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本文目录一览：

• 1、AI时代,测试工程师应该掌握的30个AI术语
• 2、AI圈黑话盘点,2025年不懂这些词就out了!
• 3、人工智能专业细分
• 4、人工智能有哪五大类
• 5、大模型构建原理知识分享(一):人工智能基本知识
• 6、ai哪个方向比较有前景?ai未来发展方向和趋势

AI时代,测试工程师应该掌握的30个AI术语

深度学习（Deep Learning）：使用多层神经网络分析大数据的一种AI形式，能够自动提取数据中的高级特征。生成式AI（Generative AI）：一种可以创建新内容，如文本、图像或音乐的AI模型，如生成对抗网络（GANs）。

首先，AI技术将帮助芯片工程师从繁琐的重复工作中解放出来，使他们能够腾出更多的时间和精力来专注于更复杂和更具创造性的设计方面。例如，在芯片布局过程中，AI可以自动生成初始布局，而工程师则可以对布局进行优化和调整，以确保满足特定的设计要求和性能指标。

通过掌握这些Deepseek指令模板，教师可以将AI工具转化为高效的备课专家、精准诊断学情的智能分析师、教学创新的灵感加速器以及个性化教育的实施伙伴。

在AI快速发展的时代，掌握人工智能与云计算技术已成为职场竞争力的关键。微软AI900认证，作为Azure AI的基础使用认证，正被越来越多的AI爱好者、工程师、开发人员和数据科学家视为职业发展的必备技能。

Java开发者需掌握Spring AI框架，前端工程师需熟悉AI辅助开发工具，全栈工程师则需具备云原生+AI应用部署能力。复合型人才薪资溢价显著，AI+Java程序员薪资较纯Java开发高出30%-50%。

年11月30日，OpenAI公司发布了一款AI对话产品chatGPT。仅仅过了两个月，注册用户就超过一个亿，成为人类历史上，使用人数增长最快的应用。随后，谷歌、百度、阿里等全球主要科技公司，也纷纷发布或预告自己的AI模型。

AI圈黑话盘点,2025年不懂这些词就out了!

1、行业热词篇AIGC（AI Generated Content，AI生成内容）定义：指通过GAI技术实际生成的具体内容，例如AI创作的文本、图片、视频等成果。解释：AIGC是AI生成内容的缩写，它代表了利用人工智能技术生成的各种类型的内容。

2、在AI伦理审查领域，还形成了一些独特的行业黑话，如“AI性冷淡”（指过度合规导致交互僵化）、“伦理漂白”（通过数据洗刷算法原罪）等。这些黑话反映了AI伦理审查官们在实践中遇到的种种问题和挑战。同时，随着技术的不断发展，AI伦理审查官们也在不断探索新的方法和工具来应对未来可能出现的伦理问题。

3、伏地魔 “伏地魔”在荒野行动（Knives Out）中指的是借助草丛完成伪装的玩家。路过伏地魔的时候，很难第一时间发现茍在草丛中的敌人，等路过的敌人一个不留意，伏地魔就开始擦亮他的枪口，伏地魔这个称号给这种极具攻击性的伪装者再合适不过。

人工智能专业细分

1、人工智能专业主要细分方向包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱与推理、AI伦理与可解释性。机器学习：这是人工智能的基础领域，专注于通过大量数据训练模型，使计算机能够识别和利用数据中的规律和模式，从而进行预测或判断。它是AI的“大脑基础”，广泛应用于各种智能系统中。

2、人工智能下面包含多个专业，主要可以分为核心人工智能专业、交叉学科与细分应用以及其他相关专业。核心人工智能专业：机器学习：研究计算机如何通过数据自动学习规律。深度学习：基于神经网络的机器学习方法，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。计算机视觉：让计算机能够理解和处理图像或视频信息。

3、应届生：人工智能专业应届生平均月薪为2万-5万元，换算成年薪约为14万-30万元。这一薪资范围可能会受到地区、企业规模和个人能力等多种因素的影响。初/中级岗位：如应届生算法工程师（1-3年经验），年薪约为14万-30万元。计算机视觉工程师的年薪约为26万-42万元。

人工智能有哪五大类

1、人工智能技术包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据五大类。计算机视觉 人工智能的计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，它用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

2、计算机视觉：这一领域致力于使计算机能够理解和分析图像和视频内容，从而提取有用信息。计算机视觉的应用广泛，包括面部识别、图像识别、物体检测等。自然语言处理：自然语言处理的目标是让计算机能够理解和生成人类语言，实现自然语言交互。这一领域的技术使得机器翻译、情感分析、语音识别等成为可能。

3、人工智能（AI）涵盖了多种技术，主要可以分为以下五大类： 机器学习：这是AI的核心技术之一，它让计算机能够通过数据学习并改进任务执行能力，而无需显式编程。 深度学习：作为机器学习的一个子集，深度学习使用类似人脑的神经网络结构，处理大量数据以识别复杂模式和特征。

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。

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。

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。

ai哪个方向比较有前景?ai未来发展方向和趋势

未来，AI技术将更加广泛、更深远地影响经济发展和社会进步，促进生产生活方式变革。例如，在智能制造领域，AI技术可以提高生产效率、降低能耗和成本；在智慧医疗领域，AI技术可以辅助医生进行诊断和治疗决策；在智慧城市领域，AI技术可以优化交通管理、提高公共服务水平等。

生成式AI将更加注重个性化与定制化服务。通过深度学习等技术，生成式AI可以更加精准地理解用户需求，提供个性化的内容创作、产品推荐等服务。伦理与监管的完善 随着生成式AI技术的广泛应用，伦理和监管问题也日益凸显。

可持续发展：未来AI发展将依赖可再生能源和绿色技术，在农业、交通等领域优化资源配置，减少碳足迹。

人工智能专业的就业前景非常乐观，未来发展前景广阔。就业方面： 就业机会多：由于AI领域当前正处于快速成长期，相关人才供给不足，市场上存在大量的人才空缺，因此就业机会较多。 就业领域广：AI专业的毕业生可以在科研机构、互联网公司、金融科技、医疗健康、教育等多个领域找到就业机会。

AI未来的进化方向：更加智能化：未来的AI技术将会更加智能化，能够更好地理解自然语言、识别图像、做出推理等。更加个性化：AI技术将会更加个性化，能够根据不同的用户需求，提供不同的服务和建议。