深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够自动提取特征并进行非线性变换。其优势在于高精度和大数据处理能力，但存在可解释性差、算力需求高等缺点。PyTorch是支持GPU加速的深度学习框架，核心数据结构是张量（Tensor），提供类似NumPy的运算接口，并支持自动微分和动态计算图。使用PyTorch时，可通过多种方式创建和转换张量，包括基本创建、线性/随机张量生成、类型转换等，同时支持丰富

很多人担心 “AI 会抢我的工作”“AI 会统治人类”，其实不用这么害怕。AI 就像以前的 “ electricity”—— 刚开始大家也担心 “ electricity 会电死人”，但后来发现， electricity 能点亮灯、带动机器，让生活更方便。​AI 也是一样，它会代替一些重复、枯燥的工作，比如工厂里的流水线工人、银行里的柜员，但也会创造新的工作，比如 AI 训练师、AI 伦理师、AI

KNN算法是一种基于相似度的分类和回归方法，通过计算样本距离进行分类预测。关键要素包括k值选择（影响模型复杂度）、距离度量（欧氏/曼哈顿/切比雪夫距离）和特征预处理（归一化/标准化）。应用流程包含数据分割、模型训练、预测评估等步骤，案例演示了鸢尾花分类和手写数字识别。算法优势是简单直观，但需注意k值选择和特征缩放对结果的影响。