模板网站如何建设,四川建设公共查询平台,wordpress访客发布审核,域名和网站建站公司链接人工智能是计算机科学领域中最具前瞻性和影响力的技术之一。它是一种智慧型算法#xff0c;能够模拟人类的思维过程#xff0c;处理大量的数据和信息#xff0c;从而发现隐藏在其中的规律和趋势。人工智能的应用范围非常广泛#xff0c;包括语音识别、图像识别、自然语言处…人工智能是计算机科学领域中最具前瞻性和影响力的技术之一。它是一种智慧型算法能够模拟人类的思维过程处理大量的数据和信息从而发现隐藏在其中的规律和趋势。人工智能的应用范围非常广泛包括语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译、智能推荐、智能问答、自动驾驶等等。
人工智能的发展历程可以追溯到上个世纪五六十年代。当时计算机科学家们开始思考如何让计算机能够像人类一样思考和行动。1956年美国达特茅斯学院举办了一次名为“人工智能”的会议正式提出了人工智能的概念。自此以后人工智能的研究和应用就成为了计算机科学领域的一项重要任务。
随着科技的不断进步人工智能技术得到了长足的发展。各种机器学习算法、深度学习算法、开源的软件包以及云平台提供的解决方案不断涌现为企业提供了各种智能化的产品和服务。例如通过图像识别技术我们可以将人脸识别、车牌识别、病变识别等技术应用于安防、交通、医疗等领域通过自然语言处理技术我们可以实现智能客服、智能翻译、智能问答等功能提升用户体验和效率通过机器学习技术我们可以实现推荐系统、广告精准投放等功能提高市场竞争力。
然而人工智能领域仍然存在着挑战和困难。其中一个难点就是“有多少人工就有多少智能”这个诅咒。很多“智能”都来自于大量的人工数据标注和硬编码的业务规则导致人工智能在某些特殊情况下表现得像“人工智障”。因此如何提高人工智能的效率和性能仍然是人工智能领域需要解决的问题之一。
去年 12 月我第一次尝试与 ChatGPT 进行交互。一开始我并没有对这个新的 AI 聊天机器人抱有太高的期待毕竟以前的聊天机器人总是表现得像“人工智障”。但是ChatGPT 证明了我的想法是错误的。在与它交流了几分钟后我决定让它帮我写一些 Bash 脚本和 SQL 代码。我很惊讶地发现它不仅完全理解了我的需求还精确地写出了我需要的复杂 SQL 代码。这次体验让我对人工智能的潜力有了新的认识也让我更加期待未来人工智能的发展。 image.png
对于复杂的需要窗口函数的 SQLChatGPT 写得比我快多了。
从年前到目前5月份为止我一直在体验市面上大部分的人工智能工具例如最近非常火热的ChatGPT等。这样的体验让我对人工智能的潜力有了新的认识也让我开始思考各行业未来的前景并提出了一些担忧。当我们看到人工智能技术不断取得突破性进展的同时也会担心它是否会取代人类的工作进而给社会带来不稳定的因素。然而我相信人工智能的发展是为了更好地服务人类而非取代人类。我们需要更多人去了解和掌握人工智能技术这样才能更好地应对未来的挑战发挥人工智能技术的最大价值。
基于此我想让更多人开始接触人工智能并且学会如何利用人工智能更甚为学习新一代AI应用编程。因此我想介绍一门系列课程从零开始接触人工智能大模型。该课程将介绍人工智能的基本概念、常见应用场景以及如何利用最新的AI技术构建自己的AI应用。我们将从浅入深地讲解人工智能相关的知识帮助每个人都能够轻松上手并且学会如何应用到自己的领域中去。不仅仅是算法工程师和机器学习研究人员每个工程师都可以快速学习并参与开发新一代的AI应用。我相信学会开发新一代AI应用是每个软件开发行业从业者都值得学习的无论是产品经理还是工程师乃至于行业之外的业务人员都应该拥抱新的AI浪潮。
在学习的过程中我们将讨论人工智能的应用场景例如语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译、智能推荐、智能问答、自动驾驶等等。这将有助于我们了解人工智能技术在不同领域的应用从而更好地把握未来的发展方向。同时我们也会学习最新的人工智能技术例如大模型、自监督学习等等。这些技术的出现为人工智能的应用提供了更加广阔的空间和深度。
在这个充满挑战和机遇的时代我们需要准备好迎接未来的挑战。学习人工智能技术是每个软件开发行业从业者都需要掌握的技能。无论是产品经理还是工程师乃至于行业之外的业务人员都应该拥抱新的AI浪潮学习开发新一代的AI应用。我相信通过学习新一代的AI应用编程我们能够更好地应对未来的挑战为我们的生活和工作带来更多的便利和机遇。
