Klassifizierung der Technologie der künstlichen Intelligenz
Nach mehr als sechzig Jahren Entwicklung konzentriert sich die Technologie der künstlichen Intelligenz derzeit auf sechs Hauptforschungsbereiche, nämlich maschinelles Lernen, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Wissensdarstellung, automatisches Denken und Robotik.
Mit der Entwicklung von Big Data haben maschinelles Lernen, Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache verwandte Technologien große Aufmerksamkeit erhalten, und einige Agenten (Produkte der künstlichen Intelligenz), die auf der Technologie des maschinellen Lernens basieren, wurden nach und nach in Produktionsumgebungen eingesetzt. (Empfohlenes Lernen: PHP-Video-Tutorial)
Obwohl der Markt derzeit lautstark nach künstlicher Intelligenz verlangt und viele große Internetunternehmen damit begonnen haben, sich auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz zu engagieren, ist der Bereich der künstlichen Intelligenz befindet sich noch in den frühen Stadien der Branchenentwicklung. Aktuelle Produkte für künstliche Intelligenz befinden sich noch im „schwachen Stadium der künstlichen Intelligenz“, und Agenten haben immer noch viele Anforderungen an Betriebsszenarien.
Die Entwicklung und Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz erfordert die Unterstützung einer Reihe von Technologien, darunter Internet-of-Things-Technologie, Cloud-Computing-Technologie, Edge-Computing-Technologie, Big-Data-Technologie usw.
Die Schritte des maschinellen Lernens umfassen Datenerfassung, Datensortierung, Algorithmusdesign, Algorithmusimplementierung, Algorithmustraining, Algorithmusüberprüfung und Algorithmusanwendung. Der Algorithmusentwurf ist der Kern des maschinellen Lernens und der Daten Sammlung Es ist die Grundlage des maschinellen Lernens. Daher hat sich maschinelles Lernen mit Unterstützung von Big Data im Big-Data-Zeitalter bis zu einem gewissen Grad weiterentwickelt. Einfach ausgedrückt: Je größer die Datenmenge, desto besser ist der Effekt des maschinellen Lernens.
Computer Vision ist die Wissenschaft, Computer sehen zu lassen. Machine Vision nutzt Kameras, Analog-Digital-Umwandlung und digitale Signalverarbeitung, um visuelle Informationen zu erfassen und zu analysieren. Es wird oft mit dem menschlichen Sehen verglichen, aber das maschinelle Sehen ist nicht an die Biologie gebunden und kann so programmiert werden, dass es durch Wände sieht. Es wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von der Signaturerkennung bis zur medizinischen Bildanalyse. Computer Vision, die sich auf die maschinenbasierte Bildverarbeitung konzentriert, wird oft mit maschinellem Sehen verwechselt.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist die Verarbeitung menschlicher statt Computersprache durch Computerprogramme. Eines der älteren und bekanntesten Beispiele für NLP ist die Spam-Erkennung, die die Betreffzeile und den Text einer E-Mail untersucht und feststellt, ob es sich um Spam handelt. Aktuelle NLP-Methoden basieren auf maschinellem Lernen. Zu den NLP-Aufgaben gehören Textübersetzung, Stimmungsanalyse und Spracherkennung.
Wissensrepräsentation ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich auf die Identifizierung von Mustern in Daten konzentriert.
Robotik ist ein Ingenieurbereich, der sich auf die Entwicklung und Herstellung von Robotern konzentriert. Roboter werden häufig zur Ausführung von Aufgaben eingesetzt, die für Menschen nur schwer oder dauerhaft auszuführen sind. Sie werden an Fließbändern in der Automobilproduktion oder bei der NASA eingesetzt, um große Objekte im Weltraum zu bewegen. Kürzlich nutzen Forscher maschinelles Lernen, um Roboter zu bauen, die in sozialen Umgebungen interagieren können.
Gegenwärtig fördert unser Land weiterhin die Modernisierung der Industriestruktur, und Vernetzung und Intelligenz sind wichtige Inhalte der Modernisierung der Industriestruktur. Daher ist der zukünftige Entwicklungsraum der Technologie der künstlichen Intelligenz noch sehr groß es lohnt sich, darauf zu freuen. Hinter der Modernisierung der Industriestruktur muss die Modernisierung der Talentstruktur stehen. Daher wird die Beherrschung bestimmter Technologien der künstlichen Intelligenz ihre Wettbewerbsfähigkeit am Arbeitsplatz in gewissem Maße verbessern.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKlassifizierung der Technologie der künstlichen Intelligenz. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G