务有一个独立页面，能被搜索引擎找到，每位访客看到的都是自己所用的语言。页面上有你的照片、介绍视频、教学内容、你会说的语言，以及每种课时长度的价格。

评价看的是教学本身。学生从知识水平、讲解清晰度和课堂投入度三个方面给你打分。

资质经过审核。你可以把学历和其他资质添加到个人资料中，由审核员核实。

在浏览器里上课。视频通话支持屏幕共享、背景虚化和通话内聊天，你和学生都不用安装任何东西。

如何开始

点击本页上的按钮创建账号。

发布一项人工智能服务，写明你教哪些方向、面向哪些学生。

打开日历，标出你有空的时间。

整个过程只需几分钟。成为老师时，你需要接受使用条款；你的服务在上线前会由审核员检查。

老师们常问的问题

需要博士学位，或者在人工智能研究领域工作过吗？

不需要。你需要扎实掌握自己所教的内容，并且能讲清楚。学生问得最多的往往是基础：数学、核心算法，以及模型为什么会有这样的表现。如果你有相关学位或其他资质，可以添加到个人资料里，审核员会进行核实。

可以教从来没写过代码的人吗？

可以。你在服务里写明教什么、教给谁。你可以开一门完全不写代码、讲人工智能如何运作的入门课，也可以从零教 Python，以机器学习为目标，或者只给有经验的开发者讲进阶内容。

可以只教一个方向吗，比如计算机视觉或大语言模型？

可以。你既可以覆盖整个学科，也可以只教自己最擅长的部分，比如深度学习、自然语言处理，或者支撑这些方向的数学。

怎么处理学生自己的代码？

可以请学生在课上共享屏幕，也可以请他提前把笔记本和数据发到你们的对话里，方便你事先看一遍。你发回去的内容都留在同一个对话中，挨着对应的那节课。

怎么收费？

银行卡支付目前还没有开通。现阶段，预约无需绑卡即可确认，费用由你和学生直接结算。Clasora 不从你的价格中抽取任何佣金。