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目录

  • 【人工智能学习笔记 一】 AI分层架构、基本概念分类与产品技术架构
  • AI分层架构---人工智能三大核心概念：数据、算法与算力，算法是核心
    • 1 AI基础理论
      • 1.1 数学基础
        • 1.1.1 概率论---处理不确定性，用于贝叶斯网络等概率推理，如医疗诊断中疾病概率推断
        • 1.1.2 统计学---用于数据分析、模型评估，如样本估计总体、假设检验判断模型有效性
        • 1.2.3 线性代数---处理向量和矩阵运算，是神经网络前向、反向传播算法核心，如计算神经元连接权重
      • 1.2 计算机科学基础
        • 1.2.1 算法---人工智能实现的具体步骤，搜索算法用于寻解，优化算法用于模型训练
        • 1.2.2 数据结构---组织和存储数据，如知识图谱用图结构表示实体关系
    • 2 AI基础层 ---基础层是AI技术的底层支撑，主要包括硬件设备和数据服务
      • 2.1 硬件设备(算力) ---包括AI芯片（如GPU、NPU、ASIC、FPGA等）、服务器和存储设备。这些硬件为AI的大量计算任务提供强大的算力
      • 2.2 数据服务(数据)---涉及数据采集、标注、存储与管理。数据是AI的“粮食”，经过清洗、标注等预处理后，成为训练AI模型的重要素材
        • 2.2.1 数据收集
          • 2.2.1.1 传感器---获取现实世界数据，图像传感器用于计算机视觉，麦克风用于语音识别
          • 2.2.1.2 网络爬虫---从网页抓取数据，搜索引擎用于收集网页内容
        • 2.2.2 数据预处理
          • 2.2.2.1 清洗---去除噪声、重复和错误数据，提高数据质量，如医疗数据清洗
          • 2.2.2.2 标注---为数据添加语义标签，图像分类需人工标注类别
          • 2.2.2.3 特征工程---提取和选择有意义特征，文本分类用TF - IDF提取特征
        • 2.2.3 数据存储---结构化数据存于关系型数据库，非结构化存于非关系型数据库
    • 3 技术层---技术层是AI技术的核心，包括算法模型、软件框架
    • 4 应用层(工具)---应用层是AI技术与具体场景相结合的产物，包括面向消费者（C端）和面向企业/政府（B/G端）的应用
      • 4.1 C端应用：如智能语音助手（Siri、Alexa）、个性化推荐（视频、音乐推荐）等，直接影响普通用户的体验
      • 4.2 B/G端应用：企业可以利用AI优化供应链管理、提升客户服务效率；政府则可以通过AI实现智能交通管理、公共安全监控等
      • 4.3 AIGC
      • 4.4 AI AGENT
  • AI(人工智能应用)
    • 机器学习
    • 深度学习
      • 有哪些比较好的机器学习，深度学习的网络资源可利用？
      • 神经网络---通过连接起来的数学方程式的网络，模拟大脑处理信息的方式以建立起来的算法。提供给神经网络的数据被分解成更小的块并根据网络的复杂性分析其基础模式成千上万次。当一个神经网络的输出被输入到另一个神经网络的输入时，这两个神经网络就会链接到一起成为分层，成为一个深层的神经网络。通常，深度神经网络的层会分析越来越高的抽象层的数据，这意味着，在得到最简单和最准确的数据表示之前，它们会将有用数据从没有必要的数据中提取出来
        • 卷积神经网络---一个主要用来识别和理解图像、视频和音频数据的神经网络，因为它能够处理密集的数据，比如数百万像素的图像或数千个音频文件样本
        • 递归神经网络---一种用于自然语言处理的神经网络，它可以周期性地、连续地分析数据，这意味着它可以处理像单词或句子这样的数据，同时在句子中保持它们的顺序和上下文
        • 长短期记忆网络---一种周期性的神经网络的变体，它的是用来根据数据来保留结构化的信息。例如，RNN可以识别句子中的所有名词和形容词，检查它们是否被正确使用，但LSTM可以记住一本书的情节
    • 大模型
    • 人脸识别原理 + OpenCV计算机视觉
    • 知识图谱

吵着要学AI的小伙伴，可以看看这些牛批的开源项目

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