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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）是计算机科学的一个重要分支，它致力于使计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
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。
大模型就像是拥有超多知识的巨大图书馆，通过学习和存储海量的信息，它们拥有了解决各种问题的能力。例如，OpenAI的GPT-3模型就是一个典型的大模型，它能够生成连贯的文本，帮助写文章、编写程序，甚至能创作诗歌和故事。这些大模型在多个应用场景中展现出了接近甚至超越人类的专业水平。
人工智能主要承担者基础信息
DeepSeek全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，是一家成立于2023年的创新型科技公司，由幻方量化孕育而生。其主要承担者相关信息如下：创始人：梁文锋，1985年出生于广东湛江，毕业于浙江大学，拥有信息与电子工程学系学士和硕士学位，也是杭州幻方科技有限公司创始人。
人工智能从技术层面而言，特指使计算机程序呈现出人类智能的技术；从客观存在层面而言，泛指能够表现出人类智能的机器设备。以下是其主要承担者的基础信息：定义与起源：人工智能是模拟人类智能过程的技术，涵盖学习、推理、自我修正等能力。
人工智能的主要承担者有约翰·麦卡锡和艾伦·麦席森·图灵等。
人工智能主要奠基者为艾伦·麦席森·图灵，他是英国计算机科学家、数学家等，被誉为计算机科学与人工智能之父。以下为其基础信息：个人信息：1912 年 6 月 23 日出生于英国伦敦，毕业于剑桥大学、普林斯顿大学，1954 年 6 月 7 日去世。
中国人工智能的主要承担者包括年轻人、政府直属机构和央企等主体。年轻科研人员：图灵奖得主姚期智院士指出，中国人工智能的主力军是年轻人，从OpenAI到deepseek，推动生成式人工智能科技浪潮的主力军很多是95后甚至00后。
社会责任：AI开发者应承担起相应的社会责任，考虑AI系统对社会的潜在影响，避免技术滥用，并积极参与AI伦理和社会问题的讨论和研究。此外，在学习AI人工智能课程时，还应注重分步验证和经验洞察等策略的应用，以规避AI的局限性。
人工情感人工智能的发展历程
1、人工情感人工智能的发展历程实际上是广义人工智能的发展历程。 从技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器的智能化，到如今具备识别、理解和表达情感的能力，人工智能领域不断探索、发展。 早期的人工智能研究主要集中在逻辑推理、模式识别和机器学习等方面。
2、进入20世纪90年代，各国提出情感计算、感性工学、人工情感等理论，推动了第三代机器人——情感识别与表达型机器人的发展。这种机器人能够模拟人的情感表达，识别基本情感模式，但在内在情感逻辑系统和情感思维方面仍有限。
3、迷雾中质疑重重； 基础性步伐迈出； 慢慢看到曙光； 现代的蓬勃发展； 当下的国家倾向。2021年1月5日，媒体报道中国人工智能专利申请量世界第一，这着实是令所有中国人骄傲的好消息。
4、历史溯源 3D+AI主播的发展伴随着人工智能技术的演进，经历了初创期、成长期和快速发展期。初创期（1956年—1959年）：人工智能理论研究起步，图灵准则与讨论可计算性的边界问题等奠定了AI研究的起点。1956年的“达特茅斯夏季人工智能研究会议”成为AI发展的重要里程碑。
5、如果我们人类能够赋予AI机器人一定程度甚至人类所有的情感，那么，我认为人类的科技必将迎来突飞猛进的发展。AI拥有人的情感，将使这个世界变得更加精彩。 目前，情感计算技术有望改变传统的人机交互模式，实现人与机器的情感交互。
6、自此，情感计算这一新兴科学领域，开始进入众多信息科学和心理学研究者的视野，从而在世界范围内拉开了人工智能走向人工情感的序幕。其中，语音是表达情感的主要方式之一。人类总是能够通过他人的语音轻易地判断他人的情感状态。语音的情感主包括语音中所包含的语言内容，声音本身所具有的特征。
人工智能领域有哪些
图像处理 图像处理也是人工智能的一个重要领域，它主要研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解和分析等内容。图像处理的应用同样广泛，如医学影像分析、人脸识别、指纹识别、虹膜识别、车牌识别等领域。通过图像处理技术，计算机可以对图像进行识别、分析和理解，从而辅助人类进行决策和判断。
人工智能领域主要包括以下几个方面：自然语言处理：定义：自然语言处理是人工智能的一个重要分支，它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。应用：包括机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等领域。
人工智能（AI）是一个广泛且不断发展的领域，涵盖了多个子领域和研究方向。以下是人工智能的主要领域：机器学习：监督学习：通过已有的输入-输出对来训练模型，使其能够预测新的输出。无监督学习：在没有明确标签的情况下，从数据中提取有用的信息和结构。
人工智能领域主要包括以下几个主要分支和研究方向：机器学习：通过对已知数据进行分析，找出规律并进行自我学习，最终实现对未知数据的预测和判断。涵盖线性回归、决策树、支持向量机等多种算法。
ai课是什么样的课程
AI课，即人工智能课程，是一种利用人工智能技术进行教学互动的课程形式。这类课程往往融合了人工智能的最新理论和实践，注重培养学生的计算思维、数据处理和分析能力。AI课程多采用智能化的教学工具和平台，为学生提供个性化的学习体验。网课的概念与特点 网课，即在线课程，是通过互联网远程传输教育资源的在线学习模式。
AI课程是关于人工智能教育的各类课程，旨在教授学生关于人工智能的基本理论、技术、应用和发展趋势。以下是AI课程的主要内容： 基础理论 人工智能概述：介绍人工智能的定义、发展历程、研究内容及重要意义，帮助学生建立对人工智能的整体认识。
Ai课结合了直播课和录播课的特点，通过技术手段配合AI老师，以提前录制的视频课程为教学形式。这样的课程安排使学习时间变得灵活多样，家长和孩子可以像观看电视剧一样随时观看，不受时间限制，同时成本相对较低。AI老师通过播放动画和故事来吸引孩子，这种方式趣味性强，特别适合激发孩子对英语学习的兴趣。
AI课程是指涉及人工智能的教育课程，其内容和形式可能会有所不同。 这些课程通常包括人工智能的基础知识、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和数据科学等内容。 在教学方式上，AI课程可能采用线下教学、面授课程，或者在线教育和远程学习的形式。还有一些课程结合了在线学习和面授教学。
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