🛡️ Google AI红队测试中文教程（https://dmtomhl.github.io/Google-AI-Red-Team-Tutorial-ZH_CN/）：免费开源的AI全栈学习+安全实践指南

核心定位：专为AI学习者、开发者与安全从业者打造的 可视化中文入门教程，以“基础理论+实战落地”为核心，覆盖AI/ML/DL全链路知识，重点聚焦AI安全与红队测试技术，免费开源、内容系统，是从“AI入门”到“安全攻防”的一站式学习平台。

📚 核心内容架构：从基础到前沿，层层递进

教程按“理论铺垫→技术解析→安全实践”逻辑划分，内容覆盖AI学习全场景，核心模块如下：

1. 基础概念：筑牢AI认知根基

• 核心框架：清晰拆解AI、机器学习（ML）、深度学习（DL）的关系与定义，明确各自应用边界；
• 关键领域：涵盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉、机器人学等AI核心方向，及医疗、金融、网络安全等落地场景；
• 数学基础：补充AI学习必备的数学知识，包括矩阵运算、概率统计、特征值与特征向量等，降低入门门槛。

2. 算法解析：全类型算法原理+应用

系统讲解监督、无监督、强化学习三大类核心算法，每个算法均含“原理+步骤+假设+应用”： - 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM），覆盖分类与回归任务； - 无监督学习：K-Means聚类、主成分分析（PCA）、异常检测，聚焦数据模式挖掘与降维； - 强化学习：Q-Learning、SARSA，解析“智能体与环境互动”的学习逻辑，对比同策略与异策略差异。

3. 神经网络与深度学习：从基础到前沿

• 基础结构：神经元、多层感知器（MLPs）、激活函数（Sigmoid/ReLU/Tanh），及训练核心（反向传播、梯度下降）；
• 专项网络：卷积神经网络（CNN，图像处理）、循环神经网络（RNN）及变体（LSTM/GRU，序列数据）、Transformer架构（NLP核心）；
• 生成式AI：详解GAN、VAE、扩散模型、大型语言模型（LLMs）的工作原理，覆盖文本生成、图像生成核心技术。

4. 安全与红队测试：AI攻防核心模块

教程特色亮点，聚焦AI系统安全风险与攻防实践，贴合工业界需求： - 核心定义：明确红队测试、渗透测试、漏洞评估的区别，强调AI系统的独特漏洞； - 攻击类型：全面覆盖OWASP ML Top 10（2023）与LLM OWASP Top 10（2023），包括输入操纵、数据投毒、模型反演、提示注入等； - 实战重点：深入讲解提示注入与越狱（DAN模式、角色扮演等攻击方式），及对应的防御措施（模型微调、对抗性训练、护栏模型）； - 应用场景：分析AI供应链攻击、迁移学习攻击等实际攻防场景，提供可落地的测试思路。

✨ 平台特色：为什么值得学习？

1. 📊 可视化导向：用流程图、公式拆解、实例演示简化复杂概念（如CNN卷积过程、Q-Learning迭代步骤），新手易理解；
2. 🇨🇳 中文适配：全中文讲解，规避专业术语翻译障碍，适配国内学习者阅读习惯；
3. 🆓 完全开源：免费无门槛，无需注册即可访问，支持自由传播与学习；
4. 🎯 实战导向：算法部分附应用场景，安全部分含攻击案例与防御方案，而非纯理论堆砌；
5. 📈 内容全面：从基础数学到前沿LLM、从算法原理到红队测试，形成“全栈AI学习闭环”。

👥 适用人群：精准匹配学习需求

• 🆕 AI初学者：从零开始系统学习AI/ML/DL核心知识，可视化内容降低入门难度；
• 👨💻 技术开发者：补充AI算法原理，或拓展AI安全领域技能，适配业务落地需求；
• 🔒 安全从业者：学习AI系统攻防技术，掌握红队测试方法，应对AI时代安全挑战；
• 📚 学生/研究者：作为课程补充或科研参考，获取结构化的AI与安全知识体系。

📌 总结：AI学习与安全实践的“宝藏指南”

该教程的核心价值在于“兼顾基础与前沿、理论与实战”——既让零基础用户能看懂AI核心概念，也让有基础的开发者/安全从业者能深入AI攻防实践，且全程免费、中文适配，无学习门槛。

无论是想入门AI、补充算法知识，还是聚焦AI安全与红队测试，访问该网站都能获得结构化、可视化的学习资源，堪称中文AI学习圈的“开源宝藏”。