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Willkommen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz! Erlernen Sie diese Fähigkeit, um mit halbem Aufwand beim Lernen und Arbeiten das doppelte Ergebnis zu erzielen
Willkommen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz! Erlernen Sie diese Fähigkeit, um mit halbem Aufwand beim Lernen und Arbeiten das doppelte Ergebnis zu erzielen
Hallo zusammen, ich bin eine kleine Schweinemutter, die nur Schweine züchtet, keine „Hühner“
Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz wird das Erlernen einiger Fähigkeiten Ihre Arbeitseffizienz erheblich verbessern.
Zum Beispiel kann das Erlernen des Umgangs mit Computersoftware Ihre Genauigkeit und Effizienz bei der Arbeit verbessern.
Im Studium und bei der Arbeit gibt es eine Technologie, die weit verbreitet ist, und das ist die Python-Technologie
Zum Beispiel: Grundschulen in Shandong haben Python-Inhalte in Lehrbücher integriert; die Provinz Zhejiang hat an Universitäten die Programmiersprache in Informationstechnologie-Lehrbüchern ersetzt; das Fach „Python-Sprachprogrammierung“ wurde zur Computerprüfung der zweiten Stufe hinzugefügt; und Python-Technologie wurde im Leben angewendet und ist zu einer unverzichtbaren Technologie für die IT-Jobsuche geworden.
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01 Künstliche Intelligenz ist nicht aufzuhalten
Künstliche Intelligenz ist in der heutigen Gesellschaft zu einem heißen Thema geworden. Mit dem Fortschritt von Wissenschaft und Technologie beschleunigt sich auch die Entwicklungsgeschwindigkeit der künstlichen Intelligenz.
Derzeit ist die Technologie der künstlichen Intelligenz in vielen Bereichen weit verbreitet. Beispielsweise nutzen Branchen wie Roboter und selbstfahrende Autos ständig Technologien der künstlichen Intelligenz, um die Arbeitseffizienz und Produktivität zu verbessern
Da die Technologie der künstlichen Intelligenz immer ausgereifter wird, wird sie in verschiedenen Bereichen wie dem Gesundheitswesen und Finanzinvestitionen immer häufiger eingesetzt. Daher wird Ihnen die Beherrschung der KI-Fähigkeiten zu mehr Erfolg verhelfen!
Darüber hinaus bietet die Entwicklung künstlicher Intelligenz auch mehr Beschäftigungsmöglichkeiten. Immer mehr Unternehmen und Institutionen rekrutieren Talente im Bereich der künstlichen Intelligenz und auch die Zahl der Ingenieure, Datenanalysten und anderer Positionen, die entsprechende Fähigkeiten erfordern, ist gestiegen.
Gleichzeitig hat die künstliche Intelligenz auch neue Berufe geschaffen, wie zum Beispiel Robotik-Ingenieure, Smart-Home-Designer, Virtual-Reality-Entwickler usw.Kurz gesagt, künstliche Intelligenz ist der zukünftige Entwicklungstrend und wir müssen relevante Fähigkeiten aktiv erlernen und beherrschen.
Python-Sprache ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die Menschen bei der Erledigung komplexer Aufgaben helfen kann. Zu den Anwendungsgebieten gehören künstliche Intelligenz, automatisiertes Testen und wissenschaftliches Rechnen.
Derzeit wird Python häufig in den Bereichen maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Data Mining, Computer Vision usw. verwendet.Mit der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz wird Python in den nächsten Jahren immer beliebter. Um diese Fähigkeit zu beherrschen, müssen Sie die Verwendung von Funktionen, Programmierkenntnisse und die Lösung realer Probleme erlernen
Wenn Sie ein hervorragender Ingenieur oder Wissenschaftler sein möchten, werden Sie mit der Beherrschung von Python mit halbem Aufwand das Doppelte erzielen!
Darüber hinaus ist die Python-Sprache leicht zu erlernen und zu verwenden. Die Syntax ist prägnant und klar, und der Code ist leicht zu lesen und zu schreiben. Dies macht Python zur Sprache erster Wahl für Anfänger, um mit dem Programmieren zu beginnen.
Die Python-Community ist sehr aktiv und Entwickler haben viele Python-Erweiterungsbibliotheken und -Tools veröffentlicht, die Programmierern dabei helfen können, schnell effiziente und zuverlässige Anwendungen zu entwickeln
Darüber hinaus ist Python auch plattformübergreifend und kann auf einer Vielzahl von Betriebssystemen wie Windows, Linux und Mac OS usw. ausgeführt werden.
Der Anwendungsbereich von Python ist nicht nur auf persönliche Projekte beschränkt, sondern wird auch häufig in der Softwareentwicklung großer Unternehmen und Institutionen eingesetzt
Kurz gesagt, die Python-Sprache hat breite Anwendungsaussichten und die Beherrschung von Python kann eine solide Grundlage für Ihre Karriere legen.
Mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz beginnen immer mehr Menschen zu erkennen, dass die Beherrschung dieser Fähigkeit ihre Arbeitseffizienz erheblich verbessern wird.
Wie können Sie also die Python-Sprache beherrschen? Hier sind einige Methoden und Vorschläge zum Erlernen von Python:
Vor dem Betreten des Klassenzimmers müssen Sie zunächst sicherstellen, dass Sie Kursmaterialien, Koffer, Kursunterlagen und andere Unterrichtsmaterialien vorbereitet haben
Für Schüler, die neu in der Python-Sprache sind oder keine Programmiererfahrung haben, müssen sie zunächst einige grundlegende Operationsübungen durchführen
Schließlich können Sie Ihr Wissen auch durch die Hilfe anderer Lehrer oder Mitschüler im Forum festigen.
Das Erlernen der Python-Sprache erfordert große Ausdauer und ein gewisses Fundament. Wenn Ihr Fundament schwach ist, Sie sich diese Technologie aber schnell aneignen möchten, dann ist es am besten, eine professionelle Ausbildungsstätte zu finden. So können Sie Umwege vermeiden und schnell lernen
Um ein exzellenter Programmierer zu werden, müssen Sie neben soliden Grundkenntnissen auch eine praktische Technologie beherrschen
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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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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
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
