AI Concepts⚠️以下基于 Spring AI 1.0.0 M3 版本的文档进行翻译。本节介绍 Spring AI 使用的核心概念。...我们建议仔细阅读它，以了解 Spring AI 是如何实现的。Models 模型AI 模型是旨在处理和生成信息的算法，通常模仿人类的认知功能。...对它们在 AI 系统中的角色和功能有基本的了解就足够了，尤其是在您将 AI 功能集成到应用程序中时。...这种接近有助于文本分类、语义搜索甚至产品推荐等任务，因为它允许 AI 根据相关概念在这个扩展的语义环境中的 “位置” 来识别和分组。您可以将此语义空间视为一个向量。...Bringing Your Data & APIs to the AI Model 将您的数据和 API 引入 AI 模型如何为 AI 模型配备尚未训练的信息？
一、AI基础概念 1.学习率 学习率alpha是一个人为控制的超参数，有时也叫learning rate(lr)， 学习率的范围，通常是(0, 1]， 学习率通常用在神经元权重更新上，公式为：w = w...- alpha * D ， 学习率的用途是控制权重更新的步幅，一个合适lr可以帮助模型找到最优权重，从而快速收敛。...2.batchsize和epoch epoch和batchsize概念辨析 batchsize，是将训练集拆分成若干个mini batch，每个batch的大小称为batchsize；设训练集m个样本，...解决：1、用改进后的relu；2、采用适当的权重初始化方法，逐层初始化 4.过拟合、欠拟合和泛化？ 过拟合：就是指虽然训练集误差越来越小，但是在测试集上误差越来越大的现象。...若X输进去，分别检测是否为0、1、…、9，输出对应的概率，选择概率最大的那个，作为最终分类结果 联系，逻辑回归是线性回归的特例。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。...以上就是BI的典型应用，只不过企业级的数据量更多而已，然后其中的过程复杂一点而已，原理与道理都是一致的，最后的目的都是为了决策，我的目的是为换资费做决策，企业则是为了管理与市场做决策。...现在再来谈谈AI人工智能，在电影与书籍中会经常看到关于人工智能化的概念与实体,其实这个理论是很玄乎的给人一种很神秘的感觉，让我来揭开它神秘的一角，现在我数据仓库有了那些数据，其实就是一个合并的表，...那就是假设你现在跟一个程序在聊天，但你分辨不出这个程序是人还是程序，那么这个程序就具有了智能，这就是经典的图基理论，就写到这里吧从简单的数据整理到BI,再从BI到DM，再从DM到AI，已经够远了。。。...BI商业智能 DM数据挖掘 AI人工智能
我个人比较喜欢的是应用方向，提供的是智能产品，而不是技术输出。 所以今天的文章也是帮助大家如何应用好AI技术~ - 那么，PoC是什么？ 我们先看看PoC相关的文章是怎么使用这个概念的。...1 软银宣布正在开发跨运营商移动支付服务的概念验证（PoC）； 2 摩根士丹利声称区块链技术仍处于“概念验证（PoC）”阶段； 3 2019年3D打印现状报告中指出，概念验证和原型设计依然是2019年3D...可见，概念验证（PoC）的目标是测试是否值得花时间在其中，如果通过概念验证，意味着可以进入正式的生产、商业化应用阶段。构建PoC很难，但是构建AI PoC更加困难，因为它需要大量技能。...（我现在常使用的是sanic跟mongodb） - 设计AI模块 AI模块的输入： 例如，用户的年龄和位置或电子邮件的正文等各种形式的输入。 AI模块的输出： AI要回答的用户提交的问题。...所以我们需要根据输入跟输出确认AI系统的任务是怎么样的。 为了帮助你确定构建AI的复杂性， 作者推荐了3个步骤。
原创内容 No.699 认真聊AI | 概念和知识 最近打工有点忙外加搞了个私活小项目暂停了一段更新，二老板虽然迟到但不会失约，让我们继续之前的认真聊AI系列内容~ 图片由海艺AI绘制 上一期我们大致聊过一些人工智能的起源...对人工智能来说，知识是最重要的部分，知识由概念组成，概念是构成人类知识世界的基本单元。...知识又是由概念组成的，所以我们在聊知识这个话题的时候就必须要先聊聊概念这个话题。 我们常常用概念来对某一个东西下定义，但是和所有恼人的哲学问题一样，如何给概念下定义就是一件很困难的事情。...所谓概念的精确定义，就是说能够给出一个命题，用这个命题去套用一个现实中的对象可以得出属于或者不属于两个结论。一个经典的概念由三部分组成，即概念名、概念的内涵表示、概念的外延表示。...比如偶数这个概念，我们用可以看作这么三个部分：概念名就是偶数，“只能被2整除的自然数”就是概念的内容，{2，4，6，8，……}就是概念的外延。
