本文目录一览:
- 1、大模型(LLM)简介
- 2、人工智能专业细分
- 3、AI(人工智能)思维导图
- 4、人工智能AI发展的三个阶段
大模型(LLM)简介
LLM,即“Large Language Model”的缩写,中文通常翻译为“大型语言模型”。以下是关于LLM大模型的详细介绍:LLM概念 大型语言模型是基于深度学习技术训练的自然语言处理模型,能够理解和生成人类语言。它们通过在大规模文本数据上进行训练,学习语言的规则和模式,从而在各种自然语言处理任务上表现出色。
大语言模型(LLM)简介 大语言模型(Large Language Model,缩写LLM),也称大型语言模型,是一种人工智能模型,其核心在于理解和生成人类语言。LLM这一术语通常用来描述具有数十亿到数千亿参数的深度学习模型,这些模型能够学习大规模语言数据的统计规律,从而生成自然流畅的文本,或执行各种自然语言处理任务。
大模型(Large Language Model,简称LLM)是自然语言处理(NLP)领域的一个重要概念,它指的是具有大量参数和复杂结构的语言模型。这些模型通过深度学习技术,尤其是基于Transformer架构的模型,能够理解和生成自然语言文本,展现出强大的语言理解和生成能力。
LLM(大语言模型)是能够理解和生成人类语言的AI,如ChatGPT、Grok等,它们可以聊天、写文章,甚至帮助解决问题。Ollama是一个免费开源工具,允许用户在自己的电脑上运行LLM,无需依赖云服务。
人工智能专业细分
1、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。
2、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。
3、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。
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。
第一章“人工智能来了”首先介绍了人工智能的定义及其在现代生活中的实际应用。通过高德纳技术成熟度曲线的示例,展现了技术从初创到成熟的过程,揭示了人工智能从概念到实际应用的转变轨迹。第二章“AI复兴”聚焦于人工智能的最新进展,特别是深度学习技术在图像识别领域的突破。
以下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,并附有重点内容的图片链接。由于直接展示完整的思维导图图片可能较为困难,我将通过文字描述结合图片链接的形式来呈现。
人工智能AI发展的三个阶段
1、人工智能AI发展到目前为止,主要经历了三个阶段。以下是每个阶段的详细阐述:基于过程建模的人工智能 核心特点:此阶段的人工智能主要依赖于代码和算法来解决实际问题。开发者需要根据问题的具体步骤,一步一步地编写算法。
2、人工智能发展主要分为三个阶段:规则推理阶段、统计学习阶段和深度学习阶段。规则推理阶段(1950s - 20世纪80年代初):核心技术是基于符号逻辑和人工编写规则,通过专家系统实现特定领域决策。标志性成果有MYCIN专家系统(用于诊断血液感染并推荐抗生素)、DENDRAL系统(用于化学分子结构分析)。
3、人工智能发展的三个阶段可概括为符号主义主导期、连接主义探索与低潮期、深度学习与数据驱动蓬勃发展期,具体如下:符号主义主导期(推理期)此阶段以逻辑推理和符号处理为核心,时间跨度约为20世纪50年代至70年代初。1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念,标志着学科正式诞生。
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