本文目录一览：
人人都能搞懂的AI(一)
1、人人都能搞懂的AI（一）人工智能（Artificial Intelligence）的定义与分类 人工智能（AI）分为狭义和广义两种类型。狭义的人工智能（ANI）主要涵盖了我们目前接触到的各种AI项目，如图像识别、无人驾驶等，这些技术能够在特定领域内展现出强大的处理能力，但尚未达到人类智能的全面水平。
2、DeepSeek用到的「COT」数据是Chain-of-Thought（思维链）数据。以下是对COT数据的详细解释：COT数据定义在大模型领域，COT是Chain-of-Thought（思维链）的缩写。它是一种特殊的数据形式，通过引导模型生成逐步推理过程来提升复杂问题解决能力。
3、AIGC的基本概念AIGC，即人工智能生成内容，是指利用人工智能技术自动创作生成的各种内容，包括但不限于图片、视频、音乐、文字等。这种技术通过模拟人类的创作过程，利用AI的理解力、想象力和创作力，根据指定的需求和风格，创作出多样化的内容。
4、大模型的核心在于向量嵌入（Embedding），即将文本、图像等非结构化数据转化为向量形式，以便模型进行处理。向量嵌入能够捕捉词与词之间的语义关系，使得模型能够理解上下文和语义。例如，通过Word2Vec或GloVe等方法，可以将词语映射到高维向量空间中，从而实现语义相似度的计算。
解密知识图谱:构建AI智能世界的关键
知识图谱作为一种强大的数据结构和信息表达方式，正在成为构建AI智能世界的关键技术。它通过实体与关系的连接，将现实世界中的信息结构化地呈现出来，为人工智能提供了丰富的上下文和语义信息，从而极大地提升了AI的理解和应用能力。
定义：知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。它是一种基于图的数据结构，在知识图谱里，节点被称作是实体（Entity），边称作关系（relationship）。节点和边组成的“实体（Entity）-关系（Relationship）-实体（Entity）”就是知识图谱的基本单位，三元组。
课程图谱系统：该系统通过精选的教材、课程大纲和教师讲义等课程资料作为数据源，利用智能识别技术精准提取关键知识点，并构建成知识图谱。图谱化的界面直观展示了知识点间的关联，实现了全局性的知识展示。同时，系统融合了先进的生成式大模型，增强了内容创造和数据处理能力。
AI大模型与知识图谱是当前人工智能领域的两大关键技术。AI大模型通过深度学习技术，构建出能够处理大规模复杂数据的模型，实现对自然语言、图像、语音等多模态数据的高效理解与生成。
人工智能 （Artificial Intelligence， AI） 是引领世界科技发展和生活变革的关键领域，其应用已渗透到日常生活的方方面面，例如个性化推荐、人脸识别、医疗影像分析、导航系统、写作助手和语音助手等。AI 的定义、原理、分类和应用成为人们热议的话题。本文将提供全面的人工智能图谱，帮助读者深入了解这一领域。
知识图谱 机器学习是一种使用算法和数学模型来分析和理解数据的方法。它通过训练模型来识别、分类和预测数据，从而实现人工智能。机器学习主要分为有监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。有监督学习是指让机器从已知的数据中学习，以便对未知数据进行预测。
人工智能行业有哪些
1、人工智能包括的板块或行业主要有以下几个：核心技术领域：这包括AI芯片、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术等。这些技术是人工智能发展的基础，为各种应用提供了强大的支持。智能终端领域：涉及VR/AR、智能家居、智能穿戴等设备。这些设备利用人工智能技术，为用户提供了更加便捷和智能的生活体验。
2、农业 许多人工智能技术已被用于农业，如在无人机，喷洒农药除草、实时监测作物状况、材料采购、数据收集、灌溉、收获和销售。通过人工智能设备终端的应用，农业和畜牧业的产量得到了很大的提高，许多人工成本和时间成本也大大降低。
3、人工智能行业主要包括以下几个领域：计算机视觉：应用场景：安防监控、自动驾驶、图像搜索、机器人等。技术特点：通过深度学习技术实现图像识别，提高安全性和生活便利性。自然语言处理：应用场景：翻译、问答系统、智能对话、聊天机器人等。
4、人工智能行业主要包括以下几个关键领域：机器学习：作为人工智能的核心技术之一，机器学习通过算法和数据构建模型，使计算机能够自动从数据中提取特征，实现精准的数据分析和预测。自然语言处理：这一技术旨在让计算机理解和应用人类自然语言，促进人机之间的有效沟通，广泛应用于智能客服、文本分析等领域。