我们生活在一个三维的世界中，因此很容易理解二维和三维的概念。然而，当谈到更高维度时，许多人可能会感到困惑。在本文中，我们将解释维度的基本概念，并帮助大家理解高维数据。 一、什么是维度？...维度（Dimension）是描述空间大小的一个基本属性。简单来说，维度就是空间中可以独立变化的方向或轴。以下是几个常见的维度示例： 零维空间（0D）：一个点，没有长度、宽度和高度。...例如，纸上的一幅画就是二维的。 三维空间（3D）：我们生活的世界，有长度、宽度和高度。例如，一个立方体。 二、理解更高维度 当我们谈论更高维度时，通常指的是四维及以上的空间。...四、高维数据的挑战 尽管高维数据有很多优点，但它也带来了一些挑战： 维度诅咒（Curse of Dimensionality）：随着维度的增加，数据点之间的距离会变得越来越大，导致数据变得稀疏，模型难以找到有效的模式...特征选择：选择最重要的特征，减少数据的维度，提高模型的效率和准确性。 正则化：在模型训练中添加正则化项，防止过拟合，提高模型的泛化能力。
AI时代，各种新鲜名词层出不穷，技术人员还好理解。...但是产品和运营两队小伙伴一不小心就遇到概念混淆的场景，有些时候是自己记模糊了、有些时候自己没记错、却被别人“拐到沟里“了… 为了不在小伙伴们集体侃大山的时候说错出糗，快来看看以下易混淆的概念吧！...① 深度学习是机器学习的一个内含分支，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。 ② 深度学习建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。...③ 虽然PHP是世界上最好的语言（皮一下.JPG），但Python是大多数深度学习框架的前端语言，学会Python就能解锁大部分深度学习框架了。 Docker和虚拟机 ?...③ 测试数据（Testing Data）：用于评估模型的准确率，不可与训练数据混用，以客观评价模型的泛化性能。 OK确认过它们，遇上对的人工智能！
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一个广泛而复杂的领域，涉及许多相关的概念和技术。理解这些概念及其相互关系，可以帮助我们更好地掌握人工智能的整体结构和发展趋势。...以下是一些主要概念的总结： 1. 人工智能（AI） 人工智能是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门科学。其核心目标是让机器能够像人类一样思考和行动。 2....机器学习算法可以根据数据进行训练，以在未来的数据上做出预测或决定。 3. 深度学习（Deep Learning） 深度学习是机器学习的一个子集，使用多层神经网络模型来模拟人类大脑的结构和功能。...神经网络（Neural Networks） 神经网络是受人类大脑启发的计算模型，由多个相互连接的节点（或“神经元”）组成。神经网络是深度学习的基础，通过调整网络中的权重和偏置来进行学习和优化。 5....自然语言处理（Natural Language Processing，NLP） 自然语言处理是人工智能的一个子领域，研究计算机与人类（自然）语言之间的互动。
在上一篇文章中，我们已经简要介绍了 LLVM 的基本概念和架构，我们现在将更深入地研究 LLVM 的 IR（中间表示）的概念。...了解 LLVM IR 的重要性是为了能够更好地理解编译器的运作原理，以及在编译过程中 IR 是如何被使用的。...同理，LLVM 也是按照这一结构设计进行架构设计：在 LLVM 中不管是前端、优化层、还是后端都有大量的 IR，使得 LLVM 的模块化程度非常高，可以大量的复用一些相同的代码，非常方便的集成到不同的...在中端优化完成之后会传一个 DAG 图的 IR 给后端，DAG 图能够非常有效的去表示硬件的指定的顺序。...编译的不同阶段会产生不同的数据结构和中间表达，如前端的抽象语法树（AST）、优化层的 DAG 图、后端的机器码等。后端优化时 DAG 图可能又转为普通的 IR 进行优化，最后再生产机器码。
