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你认识哪些人工智能
我认识的人工智能主要包括以下几个主要方向：机器学习：这是人工智能的“根基”。机器学习通过大量数据训练，让计算机学会规律和模式，从而做出预测或判断。它细分为监督学习、非监督学习和强化学习等，是人工智能领域中最基础也是最重要的技术之一。
提到人工智能，很多人首先想到的是无人驾驶、无人机等“无人”技术。但实际上，人工智能的应用范围远不止于此。当任何一个电脑系统被训练去模仿“人类行为”时，我们便将之称为人工智能。这意味着，人工智能可以模拟人类的思维、学习和决策过程，从而在各种场景中发挥作用。
人工智能是计算机科学的一个分支，致力于理解智能的本质，并创造出能够模仿人类智能行为的机器。 人工智能的研究领域包括机器人学、语音识别、图像处理、自然语言理解以及专家系统等。 自人工智能问世以来，其理论与技术不断进步，应用范围也在持续拓展。
模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里，也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别，目前，我们比较熟悉的人工智能应用领域涵盖了符号计算，具有唯一性。模式识别、专家系统，是开发智能机器的一个最关键的突破口。
AIBO机器狗：2017年11月1日，日本索尼公司发布了狗型家用机器人“aibo”。新型“aibo”搭载了人工智能，能够自己靠近主人，发出有个性的叫声。这是1999年发售的世界首台家用机器人“AIBO”的新机型。
百度大脑。百度大脑是百度技术多年积累和业务实践的集大成，包括视觉、语音、自然语言处理、知识图谱、深度学习等已经延伸了人类的认识器官。AlphaGo。
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。
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。
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。
智能交通、金融科技、在线教育、智慧医疗、智能物流、电子政务、智能安防等多个领域。此外，人工智能产业链还可以从基础层、技术层和应用层进行划分，涵盖了数据服务、硬件设备、软件平台、AI算法、AI开发技术以及多个应用领域。人形机器人作为人工智能技术的重要载体，也是产业链细分板块中的一个重要方向。
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。
人工智能有哪些领域?
人工智能涉及的领域非常广泛，主要包括基础理论研究、共性技术、支撑技术、应用技术等相关方向。具体来说：基础理论研究：这一方向主要关注人工智能模型与理论、人工智能数学基础、优化理论学习方法等，为人工智能的发展提供坚实的理论基础。
机器学习：作为人工智能的核心技术，机器学习使计算机通过数据学习并推断规律。其应用涵盖金融（预测分析）、医疗（疾病预测）、营销（推荐系统）等领域。例如，电商平台利用机器学习算法为用户推荐商品；银行通过异常检测模型识别欺诈交易。机器人技术：涉及智能机器人的设计、制造和控制。
核心应用领域医疗健康：人工智能在医学影像分析、疾病预测、药物研发中发挥关键作用。例如，AI算法可快速识别CT/MRI影像中的肿瘤，辅助医生制定治疗方案；基因测序与AI结合推动精准医疗发展。金融科技：应用于风险评估、反欺诈、智能投顾等领域。
人工智能的主要应用领域涵盖多个行业，具体包括计算机科学与技术、医疗健康、金融服务、教育与培训、工业制造、交通运输、智能家居、智能安防、农业、能源与环保、娱乐与游戏、零售业及其他领域。
大模型构建原理知识分享(一):人工智能基本知识
大模型构建原理知识分享（一）：人工智能基本知识 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，它致力于使计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
大模型构建原理知识分享（一）：人工智能基本知识 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像、规划决策等。通俗来讲，就是让机器变得像人一样聪明，能像人那样去思考、去学习、去做事。
学习基础知识：了解Transformer架构、向量嵌入、预训练与微调等基本概念。动手实践：通过开源项目或教程，亲自搭建和训练一个简单的模型。关注行业动态：了解大模型的发展趋势和最新技术，保持对AI领域的敏感度。
大模型是指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，它们在现代人工智能领域扮演着至关重要的角色。以下是对大模型的详细综述：大模型的定义与特征 大模型的核心特征在于其巨大的规模，通常包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种规模为其提供了强大的表达能力和学习能力。
关键：通过精确和创造性的输入设计，最大化利用模型的能力，从而产生更加贴近用户需求的输出。总结 基础模型作为生成型AI技术的核心，通过预训练、微调和提示词等阶段，实现了从海量数据中学习一般性特征和知识，到针对特定任务进行精细调整和优化，再到通过精确输入引导产生期望输出的全过程。
大模型简介 大模型（Large Models），在人工智能领域，特别是在自然语言处理（NLP）和机器学习中，指的是那些拥有大量参数的深度学习模型。这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学习到丰富的数据表示和模式，从而在各种任务上表现出色，如文本生成、语言理解、图像识别等。
AI基本概念梳理脑图
AI基本概念梳理脑图内容总结AI（人工智能）总体概述定义：人工智能是研究、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。目标：让机器具有人类的感知、认知、决策和行动能力，能够完成通常需要人类智能才能完成的复杂任务。
首先，需要选择一个合适的AI思维导图工具，如亿图脑图MindMaster、GitMind等，这些工具通常支持跨平台使用，并内置AI助手，提供丰富的模板和主题样式。在所选工具中，新建一个思维导图文件，作为制作的基础。输入关键词或核心内容 点击AI助手或相应的功能按钮，输入想要制作成思维导图的关键词或核心内容。
亿图脑图MindMaster是一款功能强大的思维导图软件，它支持多种节点样式、主题和符号库，能够满足用户在不同场景下的需求。而deepseek则是亿图脑图MindMaster中的一个智能插件，它利用人工智能技术，能够分析文本内容，并根据关键词、主题等自动生成结构化的思维导图。
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AI生成思维导图软件的作用 AI生成思维导图软件通过输入关键词或简短描述，能够自动生成逻辑清晰、布局合理的思维导图。这些软件不仅大大节省了制作时间，还提供了丰富的模板和主题，使得即使是设计小白也能制作出专业级别的思维导图。
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