人工智能怎样发展到AIGC？解密一份我四年前写的机器学习分享材料 ...

  正文共：777 字 26 图，预估阅读时间：2 分钟
  我第一次参与到人工智能中，照旧在H3C的时候，当时H3C搞领航者峰会，准备了一个智能问答机器人——吱吱答。当时的吱吱答，是真的“人工”智能，实现机制就是传统的关键词识别、系统题目匹配等，问了提高准确率，全公司加班加点在知识库录了几千个题目，在某种场景下，准确率比现在的文心一言大概要高一点。
  从范畴上讲，现在的ChatGPT、文心一言、通义千问、Gemini等，都属于AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能天生内容）范畴，而AIGC则属于NLP（Natural Language Processing，天然语言处理）的对话系统分支，通过上下文明确和天生技术，实现了与用户进行智能、连贯和有逻辑的对话交互。再往上翻，天然语言处理和盘算机视觉（Computer Vision，CV）都是深度学习（Deep Learning，DL）的紧张方向，而深度学习又属于机器学习（Machine Learning，ML），机器学习是人工智能的一个紧张分支和实现手段。至此，这个层级关系才算结束。
  如果往前回顾一下，我在2020年还简朴研究过机器学习，过了4年，可以把当时不成熟的研究结果跟大家分享一下了。
  

  机器学习的思维导图之机器学习的题目。
  

  机器学习项目中的步调。
  

  机器学习的工作。
  

  机器学习中的数学。
  

  机器学习的资源。
  

  机器学习的界说。
  

  机器学习的根本结构。
  

  机器学习的学科范畴。
  

  机器学习的发展过程。
  

  机器学习的发展趋势。
  

  机器学习在互联网搜刮。
  

  美国在20世纪80年代就开始研究基于机器学习的汽车自动驾驶技术。
  

  机器学习在画作鉴别。
  

  机器学习在网络安全。
  

  机器学习的分类。
  

  机器学习的常见算法。
  

  常用算法：贝叶斯推理算法。
  

  常用算法：神经网络。
  

  其他常用算法。
  

  机器学习算法的评估与比较。
  

  机器学习算法评估与比较的举例。
  

  机器学习的操作流程。
  

  机器学习的流行开源框架，目前似乎是PyTorch、TensorFlow和Keras。
  

  其余的听说的比较少了。
  

  机器学习在SASE自顺应微分段的应用。
  

  毕竟大学和研究生要学习好几年的知识，不大概几个月就整明确，期待我接下来的精彩表现吧，争取达到人工智能专业平凡本科结业生的本领程度。
  加油！
  

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