导语 | AI的价值，要从实践中追寻。从1956年达特茅斯会议上的学术概念，到今天在人脸识别、智能客服、智能家居、医疗诊疗、工业机器人、无人驾驶等领域的多点开花，AI技术跨过了从概念到落地的鸿沟。...从概念到实践，AI技术跨过了一道六十年的鸿沟 人工智能基础技术的逐渐成熟是其商业化的前提，而在2020年，全面云计算时代带来的丰富算力，5G加持下的万物互联带来前所未有的海量数据资源，一个云计算、大数据...它们在从概念到落地的过程中是怎样跨越的鸿沟？在未来，AI技术还有哪些商业化的可能方向？这是本届TVP AI技术闭门会想要与业界一起探讨的问题。...本次TVP AI闭门会，将带你跨过概念鸿沟，探索AI商业落地。...在十亿级别日活的微信端有何应用案例？在腾讯云海量客户场景下又为企业带来了怎样的助力？ 参会规则 此次“跨过概念鸿沟，探索AI落地” TVP AI技术闭门会采用线上会议形式，限量名额开放。
2023年9月，英特尔CEO帕特·基辛格在硅谷首次提出了AI PC的概念。英特尔认为，所谓AI PC，就是能玩转AI功能的PC。...然而，在这场全网热炒的背后，我们不禁要问：AI PC真的代表了PC行业的未来吗？还是仅仅是一个营销噱头，一个为了刺激销量而创造的概念？...市场期待“AI PC”这一新概念如果要说AI PC和普通PC之间有什么区别，那么出厂就搭载了AI相关的软件和服务，可以实现许多基于本地硬件加速的AI功能，可能是它最为突出的特点。...因此，行业对“AI PC”这一概念也就抱有希望，试图通过AI驱动的功能来吸引消费者眼球，开辟一个新的市场领域。...市场定位有些尴尬的AI PC尽管当下AI PC的概念炒得正热，但是它显然还面临着一些局限性，市场定位有些尴尬。
AI是什么？ AI（人工智能）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的技术科学。 它具有以下几个关键特点： 学习能力：能够从大量的数据中自动学习模式、规律和知识。...”，首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。...1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念，这些都是这一时期的标志性事件。...AI发展的重大事件 1943年：沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch) 和 沃尔特·皮茨(Walter Pitts) 提出了神经网络的概念及MCP模型，为人工智能的发展奠定了基础。...AI的基本概念 人工神经网络(Artificial Neuron Network) 人工神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。
例如AI文字续写，文字转像的AI图、AI主持人等，都属于AIGC的应用。...AI Agent AI Agent 即智能代理，是一种基于人工智能技术的软件实体，它能够在一定的环境下自主感知信息、处理数据、并采取行动以实现特定目标。...提示词 Prompt 简单的理解它是给 AI 模型的指令。它可以是一个问题、一段文字描述，甚至可以是带有一堆参数的文字描述。AI 模型会基于 prompt 所提供的信息，生成对应的文本或者图片。...向量 Vector 向量，物理、工程等也称作矢量、欧几里得向量(Euclidean vector) 是数学、物理学和工程科学等多个自然科学中的基本概念。...与向量相对的概念称标量、纯量、数量，即只有大小、绝大多数情况下没有方向(电流是特例)、不满足平行四边形法则的量。
对于大多数80后而言，伴随着成长的是红白机、街机、PC以及wii等家用机游戏。相信每一个喜欢游戏的人都和我一样，曾经梦想过亲自开发一款好玩的游戏。...或者是成为一名游戏设计师：创作游戏，让游戏为玩家带来美好的、吸引人的和难以忘怀的体验。...今天介绍一款AI工具，我们先来试用下： STEP 01 新建一款游戏 STEP 02 与AI协助 完成Game Design Document的编辑 ludo.ai 是一款AI工具，主要目的是帮助我们完成一份游戏设计文档...最大的方便是提供了一个模板，在模板上提供了输入控件，从而联动AI功能。 技术上，是基于100万款游戏的数据集，使用机器学习和自然语言处理进行处理。
