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本文目录一览：

1、大模型是什么?大语言模型是什么?它们有什么区别吗
2、人工智能专业有哪些
3、人工智能的核心技术是什么?
4、AI常用名词|人工智能行业常用名词,你需要知道这些AI名词
5、人工智能技术四大研究方向
6、人工智能有哪五大类

大模型是什么?大语言模型是什么?它们有什么区别吗

1、大语言模型（LLM）是大模型的一个重要分类，专注于处理自然语言，能够理解、生成和处理大规模文本数据。大语言模型在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得显著成果。它们通过训练大量文本数据，学习语言的统计规律和模式，从而能够生成自然流畅的文本内容。

2、大语言模型是带有大量参数的语言模型。参数指的是模型在训练期间学习的权重和偏差。以下是关于大语言模型的详细解释：语言模型的定义语言模型是用于估算某个令牌（token）或令牌序列在较长的令牌序列中出现的概率。可以简单理解成是估算一个字在一句话里出现的概率。

3、大语言模型是一种基于深度学习技术构建的自然语言处理模型。定义大语言模型（Large Language Model，LLM）是指具有大量参数和训练数据的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。这些模型通常使用神经网络架构，如Transformer等，通过在大规模文本数据集上进行无监督学习，捕捉语言的统计规律和模式。

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人工智能专业有哪些

人工智能的专业包括：人工智能专业智能科学与技术专业自动化专业计算机科学与技术专业（人工智能方向）等。人工智能专业：这是直接以人工智能为研究对象的学科，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心课程，培养学生掌握人工智能系统的原理、设计和应用。

北京航空航天大学：计算机学科发展水平高，列入“101计划”，侧重航空航天领域的人工智能应用，如无人机智能控制、卫星图像分析等。特色行业类高校国防科技大学：作为我国影响力最大的军校，信息技术类学科强势，人工智能专业聚焦军事智能、信息安全等方向，培养高层次国防科技人才。

人工智能包括的专业主要有：机器人工程、智能科学与技术、计算机科学与技术、模式识别与智能系统、自动化、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数学和统计学、机器学习、深度学习、自然语言处理以及计算机视觉等。

人工智能相关的专业主要包括以下几种：模式识别与智能系统该专业专注于研究如何通过计算机技术和数学理论来模拟人类的感知和认知能力，特别是图像、声音等信息的识别和处理。

计算机科学与技术这是人工智能最直接相关的专业，涉及计算机系统的研究、设计、开发和应用。软件工程专注于软件开发的全过程管理，包括需求分析、设计、编码、测试和维护，对人工智能系统的开发至关重要。

人工智能的核心技术是什么?

人工智能技术核心主要包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语音识别技术等。计算机视觉让计算机具备看的能力，可识别和解析图像、视频等信息；机器学习使计算机系统能够通过数据学习和改进性能；自然语言处理能让计算机理解和处理人类语言；机器人技术涉及机器人的设计、制造和控制；语音识别技术则可将语音信号转换为文本。

人工智能的核心技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。机器学习：是人工智能能够自我学习和不断进步的关键。它通过训练模型，使计算机能够从数据中学习并做出决策，从而处理大规模数据，并通过不断学习和优化来提升性能。深度学习：作为机器学习的一个分支，模拟人脑神经网络的运作模式。

人工智能的五大核心技术分别是：计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术以及语音识别。计算机视觉计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。它运用图像处理操作及其他技术组成的序列，将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

人工智能的核心技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、大数据、云计算以及核心硬件。机器学习是人工智能的核心驱动力之一，它使计算机系统能够从数据中自动学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。

人工智能的核心技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。机器学习：是AI基础，能让计算机从数据自动学习和改进性能，无需明确编程指令。算法分监督、无监督和强化学习三类。

AI常用名词|人工智能行业常用名词,你需要知道这些AI名词

可信人工智能（Trustworthy AI）：指公平的、透明的、可解释的、稳健的、保障安全的、尊重人权和隐私、可问责的人工智能系统。常用技术名词人工神经网络（ANNs）：Artificial Neural Network，模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型，用于函数估计或近似。

人工智能（AI）人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

GAI（Generative AI，生成式AI）定义：能生成文本、图像、代码等内容的人工智能（如Midjourney、Stable Diffusion）。解释：生成式AI是一种能够生成各种类型内容的人工智能技术，它在创意产业、广告、娱乐等领域具有广泛的应用前景。开发与部署篇训练（Training）定义：用数据调整模型参数的过程，类似“学习”。

AI人工智能领域常见名词缩写：NumPy：Numerical Python的缩写，是一种基于Python的开源数值计算扩展库，用于大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。ndarray：N-dimensional array的缩写，即N维数组，用于表示和操作多维数组。

人工智能技术四大研究方向

1、人工智能技术的四大研究方向可归纳为机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉，具体内容如下：机器学习是人工智能的“大脑基础”，其核心是通过算法让计算机从数据中自动学习规律并做出预测或决策。

2、人工智能技术的四大研究方向为机器学习与深度学习、计算机视觉、自然语言处理（NLP）、大模型方向。机器学习与深度学习是人工智能的核心领域。机器学习致力于研究如何让计算机通过数据学习，从而提升性能或获取新知识，其方法涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等。

3、人工智能技术的研究领域涵盖多个方向，主要包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统、机器人技术、语音识别、自动驾驶、问题求解、模式识别、自动定理证明、自动程序设计、自然语言理解、人工神经网络、智能检索等，近年来强化学习、生成对抗网络（GANs）、大语言模型等也成为新研究热门。

4、人工智能主要的研究方向包括以下几个核心方面：机器人技术：这是将人工智能应用于多个领域的关键技术，能够实现自动化生产，并在复杂环境中执行任务。机器视觉：通过图像和视频处理技术，让机器具备视觉感知能力，广泛应用于工业检测、自动驾驶等领域。

5、人工智能读研后的方向主要包括以下几个：计算机视觉与模式识别：核心研究内容：这一方向主要聚焦在图像与视频的处理、识别与理解上。应用领域：为自动驾驶、安防监控以及医疗影像分析等领域提供关键技术支持。

6、人工智能五大研究方向如下：人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。