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。
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。
关键：通过精确和创造性的输入设计，最大化利用模型的能力，从而产生更加贴近用户需求的输出。总结 基础模型作为生成型AI技术的核心，通过预训练、微调和提示词等阶段，实现了从海量数据中学习一般性特征和知识，到针对特定任务进行精细调整和优化，再到通过精确输入引导产生期望输出的全过程。
ai的五大核心技术
AI的五大核心技术分别是机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人以及知识表示与推理。 机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能领域的核心技术之一，它研究如何通过数据让计算机系统自动学习和改进。机器学习算法使计算机能够在没有明确编程的情况下，通过分析和识别数据中的模式来做出预测或决定。
机器学习是AI的核心技术之一，赋予计算机自我学习和优化的能力。应用包括预测信用卡欺诈和提升销售预测精度。谷歌收购Deepmind就是看中了其在机器学习领域的潜力。 自然语言处理让计算机理解人类语言的复杂性，应用包括解析合同条款和理解顾客反馈。自然语言处理在客服和产品反馈分析等领域发挥着重要作用。
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。
计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。人工智能（AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。
机器学习 机器学习是AI的核心技术之一，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。机器学习算法可以分为多种类型，如监督学习、无监督学习和强化学习等。这些算法通过训练和优化模型，使AI系统能够识别模式、做出预测和决策。在机器学习领域，深度学习技术尤为引人注目。
与人类并肩工作。而语音识别技术，如Domino的语音点餐应用，通过精确转录和理解人类语音，实现了人机交互的便捷。人工智能的这五大核心技术正推动着万亿甚至十万亿级市场的繁荣，催生出机器人、智能传感器等全新产业。展望未来，我们可以期待人工智能带来的无限可能，它将深刻地改变我们的生活和工作方式。
AI(人工智能)思维导图
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。
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。
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哪个方向比较有前景?ai未来发展方向和趋势
1、未来AI的发展方向将更加注重有用性和有趣性的结合。一方面，有用AI将继续在企业领域发挥重要作用，通过提供实际价值来推动企业的数字化转型和智能化升级。另一方面，有趣AI也将继续吸引更多用户，通过提供愉悦的使用体验和个性化的交互方式来满足用户的需求和期望。
2、AI目前的方向涵盖技术突破、产业融合、社会影响深化、未来趋势拓展以及就业与职业方向、基础设施与算力服务六大核心领域。
3、跨领域应用与创新端到端AI技术具有广泛的应用前景和创新潜力。未来，随着技术的不断发展和完善，端到端AI技术将在更多领域得到应用和推广。例如，在智能制造领域，可以利用端到端AI技术实现生产线的自动化和智能化；在智慧城市领域，可以利用端到端AI技术实现交通管理、环境监测等功能的智能化和自动化等。
4、智能 AI 办公的具体应用和未来发展趋势智能 AI 办公的核心应用场景基于致远互联 “AI + 协同” 技术架构，智能 AI 办公已在流程自动化、知识管理、决策支持等核心场景实现深度落地，形成 “技术基座 - 场景赋能 - 价值转化” 的闭环体系。
5、AI算力与应用的增长趋势 2025年被视为AI算力爆发之年，随着云计算等技术的不断发展，AI应用有望从聊天机器人向着使用工具的方向进化。这一趋势预示着AI技术在未来商业化方面拥有无限可能，为AI行业的增长提供了坚实的基础。
还没有评论，来说两句吧...