上一篇文章介绍AI产品经理能力模型，人工智能的发展历史，人工智能常见概念的结构梳理，也简要做了BAT人工智能的优势分析，感兴趣的朋友可以点击链接查看上文。...转型AI产品经理需要掌握的硬知识一：AI产品能力框架和看待AI的几个视角 本文将继续介绍Ai产品经理需要理解的一些概念，常见AI算法，机器学习的工作方式和三大流派，使用Tensorflow实现手写数字识别...一、常用AI技术概念 提到人工智能，大家应该都听说过这样几个概念：人工智能，机器学习，深度学习，模式识别，知识图谱，卷积神经网络，递归神经网络，以及与人工智能直接相关的概念，如云计算，数据挖掘等，这些概念之间是什么关系呢...笔者找到了一张这些概念的关系图，可以将上述概念串在一起，更易理解，如下图所示： ? 1、人工智能>机器学习>深度学习 人工智能（Artificial Intelligence）：英文缩写为AI。...下面将介绍学习过程中一些常见的算法分类，AI产品未必掌握具体算法实现细节，但是需要掌握一些常见算法概念，它们可以处理什么类型的问题，有什么优点，一般应用在哪些领域。
，AI产品经理可能将成未来的一个主流细分岗位，而且因为AI对应的行业不同，AI产品经理下面将衍生出大量的细分行业AI产品经理。...人工智能技术正处于高速发展时期，充满了不确定性，所以产品经理的认知极限一定程度上影响了产品的未来，本文将总结人工智能领域的一些基本概念，认知极限需要靠阅读最前沿的paper和团队的AI科学家/工程师多交流...2、AI产品经理≠AI科学家，应用实现门槛不高 提到AI大家第一印象可能想到的是复杂的数学公式，天书一样的算法模型，需要学习AI难如登天。...三、看待人工智能的几个视角 人工智能领域包含大量的概念和定义，如监督学习，机器学习，强化学习，强人工智能等，最初学习的时候很容弄混，其实很多概念是不同角度观察的结果，还有些概念是嵌套关系，现将人工智能领域的概念从不同视角进行梳理...下一篇文章将介绍AI常见的算法和常见AI产品使用的技术模型，并介绍一些常见的模型概念，如卷积神经网络，递归神经网络等，同时将分享如何利用TensorfLow快速实现手写数字识别，准确度可达到98%，通过这个过程
所以，如果你是关心你的企业发展的高管，这些有关AI的媒体报道可能会引出两个恼人的问题： 第一， AI的商业潜力是真是假？ 第二， AI如何应用于我的产品？ 第一个问题的答案是肯定的，AI具有商业潜力。...要想让AI为企业接受，我们需要更加透明，以下是3个有关AI的关键概念的解释： 训练数据（TD）：训练数据是机器学习的初始数据集。...理解AI的基础公式是：AI=TD+ML+HITL。 ?...这就消灭了机器取代人类的AI神话。真相是，AI是机器强化人类。 神话7：AI=ML 主流媒体有关AI的最后一个神话是把人工智能和机器学习当做一回事了。...你可以用AI的7个真相代替AI的7个神话： 真相1：AI=TD+ML+HITL 真相2：AI适用所有企业。 真相3：AI适用现存的小问题。 真相4：算法并不比训练数据的质量和数量更重要。
云计算是一种基于互联网的计算方式，它提供了共享的计算资源和数据给计算机和其他设备。以下是云计算中一些常用的概念： 1....这些概念构成了云计算的核心框架，帮助企业和开发者充分利用云计算的优势来构建、部署和管理应用程序及服务。 云计算在AI产业中扮演着至关重要的角色，推动了人工智能技术的发展和应用的普及。...具体来说，云计算对AI产业的作用体现在以下几个方面： 1. 提供强大的计算能力: AI模型尤其是深度学习模型的训练往往需要庞大的计算资源。...跨界融合与生态建设: 云计算平台作为基础设施，促进了AI与其他技术（如大数据、物联网、区块链）的融合，推动了跨行业的数字化转型，形成了丰富的AI应用生态。...云计算不仅是AI技术研发和应用部署的基础，更是推动AI产业规模化发展、促进技术创新和商业模式变革的关键驱动力。
文|孟永辉 继阿里、百度宣布开始进入人工智能领域后，传统科技巨头联想同样宣布进入人工智能AI领域。人工智能从之前的不切实际逐步落地到现实当中。...伴随着金融服务平台不断出现的还有各种金融概念的层出不穷，区块链、虚拟货币等新概念也在不断出现。在这样一种情况下，如果我们依然继续按照老的方式进行操作的话，显然已经无法跟上金融行业发展的步伐。...试想一下，如果我们的生活已经与无人驾驶、AI等新技术联系在了一起，而金融行业还停留在是十几年前，甚至几十年前的水平，那将会是一种怎么样的境况。...其次，从概念上看。相对于工具端对于金融行业影响的直接、简单，人工智能对于金融行业底层概念的影响显得更加潜移默化。...通过与金融行业产生联系，人工智能将会带给金融行业更多的新概念，智能投顾、智能风控、智能分析等诸多概念的不断出现正是这种现象的最为直接的体现。
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