本文目录一览：
大模型构建原理知识分享(一):人工智能基本知识
大模型构建原理知识分享（一）：人工智能基本知识 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像、规划决策等。通俗来讲，就是让机器变得像人一样聪明，能像人那样去思考、去学习、去做事。
学习基础知识：了解Transformer架构、向量嵌入、预训练与微调等基本概念。动手实践：通过开源项目或教程，亲自搭建和训练一个简单的模型。关注行业动态：了解大模型的发展趋势和最新技术，保持对AI领域的敏感度。
大模型是指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，它们在现代人工智能领域扮演着至关重要的角色。以下是对大模型的详细综述：大模型的定义与特征 大模型的核心特征在于其巨大的规模，通常包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种规模为其提供了强大的表达能力和学习能力。
基础模型是支持生成型AI技术的核心。这些模型主要依赖自我监督学习方法，并在海量数据集上进行预训练以获得知识和能力。自我监督学习允许模型从未标记的数据中学习，通过预测数据中的某些部分或特征来训练自身。这种学习方式使得基础模型能够捕捉到数据中的丰富信息和潜在规律，从而具备强大的生成和推理能力。
大模型简介 大模型（Large Models），在人工智能领域，特别是在自然语言处理（NLP）和机器学习中，指的是那些拥有大量参数的深度学习模型。这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学习到丰富的数据表示和模式，从而在各种任务上表现出色，如文本生成、语言理解、图像识别等。
它涉及到构建可以感知、推理、学习和决策的智能系统，以解决复杂问题和实现人类类似的任务。AI的技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。目前，AI已经广泛应用于各个领域，如医疗、金融、交通、娱乐等，使得机器能够自动化执行某些任务，从而提高效率和准确性。
人工智能基础理论有
人工智能基础理论主要包括数学基础、核心算法、相关学科理论等方面。数学基础：是人工智能的基石，为机器学习算法提供了必要的工具。
类脑智能计算理论研究类脑感知、类脑学习、类脑记忆机制与计算融合、类脑复杂系统、类脑控制等理论与方法，以实现更加智能和高效的计算。
人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科，它不仅仅涵盖了广泛的技术应用，更深入到了人类认知的各个层面。人工智能技术的核心具体包括：计算机视觉、机器学习、自然语言处理和语音识别。计算机视觉，这一技术领域致力于让计算机像人一样通过视觉来认识和了解世界。
人工智能不包括：虚拟现实技术，广泛外延。人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科，人工智能技术核心具体包括：计算机视觉人们认识世界，91%是通过视觉来实现。
AI(人工智能)思维导图
1、AI（人工智能）思维导图 核心概念：人工智能（Central Idea： Artificial Intelligence）这张思维导图以人工智能为核心，详细展示了AI领域的各个方面，主要分为两个主要部分：AI概述和伦理、主要分支技术。AI概述和伦理 AI概览 定义：人工智能是模拟、延伸和扩展人的智能的技术科学。
2、人工智能的应用思维导图主要包括人工智能的定义、应用场景、技术架构等关键内容。人工智能的定义 人工智能（AI）是指由人制造出来的系统所表现出来的智能。这些系统能够执行通常需要人类智能才能完成的复杂任务，如视觉识别、语音识别、决策制定等。
3、机器学习的基本概念与类型监督学习、无监督学习与强化学习机器学习的应用实例与发展趋势图片展示：十智能体系统 智能体的基本概念与特性多智能体系统的结构与协调智能体系统的应用领域与实例图片展示：以上是根据王万良慕课课程整理的人工智能导论全部知识点的思维导图概述。
4、早在本世纪初，畅销书《失控》的作者凯文凯利就曾预言：人工智能是下一个20年颠覆人类社会的技术，其力量堪比电和互联网。而如今，已有各种各样的Ai技术渗透到我们的生活中。比如AI智能手机、AI智能音箱、AI智能语音系统等等。通过下图的思维导图，你就明白人工智能在我们现实社会里的具体运用。
ai行业主要做什么
AI行业主要涵盖多个细分领域，并且在众多行业有着广泛应用。细分领域机器学习与深度学习：研究算法模型，有监督学习、无监督学习、强化学习等技术方向，应用于金融风控、医疗影像分析、自动驾驶等。自然语言处理：让计算机理解和生成人类语言，包括预训练模型、语音处理、对话系统等技术，用于智能客服、内容生成、情感分析等。
从应用角度来看，AI行业包括产品开发岗位，将AI技术融入具体产品和服务中，例如开发智能客服系统、智能推荐系统等，为用户提供智能化体验。在技术支持领域，负责解决AI系统在使用过程中出现的问题，确保系统稳定运行，为客户和内部团队提供技术咨询和培训。
AI算法工程师：负责设计、开发和优化机器学习算法，为AI系统提供核心技术支持。数据科学家：通过数据挖掘、分析和处理，为AI模型提供高质量的训练数据。AI系统架构师：设计AI系统的整体架构，确保系统的稳定性、可扩展性和安全性。
AI被广泛应用于多个行业，主要包括健康医疗、金融服务、零售业、制造业、农业以及运输和物流行业。健康医疗：AI通过分析医疗数据辅助诊断和治疗，提高疾病早期诊断的准确性，预测疾病发展趋势，并为患者提供精准治疗方案。
AI算法工程师：这是AI领域的核心岗位，负责研发和应用深度学习算法，解决人工智能领域的相关问题。他们需要具备扎实的编程基础和算法理论知识。数据科学家：负责收集、处理和分析大数据，为AI技术提供高质量的数据支持。他们需要从海量数据中提取有价值的信息，并帮助优化AI模型。
AI行业是指人工智能相关的产业领域。以下是关于AI行业的详细解释：定义 AI行业涉及人工智能技术的研发、应用及其相关产业，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人等多个技术领域。这些技术被广泛应用于各个领域，以实现智能化、自动化的决策和服务。
新一代人工智能的关键技术有哪些?
高精度图像分析：持续发展高精度图像分析、目标检测、实时视频分析等技术。三维视觉：包括点云分析、立体视觉、SLAM（同时定位与建图）等，对于自动驾驶、机器人导航和AR/VR等领域至关重要。视觉问答和跨模态学习：结合视觉输入和语言理解，使得机器能够解释图像内容并回答相关问题。
新一代人工智能的关键技术主要包括以下几点： 模型设计**： 大模型成为主流：在不同垂直领域，单一大模型已能实现多种场景应用，如大语言模型LLM，其性能显著优于过去的小型NLP模型。大模型推理速度更快，应用更加高效。
算法 算法是人工智能的“大脑”，它决定了人工智能系统如何处理和理解信息。算法通过一系列规则和步骤，对输入的数据进行分析、推理和决策，从而完成特定的任务。在新一代人工智能中，算法的创新和优化是推动其发展的关键。
人工智能的核心技术主要包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语音识别技术。计算机视觉是人工智能领域的一项重要技术，它使计算机能够从图像中识别出物体、场景和活动。
还没有评论，来说两句吧...