人工智能预训练模型零售机器人控制智能化（人工智能 预测模型）

本文目录一览：

• 1、人工智能做什么工作
• 2、PT模型(预训练模型)与IT模型(指令微调模型)有什么区别
• 3、6大行业AI应用图谱(附场景案例及应用挑战与趋势):中国人工智能...

人工智能做什么工作

人工智能主要从事以下几类工作：机器学习领域：数据分析与预测：通过训练模型，对大量数据进行分析，以预测未来的趋势或结果。模式识别：识别数据中的特定模式，如图像识别、语音识别等，使机器能够理解和解释输入的信息。计算机视觉领域：图像处理：对图像进行识别、分类、分割等操作，广泛应用于安防监控、自动驾驶等领域。

人工智能主要从事以下类型的工作：机器学习：核心任务：通过算法和统计模型，让计算机系统能够自动地从数据中学习和改进，而无需进行明确的编程。应用场景：包括推荐系统、图像识别、自然语言处理等。计算机视觉：核心任务：使计算机系统能够理解和处理视觉信息，从而识别、分类、跟踪和解释图像和视频中的对象。

人工智能主要从事以下几类工作：模拟人类智能：机器学习：通过算法和统计模型，使计算机系统能够自动地从数据中学习和改进，而无需进行明确的编程。计算机视觉：使计算机系统能够识别、分析和理解图像和视频中的信息，模拟人类的视觉感知能力。

PT模型(预训练模型)与IT模型(指令微调模型)有什么区别

1、没有经过预训练学习到丰富的语言知识和世界知识，指令微调就如同空中楼阁，效果会大打折扣。PT模型的质量直接决定了IT模型能力的上限。

2、预训练：pt首先进行大规模的无监督预训练，通过学习海量数据的语言模式和语义关系，从而获得丰富的语言知识和理解能力。 微调：在预训练之后，将模型在特定任务上进行微调，例如对话生成、文本摘要等。这个过程中会使用有监督的数据，通过调整模型参数来使其适应特定的任务要求。

3、整体多模态大模型的训练可以被划分为两个主要阶段：MM PT和MM IT。MM PT：主要利用X-Text数据集，对输入投影与输出投影进行优化。X-Text数据集包括图像文本对、交替图像文本对等。

6大行业AI应用图谱(附场景案例及应用挑战与趋势):中国人工智能...

1、金融行业是AI技术深入应用的重点领域之一。AI技术能够提升金融服务的智能化水平，优化业务流程，提高风险防控能力。例如，通过AI技术可以实现智能客服、智能投顾、智能风控等功能。关键挑战与趋势 金融行业在AI应用过程中面临着数据隐私保护、模型可解释性、监管合规等挑战。

2、应用价值：在营销、风控等环节发挥提质增效作用，提升金融服务的智能化水平。场景案例：智能客服、智能投顾、风控模型等。应用挑战：数据质量和ROI仍是金融行业关注的重点，同时需要确保AI系统的安全性和稳定性。趋势：金融行业将继续深化AI应用，推动金融服务的创新和发展。

3、中国人工智能产业在2023年继续深入各行业应用，六大关键领域包括工业制造、零售、医疗健康、金融、娱乐和政府。这些行业正经历从数字化向智能化的转型，企业主体的需求和挑战成为推动AI发展的驱动力。

4、深度解析：人工智能行业版图及AI人才图谱人工智能行业版图 发展历程与现状 重要拐点：2016年是人工智能发展的一个重要拐点，更快更强的计算力和爆炸式增长的数据库推动了深度学习技术的快速发展。技术普及：人工智能已成为流行文化甚至政治话语的前沿，但未来也可能面临舆论的波动。

5、从人工智能核心技术的合作密度来看，大数据和云计算的占比接近一半，达到447%；其次是物联网和5G技术，分别达到7%和1%；智能机器人、计算机视觉、自动驾驶分别占比39%、08%、05%。

6、人工智能（AI）的应用场景非常广泛，以下是一些主要的方面： 医疗领域 疾病诊断 AI 算法可以通过分析大量的医疗影像，如 X 光、CT、MRI 等，帮助医生更准确地检测疾病。例如，在识别早期肺癌的 CT 影像时，AI 系统能够标记出微小的结节，这些结节可能是早期癌症的迹象。