本文目录一览：
- 1、...开始了解AI:人工智能领域的三个核心概念机器学习、深度学习和强化学...
- 2、人工智能AI发展的三个阶段
- 3、人工智能应用技术是干什么的
- 4、人工智能有哪五大类
- 5、什么是预训练模型?
- 6、大模型(LLM)简介
...开始了解AI:人工智能领域的三个核心概念机器学习、深度学习和强化学...
从DeepSeek开始了解AI：人工智能领域的三个核心概念——机器学习、深度学习和强化学习核心定义与特点 机器学习（ML）定义：通过数据学习规律，并用于预测或决策的技术。它涵盖监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类）等范式。数据是基础，数据越多、质量越高，机器学得就越好。
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、强化学习（RL）是层层递进的技术概念，核心区别在于定义层级、实现手段和应用场景。以下为具体解析： 人工智能（Artificial Intelligence， AI）定义：最早提出的专有名词，旨在制造具备人类类似智慧的机器。
应用场景：深度学习多用在无需和外界环境交互的视觉识别领域，比如图片识别、语音识别等。而强化学习则多用在与环境交互反馈的场景，比如机械臂控制、物体运动控制、游戏AI等。深度强化学习 深度强化学习是将深度学习和强化学习相结合的一种方法。
人工智能AI发展的三个阶段
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。
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）。
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。
技术突破与初步应用阶段（20世纪60年代至70年代）算法发展：在这一阶段，人工智能领域出现了许多重要的算法，如决策树、专家系统等，这些算法为后来的AI应用提供了技术支持。初步应用：人工智能开始在一些特定领域得到应用，如自然语言处理、机器翻译等，虽然这些应用在当时还相对简单和有限。
人工智能应用技术是干什么的
1、人工智能，英文缩写为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技术科学。它作为计算机科学的一个分支，旨在探索和生成能够以类似人类智能的方式做出反应的智能机器。人工智能领域的研究涵盖了机器人技术、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等多个方面。
2、人工智能应用技术是将人工智能技术应用于各行业，以解决实际问题、提升效率或创造新价值的技术领域。其核心是通过算法与数据驱动，实现自动化决策、智能分析和人机交互等功能。
3、核心技术岗位数据处理工程师：可担任人工智能训练师、数据标注师，主要负责数据分类、清洗与标注，为机器学习模型提供高质量训练数据。大模型应用开发工程师：涵盖算法工程师、机器学习工程师、图像识别工程师等，参与模型开发、微调与部署，涉及计算机视觉、自然语言处理等场景。
4、智能医疗系统设计师：将人工智能技术应用于医疗行业，设计和开发智能医疗系统，提高医疗服务的质量和效率。金融科技分析师：利用人工智能技术分析金融数据，提供精准的金融预测和决策支持，推动金融行业的创新发展。智能交通系统工程师：负责智能交通系统的设计和开发，利用人工智能技术优化交通流量，提高交通安全性。
5、人工智能技术应用是一门普通高等学校高等职业教育专科专业，其核心目的是培养德智体美劳全面发展的高素质技术技能人才。这些人才需要掌握扎实的科学文化基础，包括人工智能数据技术、机器学习基础、深度学习框架及相关法律法规等知识。
人工智能有哪五大类
1、人工智能技术包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据五大类。计算机视觉 人工智能的计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，它用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
2、计算机视觉：这一领域致力于使计算机能够理解和分析图像和视频内容，从而提取有用信息。计算机视觉的应用广泛，包括面部识别、图像识别、物体检测等。自然语言处理：自然语言处理的目标是让计算机能够理解和生成人类语言，实现自然语言交互。这一领域的技术使得机器翻译、情感分析、语音识别等成为可能。
3、人工智能（AI）涵盖了多种技术，主要可以分为以下五大类： 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。
什么是预训练模型?
1、通用性强：预训练是在海量文本数据上进行的，使模型学习到语言的基础规则、结构和模式，赋予其广泛的背景知识。这些知识能通过后续细化训练应用到各种任务中，可用于文本分类、情感分析、机器翻译等多样化场景。例如，预训练模型能在不同程度上理解多种语言文本，为多语言处理提供便利。
2、预训练模型（Pre-trained Model）是在大型数据集上训练好的模型，这些模型通常在某些通用任务上具有良好的性能，并且可以用作特定任务的起点。在深度学习和机器学习领域，预训练模型的使用已经非常普遍，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域。
3、预训练模型是一种在大规模数据库上进行预先训练的模型，旨在学习通用特征或模式，以便能够作为特定任务的起点。以下是关于预训练模型的详细解释： 定义与用途： 预训练模型在深度学习与机器学习领域中应用广泛，特别是在自然语言处理和计算机视觉领域。
4、预训练模型，也称为通用大模型或基座模型，如GPT、谷歌的BERT、百度的ERNIE等，都是经过全量数据训练的模型。它们学习了大量的知识信息，几乎涵盖了世间的方方面面，就像是一本百科全书。
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。
大语言模型（large language model，LLM）是一种由具有许多参数（通常数十亿个权重或更多）的神经网络组成的语言模型，使用自监督学习或半监督学习对大量未标记文本进行训练。大型语言模型在2018年左右出现，并在各种任务中表现出色。
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