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當 AI 把“專家經(jīng)驗”寫進代碼、讓機器自己“嘗遍百味”再總結(jié)規(guī)律、甚至用千層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦思考時，普通人最該做的只有一件事：先把它用起來。本文用最生活化的比喻，帶你一次看懂 AI 的底層邏輯與發(fā)展簡史。

在當今科技界，人工智能無疑是最炙手可熱的話題。然而，這個領(lǐng)域充斥著專業(yè)術(shù)語，使得理解每次技術(shù)革新的具體內(nèi)容變得頗具挑戰(zhàn)性。為了幫助讀者更好地把握時代脈搏，本文整理了一系列常見的人工智能（AI）術(shù)語，并通過簡單的例子和盡可能簡明扼要地解釋，闡述它們的含義及其重要性。

人們現(xiàn)在是用各種算法模擬人類的行為，其實，算法的思路也可以反向用于我們的工作、生活中。比如正文分享的這種剪枝策略。

本文全面介紹了人工智能（AI）的工作原理，包括其定義、組成部分以及如何逐步構(gòu)建和運用AI系統(tǒng)。文章從數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、模型選擇、訓(xùn)練、測試評估、優(yōu)化、部署到持續(xù)學(xué)習(xí)等各個環(huán)節(jié)，詳細闡述了AI的工作流程，旨在幫助讀者更好地理解AI技術(shù)及其應(yīng)用，希望對你有所幫助。

OpenAI最新旗艦大模型GPT-4o，不僅免費可用，能力更是橫跨聽、看、說。整個現(xiàn)場直播的效果，也十分炸裂。

深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的強大工具，本文總結(jié)了深度學(xué)習(xí)的非技術(shù)性解釋，一起來看看吧。

出于對AI技術(shù)的興趣，我開始關(guān)注AI背后的技術(shù)研究內(nèi)容，對于產(chǎn)品經(jīng)理來說，及時介入新技術(shù)非常有必要，我會把輸出文章作為“費曼學(xué)習(xí)法”的基礎(chǔ)，除了督促我自己對這些技術(shù)深度理解，更希望我能將這些較為前沿甚至晦澀的技術(shù)內(nèi)容更通俗地介紹給大家。

清華大學(xué)電子工程系城市科學(xué)與計算研究中心最近提出了一種新的時空少樣本學(xué)習(xí)方法，旨在解決城市計算中廣泛存在的數(shù)據(jù)稀缺性問題。該方法利用了利用擴散模型來生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，將時空少樣本學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換為擴散模型的預(yù)訓(xùn)練問題，可根據(jù)prompt（提示）生成定制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而適應(yīng)不同數(shù)據(jù)分布和城市特征。

上文介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的基礎(chǔ)概念，今天我們來介紹可以處理自然語言等序列數(shù)據(jù)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

在AI領(lǐng)域中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的地基，只有了解這個，我們才能繼續(xù)后續(xù)的學(xué)習(xí)。這篇文章，我們來了解下這個。

上一篇文章，我們講了AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，里面提到要用很多AI數(shù)據(jù)集才能完成訓(xùn)練。這篇文章，我們就來講下AI數(shù)據(jù)集的數(shù)個面孔，希望能一次給大家說明白。

在上一篇文章中，我們詳細介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和原理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢和應(yīng)用場景，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品案例：網(wǎng)易有道AI翻譯。如果想了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的更多詳情，可以翻閱我之前寫的《8000字干貨說清楚AI產(chǎn)品經(jīng)理必修的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)” 》 在了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和原理后，我產(chǎn)生了進一步的好奇，明明就是一些抽象的數(shù)學(xué)模型卻可以實現(xiàn)類似人腦的智慧，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練來實現(xiàn)這樣奇妙的效果呢？本篇就以這個問題作為切入點來展開說說。 本篇為大家揭曉，AI如此“神機妙算”的背后，也是需要經(jīng)歷一段訓(xùn)練過程的，如何訓(xùn)練AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？又如何識別訓(xùn)練過程是有效的？