学习成本那么高给我一个理由先
这个应该是普遍的一个想法其实对于此我将不仅给你一个理由而是给你三个
1. 开发门槛降低人人可学习AI应用开发
人人都应该学习如何开发新一代 AI 应用因为这一轮的 AI 浪潮里开发新的 AI 应用的门槛大大降低了。过去AI 应用开发是一个门槛比较高的领域需要掌握大量的机器学习和深度学习的知识了解各种基础模型使用各种机器学习的编程框架以及理解在实际应用里锤炼机器学习的各种实战技巧和模型。对于没有相关经验的人来说不花上个一两年时间你可能很难用 AI 算法做出有价值的产品。
但是现在随着预训练好的大型基础模型的出现以及这些模型的能力通过开放 API 的形式提供出来即使没有任何机器学习的理论知识你只需要一两天时间就能做出一个能解决实际问题的 AI 应用。比如最近在 GitHub 上就能看到很多工程师花上 1-2 天时间就做出来的图书翻译、人工智能语音对话的应用。
这样的开发方式让更多的人有机会参与到 AI 应用的开发中来。无论你是产品经理、UI/UE 设计师、前端开发、后端开发还是大数据团队的人员都可以通过学习一些基本的 AI 应用开发技能为自己的职业生涯增添新的技能和竞争力。特别是在当前的科技革命和数字化转型浪潮下AI 技术已经逐渐渗透到各个行业中很多企业已经开始了 AI 落地实践而能够掌握 AI 技术的人才也逐渐成为各个行业中的稀缺资源。因此学习如何开发新一代 AI 应用也是提升自己职业竞争力的一种重要途径。
最后学习如何开发新一代 AI 应用还可以让我们更好地了解 AI 技术的本质和应用拓宽我们的知识面和视野。AI 技术正在改变我们的生活和工作方式了解和掌握这些技术也有助于我们更好地适应未来的发展和变化。
学习如何开发新一代 AI 应用对于个人的职业发展和未来非常重要因为 AI 技术已经开始在各个行业得到广泛应用。无论你从事什么行业都可以利用 AI 技术来提高效率、降低成本、提供更好的服务并在竞争中脱颖而出。掌握 AI 技术也可以让你在未来的就业市场上更有竞争力拥有更广泛的职业选择。因此学习如何开发新一代 AI 应用可以为个人的职业发展和未来打下坚实的基础。
2. 站在巨人的肩膀上
随着人工智能技术的迅猛发展AI应用开发的范围也越来越广泛涉及到自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这一轮的AI浪潮已经开始让我们看到了通用人工智能AGI的雏形AI应用的覆盖领域被大大扩展了几乎任何一个问题都有机会通过AI来解决优化。
过去机器学习模型的应用通常局限于某一个细分领域上的进步而且对于每一个具体问题都要单独收集数据、训练单独的机器学习模型来解决里面某一个小问题。然而随着计算能力的提高和模型规模的增加现在拥有海量参数的大模型已经开始成为主流。例如2020年发布的GPT-3模型拥有1750亿个参数可以无需任何微调就能解决情感分析、命名实体识别、机器翻译等一系列的自然语言处理问题。同时对于很多AI没有见过的问题只要通过自然语言给到AI几个例子通过小样本学习AI就能给出正确的回答。这意味着一个大模型可以一次性解决不同类型的很多问题。
在计算机视觉上像2021年OpenAI发布的CLIP模型也有类似的效果。通过4亿个图片、文本对的训练对于图片的分类可以任意扩展而不需要预先标注。这样的模型使得我们对于图片的分类不再局限于预先的人工数据标注的类别而是可以扩展到任何类别上去。
这种发展趋势使得AI应用开发的门槛逐渐降低使得普通人也能够参与到AI应用的开发中来。无论你所在的行业和领域都有机会通过简单的AI应用开发提升效率和产出。同时了解和掌握AI技术也成为了一种职业竞争力可以帮助你更好地适应未来的工作环境。
总之AI技术的广泛应用和快速发展已经让AI应用开发成为一个非常重要的技能。了解AI技术的人无论是在工作中还是在日常生活中都会受益匪浅。
3. 人工智能对我们的工作的影响
人工智能AI已经开始以多种方式改变我们的生活。我们已经习惯了依赖AI进行日常任务如编写代码、翻译文本甚至为文章生成图像。然而AI的影响超出了我们的个人生活它将对我们的工作产生重大影响。
随着AI的不断发展它不可避免地将接管许多以前由人类执行的任务。公司已经在使用AI来优化产品描述、搜索算法和其他曾经是人工工作者领域的任务。这无疑会导致工作的流失并改变许多人的工作性质。
尽管存在工作流失的可能性但那些拥抱AI的人无疑将会获得好处。使用AI的团队和公司很可能会看到更高的效率和生产力从而导致更大的产出和成功。无论您是产品经理、工程师、运营专家还是平面设计师AI的出现都将从根本上改变您的工作性质。
