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本文目录一览：

• 1、人工智能大数据有哪些
• 2、大模型构建原理知识分享(一):人工智能基本知识
• 3、黑马技术有什么
• 4、人工智能的应用思维导图形式
• 5、人工智能基础概念--机器学习、深度学习、神经网络

人工智能大数据有哪些

1、人工智能领域常见技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等；大数据涉及数据存储、处理、分析和挖掘等技术。它们在多个领域有广泛应用。人工智能技术：机器学习：机器通过学习从数据中获取知识，并自主改善学习策略，像线性回归、逻辑回归、支持向量机都属于此范畴。

2、**金融风控**：人工智能在金融领域的应用包括欺诈检测、风险评估等，通过大数据分析识别异常交易行为，降低金融风险。 **智能家居**：将家居设备连接至智能系统，实现远程控制、自动化调节等功能，如智能灯光、智能温控等，提升生活品质。

3、人工智能主要包含以下几种技术：大数据：定义：大数据是指需要全新处理模式才能具有更强决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。作用：大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，使AI能够进行模拟演练，不断向真正的人工智能靠拢。

大模型构建原理知识分享(一):人工智能基本知识

1、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。

2、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。

3、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。

黑马技术有什么

1、关于黑马的相马四个技术，以下是详细解OBV（累积能量线）技术 OBV通过监测股票的成交量变化，来判断主力资金的动向。当OBV趋势始终向上，且保持横盘或上升时，显示主力资金仍在其中，股票随时可能拉升。特别是在回调中量能萎缩，但OBV继续上升或呈水平状运动时，这往往是中线黑马即将启动的信号。

2、黑马技术主要包括以下这些：人工智能（AI）与机器学习：深度学习：通过多层神经网络模拟人脑的学习过程，实现图像识别、语音识别等功能。自然语言处理：让计算机理解和生成人类语言，如智能客服、文本分析等。计算机视觉：使计算机能够识别、理解和解释图像和视频。

3、翻倍黑马技术主要包括以下形态：K线形态 在股价低位震荡时，翻倍黑马股经常出现一些特殊图形，这些图形的出现频率超出随机概率。典型的K线形态包括带长上、下影线的小阳小阴线，且当日成交量主要集中在上影线区域，而下影线中则存在较大的无量空体。

人工智能的应用思维导图形式

1、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。

2、十机器学习 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。

3、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。历史：从最初的萌芽到如今的蓬勃发展，AI经历了漫长的探索历程。

人工智能基础概念--机器学习、深度学习、神经网络

1、机器学习、深度学习和神经网络是人工智能领域的核心技术，它们之间存在着递进关系。机器学习： 定义：机器学习是AI的核心，通过模拟人类学习过程，让计算机获取新知识，提升性能。 特点：利用算法和统计模型，使计算机系统能够从输入的数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。

2、人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习和神经网络的区别如下：定义与范围 人工智能（AI）：是最广泛的术语，用于对模仿人类智能和人类认知功能（例如解决问题和学习）的机器进行分类。AI利用预测和自动化来优化和解决人类历史上完成的复杂任务，例如面部和语音识别、决策和翻译。

3、机器学习是人工智能的一种实现方法，通过算法从数据中学习规律。深度学习是机器学习的一个子集，利用深度的神经网络来构建模型。神经网络是深度学习的基础算法之一，模拟人脑神经元之间的连接和传递信息的过程。这些概念之间既有区别又有联系，共同构成了人工智能领域的丰富内涵。

4、范围：人工智能是一个广泛的概念，包括所有能够模拟人类智能的技术和方法；机器学习是实现人工智能的一种方法，专注于使用算法和数据来训练模型；深度学习则是机器学习的一个子集，专注于使用人工神经网络来执行任务。

5、定义与涵盖范围 人工智能（AI）：人工智能是一门以计算机科学为基础，融合了数学、神经学、心理学、控制学等多个科目的交叉学科。它的目的是让计算机模拟人类的思维，从而解决一些不能用代码描述的问题，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

6、、深度学习（模仿人脑神经网络结构的机器学习算法）、强化学习（通过不断尝试和错误，使机器学会在特定环境中做出最优决策）、神经网络（模仿人脑神经元结构的计算模型）。入门技能：需要具备数学基础，如线性代数、微积分、概率论和统计学等；掌握常用编程语言，如Python、R等。