现在的ai在学习教育领域可以用得很爽

最近在学习机器人学的卡尔曼滤波和粒子滤波，其实两三年前也学过一部分，但是好像没有学懂，学完就忘了，最近想重新彻底学透一下，用AI辅助了一把，效果提升还是很明显的。
首先用manus gemini Chatgpt深度研究功能，帮我找一下到目前时间为止，全网检索最适合快速入门卡尔曼滤波和粒子滤波的视频教程和书籍。
ai先是推荐了塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun）等人合著的《概率机器人》（Probabilistic Robotics），看了几页，被一堆复杂公式直接劝退了，重新回到深度研究里面，让推荐更形象直观，方便理解学习曲线不那么陡峭的学习路径，找到了udacity cs373 programming a robotic car 2012，在YouTube上面找着了一个播放列表，用沉浸式翻译双语模式开始观看学习，发现Sebastian Thrun讲得非常通俗易懂，直观形象，这一下学起来没有那么痛苦了。
接着尝试完成里面的编程作业练习，经常做出来的结果和视频里面的不一样，这个时候，AI能够随问随答的优势就发挥出来了，追着各种不同点去问，追着打破砂锅问到底，问完修改代码，继续运行比较结果，有差异就继续问，终于把一些基本问题搞清楚了。
同时感觉学习的效率比较高，以前自己哼哧哼哧看书，看到一堆公式不懂直接就劝退，或者看视频，讲着讲着听不懂就放弃了，现在有了AI，劝退之前还会多挣扎一下，往往多坚持一下，多问问AI，就会有不一样的收获，有一些老师在课堂讲解中没有点出的地方，自己在跟AI对聊的过程中也会不经意地发现，只要你观察到这个点，然后去细问，就能学到东西。
如果还有一些点是自己想方设法都搞不懂，搞不透的，这个时候，Chatgpt的研究与学习模式就可以派上用场了，比如说有的算法你不懂，GPT5会带着你一步一步的手算，把整个算法的前一两个循环走一遍，让你积累一点感性认识，然后再结合理论和数学公式进行理性抽象，很多时候，这样互动几个回合之后，之前不懂的内容就搞懂了。
如果要打个比方的话，以前老说书山有路勤为径，现在有了AI的深度研究和学习模式，感觉每个学习者都多了一个外骨骼，借着这个外骨骼，可以轻松地带你攀登你想攀登的书山的各种角落和山峰。