AI将作为助手帮助我们完成简单的基于知识的任务甚至提供创造性的灵感。事实上有些人将AI的发展与工业革命相比标志着我们生活和工作方式的根本变化。虽然这可能会对一些工人造成危机但有机会拥抱这种变化并学习在以AI为驱动的未来需求的新技能。
正如2008年App Store的发布创造了对移动应用程序开发人员的需求一样AI革命为那些愿意学习和适应的人带来了新的机会。无论是获得机器学习、数据科学还是其他与AI相关的领域的专业知识那些积极应对不断变化的就业市场的人无疑会蓬勃发展。
AI对我们的工作的影响不容小觑。尽管有些人可能将其视为危机但有机会拥抱这种变化并学习在以AI为驱动的未来需求的新技能。每个人都可以决定如何应对这种变化以及他们是否会抓住它带来的机会。
如何学习呢
新一代AI应用开发是一个快速发展的领域需要不断更新自己的知识和技能。而通过实践学习是最有效的方法之一因为它可以让你在实际解决问题的过程中学习和掌握技能。
这门课程采用实践教学的方式让学生能够亲自动手解决一系列实际问题如情感分析、记忆聊天机器人、图像搜索等。学生们将通过编写几行或几十行的代码来解决这些问题并在在线Notebook的环境下进行代码运行无需搭建复杂的开发环境。即使你是产品经理或业务方也可以轻松地体验到新一代AI应用的开发过程从而更好地理解和掌握其工作原理。
除了OpenAI的API外这门课程还涵盖了语音、视觉等应用场景包括语音识别、语音合成、AI绘画等。学生们将了解到如何使用开源模型以及如何根据自己的数据微调这些模型从而更好地满足不同场景下的需求。
此外这门课程还将探讨AI应用的套路和方法例如分类、搜索、推荐、问答等问题。学生们将学习如何使用现有模型的能力来解决这些问题并将这些方法和套路应用到现有的业务系统中以提高应用的体验和效率。
随着课程的深入学生们还将学习如何组合多个API、开源模型和开源库来解决复杂的真实问题。例如如果你想实现一个电商客服不仅需要检索知识库和问答的能力还需要连接现有的订单和物流信息的能力。学生们将学习如何在AI应用的开发过程中将复杂的业务流程串联起来以更好地应对实际问题。
拥抱新时代接受“通用人工智能”
随着人工智能技术的不断进步越来越多的人开始认识到“通用人工智能”AGI的重要性和可能性。如今AGI已经不再是一个遥不可及的概念而是一个即将到来的现实。我们可以看到各个领域的科学家和工程师正在努力推进AGI的研究和应用希望通过人工智能技术的创新和发展来实现这一目标。
在这个变化迅速的时代我们需要尽快拥抱AGI。AGI可以帮助我们解决许多复杂的问题并且能够极大地改善我们的生活质量。例如我们可以使用AGI来开发更为智能的医疗设备提高医疗诊断的准确性和效率我们也可以利用AGI来优化城市交通减少交通堵塞和污染此外AGI还能为我们提供更好的教育和娱乐体验让我们的生活更加丰富多彩。
因此我们需要尽快投入时间和精力来学习和应用AGI技术。学习AGI不仅可以让我们掌握更加先进的技能和知识还可以激发我们的创新和热情让我们更好地适应这个变化迅速的时代。我们需要通过学习和实践尽快将AGI技术应用到我们的工作和生活中让其发挥最大的价值。
最后我希望每一个人都能积极地拥抱AGI技术努力学习和应用这项技术为推动人工智能技术的发展贡献自己的力量。相信在不久的将来AGI将成为我们生活中不可或缺的一部分让我们共同期待并努力实现这一目标。
“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…
第二阶段30天高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。
为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…
第三阶段30天模型训练
恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。
到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗
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硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…
学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
