机器学习大语言模型零售自动化检测智慧城市的简单介绍

本文目录一览：

• 1、ai都包括啥呀?
• 2、人工智能技术四大研究方向
• 3、AI圈黑话盘点,2025年不懂这些词就out了!
• 4、什么是大模型?一文读懂大模型的基本概念

ai都包括啥呀?

1、AI主要包括基础技术层、核心技术支撑、应用场景层、前沿发展方向以及AI系统这几个方面。基础技术层涵盖多个关键领域。

2、人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。ai技术是新兴科学技术。AI技术的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

3、互联网AI就是互联网上的人工智能啦，具体来说：AI就是“人工智能”的简写，英文全称是Artificial Intelligence。它就像是一个超级聪明的电脑小助手，能帮我们做很多事情。AI涉及的领域很广，得懂计算机、心理学，还得琢磨点哲学问题呢。它就像是一个跨学科的小能手，啥都得懂点儿。

4、很多事物都有简称呢。在不同领域，各种名称都可能有简称。比如在科技领域，人工智能常被简称为AI，它是研究、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。

5、“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。

6、它到底是什么？主要包含三部分：欧拉操作系统（开源系统）、升腾AI处理器（提供算力）以及配套的课程与开发工具。通俗理解就是“国产化的AI开发工具包”，适合开发智能软件、数据分析等场景。 普通用户怎么用？普通用户可能接触较少，但它的技术会体现在日常应用中。

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、软件工程：聚焦AI系统设计与开发，培养软件架构与工程化能力。人工智能：深入机器学习、深度学习等方向，如自动驾驶算法、自然语言处理。智能科学与技术：结合脑科学与计算机，研究类脑智能、智能系统集成。电子信息工程：侧重AI硬件实现，如嵌入式系统、传感器技术。

AI圈黑话盘点,2025年不懂这些词就out了!

1、行业热词篇AIGC（AI Generated Content，AI生成内容）定义：指通过GAI技术实际生成的具体内容，例如AI创作的文本、图片、视频等成果。解释：AIGC是AI生成内容的缩写，它代表了利用人工智能技术生成的各种类型的内容。

2、在AI伦理审查领域，还形成了一些独特的行业黑话，如“AI性冷淡”（指过度合规导致交互僵化）、“伦理漂白”（通过数据洗刷算法原罪）等。这些黑话反映了AI伦理审查官们在实践中遇到的种种问题和挑战。同时，随着技术的不断发展，AI伦理审查官们也在不断探索新的方法和工具来应对未来可能出现的伦理问题。

3、魔改现场：教师编新增“AI教学系统运维”考试模块，街道办招聘要求“懂Z世代黑话，会运营小红书”。黑色幽默：考编不再是养老的代名词，而是需要与新兴行业、社交媒体等紧密结合。

什么是大模型?一文读懂大模型的基本概念

1、大模型，作为机器学习领域的一个重要概念，指的是具有大规模参数和复杂计算结构的模型。这些模型通常采用深度神经网络架构，拥有数十亿乃至数千亿个参数，旨在提升模型的表达力和预测性能，以应对更加复杂任务和数据处理需求。

2、大模型，全称大型语言模型（Large Language Model，LLM），如今其概念已拓展至多模态领域，涵盖处理文本、图像、音频等多种数据类型的模型。这类模型最显著的特点在于拥有庞大的参数规模和海量训练数据，通常包含数亿甚至数千亿的参数，训练数据规模可达TB级。

3、大模型（Large Model）指的是通过利用海量数据训练而成的深度学习模型，通常具有参数量大、训练数据大、计算资源大等显著特点，具备强大的数据处理和生成能力。超级大脑：大模型就像一个超级大脑，通过海量的数据训练后，无论是文本生成、图像识别、代码编写、逻辑推理等技能都不在话下。

4、大模型，通常指的是基于深度学习的大型神经网络模型。其核心在于通过海量数据和强大的计算能力，模拟人类的思维过程，实现对复杂任务的处理。大模型的典型代表包括GPT、BERT、ChatGLM等，这些模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域展现出强大的能力。大模型的诞生离不开深度学习技术的突破。

5、工业大模型的定义、构建与分类 工业大模型是面向工业领域深度优化的专业人工智能系统，它通过整合多模态数据与行业知识，实现智能化决策。工业大模型的构建主要包括三个步骤：第一步：完成工业数据制备，处理CAX模型、传感信号等特有模态数据。

6、一文读懂大模型生态系统：AGI、Prompt、RAG、Agent等关键概念解析 大模型智能生态，如同一个复杂的机体，从“大脑”到“全身”各部分协同工作，共同推动AI技术的持续进步。在这个生态系统中，AGI、Prompt、RAG、Agent等关键概念扮演着至关重要的角色。