AI关键字一览表


以下是一份较为全面的AI关键字一览表:

基础概念

  • 人工智能(Artificial Intelligence,AI):通过计算机程序或机器模拟人类智能的过程,包括视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译等能力。
  • 机器学习(Machine Learning,ML):AI的一个分支,侧重于开发算法,让计算机系统从数据中学习并改进其性能。
  • 深度学习(Deep Learning,DL):机器学习的一个子集,使用多层神经网络来模拟人类大脑处理信息的方式。
  • 神经网络(Neural Network):受人脑结构启发的计算模型,由大量互联的节点(或“神经元”)组成。
  • 通用人工智能(Artificial G...

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坚持一年学习 AI:蜕变与升华之旅


坚持一年学习 AI:蜕变与升华之旅

在当今科技浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能(AI)如同一颗璀璨的星辰,照亮了人类探索未知、创新发展的道路。对于那些毅然踏上学习 AI 征程,并持之以恒坚持一年的人而言,这将是一段充满挑战与惊喜、艰辛与收获的非凡历程,其在知识储备、技能掌握、思维塑造以及职业发展等多方面都将经历深刻的蜕变与升华,逐步跻身于智能时代的前沿行列,为个人的未来开辟出一片广阔无垠且充满无限可能的新天地。

一、知识体系的深度拓展与精研

在这一年的学习时光中,AI 学习者首先会沉浸于一个浩瀚而深邃的知识海洋,逐步构建起一座坚实且完备的知识大厦。基础数学知识无疑是这座大厦的基石,线性代数中...

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坚持一年学习 AI:开启智能时代的成长之旅


坚持一年学习 AI:开启智能时代的成长之旅

在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)无疑是最具影响力和潜力的领域之一。如果坚持一年学习 AI,将会踏上一段充满挑战与机遇的成长之旅,在知识、技能和思维等多方面实现显著的蜕变,逐步走进智能时代的核心领域,为未来的职业发展和个人成长奠定坚实的基础。

一、知识体系的构建与深化

学习 AI 的第一年,首先会接触到其丰富而多元的知识体系。从基础的数学知识,如线性代数、概率论与数理统计、微积分等,到深入的机器学习算法,包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等,这些知识如同基石,逐步搭建起对 AI 理解的大厦。

在最初的几个月里,通过系统...

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OpenAI O3-推理模型


OpenAI O3是OpenAI于2024年12月20日发布的下一代推理模型 。以下是关于它的详细介绍:

研发背景

  • 模型迭代需求:作为o1推理模型的下一代,旨在进一步提升模型在推理等方面的能力,解决现有模型存在的一些问题,如scaling law收益递减、预训练数据短缺等。
  • 避免商标冲突:为避免与英国电信运营商o2发生版权或商标冲突,OpenAI选择跳过o2并直接将新模型命名为o3 。

性能特点

  • 推理能力卓越:在科学、编码、数学等多个领域展现出强大的推理能力。在软件工程考试(swe-bench verified)中成绩达到71.7%,在全球著名编码竞赛平台codeforces上得分...

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钠电池-Stock


钠电池是一种以金属钠为负极活性材料的可充电电池,具有资源丰富、成本较低、安全性高等优势,在大规模储能等领域具有广阔的应用前景,以下是其详细介绍:

工作原理

  • 充电过程:充电时,钠离子从正极材料中脱出,通过电解质迁移到负极,在负极表面得到电子被还原成金属钠并嵌入负极材料中。
  • 放电过程:放电时,负极的金属钠失去电子变成钠离子,钠离子通过电解质迁移到正极,在正极材料中嵌入并发生电化学反应,电子则通过外电路从负极流向正极,形成电流。

关键材料

  • 正极材料:常见的有层状过渡金属氧化物,如钠镍锰氧化物(NaNi₀.₅Mn₀.₅O₂)等,具有较高的比容量和良好的循环稳定性;普鲁士蓝类化合物,如亚铁氰...

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超级电容-Stock


超级电容,又称电化学电容或双电层电容,是一种介于传统电容器和电池之间的新型储能器件,具有功率密度高、充放电速度快、循环寿命长、工作温度范围宽等诸多优点,以下是其详细介绍:

结构与原理

  • 结构特点:超级电容主要由电极、电解质、隔膜和集流体等部分组成。电极材料通常具有较大的比表面积,如活性炭等,能够提供更多的电荷存储位点。电解质则负责在电极之间传输离子,实现电荷的转移和存储。隔膜的作用是防止电极短路,同时允许离子通过。集流体用于收集和传输电极上的电流。
  • 工作原理:当超级电容充电时,电极表面会形成双电层,电解质中的正、负离子分别在电极表面和附近聚集,形成与电极表面电荷相反的电荷层,从而实现电荷...

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单层神经网络


单层神经网络是一种最简单的神经网络结构,以下是其详细介绍:

基本结构

  • 神经元:单层神经网络由多个神经元组成,每个神经元接收输入数据,并通过激活函数对输入进行处理,产生输出。
  • 输入层与输出层:它只有一个输入层和一个输出层,输入层的神经元数量与输入数据的特征数量相同,输出层的神经元数量则根据具体的任务需求而定。

工作原理

  • 前向传播:在工作时,输入数据首先被传递到输入层的各个神经元,这些神经元将输入数据乘以相应的权重,并加上一个偏置项,然后将结果传递给激活函数进行处理,激活函数的输出就是该神经元的输出。最后,输出层的神经元将接收到的所有输入进行加权求和,并加上偏置项,再通过激活函数得到最...

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keras 源码分析


Keras是一个由Python语言编写的深度学习库,以下是对其源码的分析:

整体架构

  • 模块划分:Keras的源码主要由多个模块组成,包括enginelayersmodelscallbacksoptimizers等。每个模块负责不同的功能,如engine模块是Keras的核心计算引擎,layers模块定义了各种神经网络层,models模块用于构建和训练模型等。
  • 面向对象设计:Keras采用了面向对象的编程风格,通过定义各种类和对象来实现其功能。例如,Model类表示一个深度学习模型,Layer类表示一个神经网络层,Optimizer类表示一个优化器等。

核心模块分析

  • laye...

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感知-


"Perception"(感知)是一个涉及多个学科的概念,主要包括心理学、神经科学、认知科学和哲学。以下是对“perception”的一些基本解释和分析:

  1. 心理学定义
  2. 感知是个体通过感官接收外部世界信息,并在大脑中解释这些信息以形成对环境的理解和解释的过程。

  3. 感官输入

  4. 感知始于感官(如视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉)接收外界刺激,并将这些物理刺激转化为神经信号。

  5. 大脑处理

  6. 这些神经信号被传递到大脑的不同区域进行处理。大脑对这些信号进行解释,帮助我们理解周围环境。

  7. 认知解释

  8. 感知不仅仅是感官数据的被动接收,它还包括对这些数据的主动解释和构建。我们的大脑使用...

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深度学习导论-MIT-Course


MIT 6.S191 课程相关信息: - 课程名称:Introduction to Deep Learning(深度学习导论) - 课程介绍:这是麻省理工学院(MIT)关于深度学习方法的入门课程,应用于自然语言处理、计算机视觉、生物学等领域。旨在让学生快速掌握深度学习基础知识,获得在 TensorFlow 中构建神经网络的实践经验。课程结束时将举行项目提案竞赛,并得到工作人员和行业赞助商小组的反馈。 - 授课时间和地点:2025 年 1 月 6 日至 10 日,每天美国东部时间下午 1 点至 4 点,在麻省理工学院 32-123 房间进行线下授课,同时课程内容将开源给全世界。 - 课程安...

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