5、人工智能领域广泛，涵盖多个关键行业，主要包括以下几个方面：计算机视觉：应用场景：安防监控、自动驾驶、图像搜索、机器人等。技术核心：借助深度学习技术实现图像识别，为生活与工作带来极大便利。自然语言处理：应用场景：翻译、问答系统、智能对话、聊天机器人等。
6、此外，还有以下几家优秀的人工智能公司：科大讯飞：智能语音技术的领导者。科大讯飞在智能语音技术方面处于国内领先地位，其语音识别、语音合成等技术广泛应用于智能家居、智能客服、教育等领域。科大讯飞还积极推动AI技术的创新和应用，为人们的生活带来更多便利。商汤科技：计算机视觉技术的佼佼者。
人工智能包括哪些板块
人工智能涉及的股票板块主要包括AI芯片、语音识别、计算机视觉、安防AI、算力基础设施、服务器、人机协同、数字创意、自然语言处理、AI多模态、智能投顾、AI办公、AI安全等板块。 AI芯片板块：代表企业：寒武纪、海光信息等。这些企业专注于AI芯片的研发和生产，为人工智能应用提供强大的算力支持。
人工智能包括的板块或行业主要有以下几个：核心技术领域：这包括AI芯片、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术等。这些技术是人工智能发展的基础，为各种应用提供了强大的支持。智能终端领域：涉及VR/AR、智能家居、智能穿戴等设备。这些设备利用人工智能技术，为用户提供了更加便捷和智能的生活体验。
语音识别与合成：语音输入转换成文本、语音唤醒、语音命令识别、语音合成（TTS）等技术。智能机器人：机器人、服务机器人、社交机器人、无人机、自动驾驶汽车等。数据挖掘与分析：大数据分析、智能推荐系统、用户行为分析、预测分析等。
人工智能专业细分
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。
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。
想从事人工智能行业，可学习的专业涵盖核心AI专业、支撑性技术专业、交叉应用领域、新兴细分方向及相关辅助专业，具体如下：核心AI专业人工智能：直接聚焦AI理论、算法与应用，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等核心方向，是进入AI领域的首选专业。
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。
大模型和知识图谱的关系,及两者的区别和联系是什么?
AI大模型与知识图谱的关系紧密，两者既相互区别又相互联系。区别： 技术定义：AI大模型主要依赖于深度学习技术，能够处理大规模复杂数据，实现对多模态数据的高效理解与生成。而知识图谱则是一种专门用于存储和表达领域知识的数据结构，通过实体、属性和关系三元组来构建知识网络。
两者之间的关系主要体现在相互支持与协同作用上。AI大模型能够从海量数据中学习和提取知识，形成知识图谱或对其进行补充与更新。而知识图谱则为AI大模型提供了丰富的知识背景，有助于提高模型的泛化能力和准确性。
知识图谱是一种信息存储方式，它采用实体关系方法来存储信息。实体可以是人、地点、公司等，而关系则描述了这些实体之间的联系，如朋友关系、亲属关系、工作关系等。知识图谱不仅包含多种实体，还包含多种关系类型，这使得它们能够区别于其他的图结构，并应用于医疗、金融、法律、风控等不同领域。
智能学习系统的构成 智能学习系统主要由以下几个部分构成：课程图谱系统：该系统通过精选的教材、课程大纲和教师讲义等课程资料作为数据源，利用智能识别技术精准提取关键知识点，并构建成知识图谱。图谱化的界面直观展示了知识点间的关联，实现了全局性的知识展示。
知识抽取：LLM与图数据库结合，解决了知识图谱构建中的知识抽取问题。大模型可以生成代码或从非结构化数据中提取知识，减少了人工校验的成本。图数据库在知识图谱中的应用：高效查询：知识图谱是基于数据关联关系的查询系统，利用图数据库的高效查询能力，可以解决海量数据中的复杂查询问题。
什么是Graph RAGRAG（Retrieval Argumented Generation）通过结合检索技术和语言生成技术，增强生成过程，提供更准确、相关和多样化的信息以满足用户需求。Graph RAG是一种基于知识图谱的检索增强技术，通过图模型展示实体和关系，利用大语言模型LLM进行检索增强。
还没有评论，来说两句吧...