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인공지능 개발 언어란 무엇인가?

Jun 10, 2019 pm 02:27 PM
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인공지능 개발 언어란 무엇인가?

최근 몇 년간 가장 많이 회자되는 이야기는 인공지능이라고 생각합니다. 알파고의 세계 바둑 챔피언 승리가 다시 한 번 인공지능에 대한 화제를 불러일으켰습니다. 실제로 인공지능 기술은 오랫동안 영상인식, 로봇공학, 검색엔진, 자율주행 기술 등 우리 삶의 여러 분야에 반영되어 좋은 성과를 거두었다. 지금부터 인공지능을 배우기 시작하는 것이 좋은 선택입니다. 인공지능을 배우려면 어떤 언어가 필요한지 아시나요?

파이썬이 무엇인지 이해하세요

파이썬에 대해 이야기하고 있으니 먼저 파이썬이 무엇인지 이해해야 합니다. Python은 컴퓨터 프로그래밍 언어이자 동적 객체 지향 스크립팅 언어입니다. 원래는 자동화된 스크립트(셸)를 작성하기 위해 설계되었으며, 버전이 지속적으로 업데이트되고 새로운 언어 기능이 추가되면서 개발에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 독립적인 대규모 프로젝트.

파이썬이 인공지능의 선호 언어인 이유

파이썬 언어는 인공지능과 데이터 과학의 도움으로 프로그래밍 언어 생태사슬의 최상위에 올라섰다고 할 수 있습니다. 긴밀하게 연결되었습니다. Python의 장점은 리소스가 풍부하고 견고한 수치 알고리즘, 아이콘 및 데이터 처리 인프라를 갖추고 있으며 매우 좋은 생태 환경을 구축할 수 있다는 것입니다. Python 모듈로 포장되어 아름다운 인터페이스를 노출합니다. 그리고 Python은 또한 풍부하고 강력한 클래스 라이브러리를 가지고 있어 다른 언어(특히 C/C++)로 만들어진 다양한 모듈을 쉽게 연결할 수 있습니다.

인공지능을 배우려면 먼저 프로그래밍 언어를 배워야 하는데, Python이 첫 번째 선택입니다. 지금 인공지능을 배우기 시작하는 것이 매우 현명한 일입니다. Liewei Technology는 모든 사람이 가능한 한 빨리 인공지능 분야에서 변화를 만들 수 있기를 바랍니다.

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이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도

Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미 Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미 Jun 10, 2024 am 11:08 AM

검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문 7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다. 미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다. Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다. 대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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