图神经网络与CHATGPT 图神经网络与因果推断

本文目录一览：

• 1、一次性搞懂什么是AIGC!
• 2、...杜凯团队在《自然·通讯》发表生物神经网络精细仿真算法并证明理论...
• 3、问问ChatGPT:进入人工智能领域,需要学习什么?

一次性搞懂什么是AIGC!

1、AIGC的基本概念AIGC，即人工智能生成内容，是指利用人工智能技术自动创作生成的各种内容，包括但不限于图片、视频、音乐、文字等。这种技术通过模拟人类的创作过程，利用AI的理解力、想象力和创作力，根据指定的需求和风格，创作出多样化的内容。

2、人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generative Content），简称AIGC，指的是利用AI技术自动创作各种内容，包括图片、视频、音乐、文字等。要深入了解AIGC，首先得从AI的基础技术谈起。AI，即人工智能，旨在让机器具备像人类一样的智能，能看、听、说、想、做。

3、分钟搞懂AI大模型高频词：Token、RAG、RL…（附应用场景）Token：大模型的“语言原子”定义：Token是AI处理文本的最小单位，相当于自然语言中的“字词片段”。例如“人工智能”可能被拆分为“人工”+“智能”两个Token，或保留为单个Token（不同模型分词规则不同）。

...杜凯团队在《自然·通讯》发表生物神经网络精细仿真算法并证明理论...

1、北大黄铁军、杜凯团队在《自然·通讯》发表了生物神经网络精细仿真算法，提出了树突分层调度方法（DHS），实现了生物神经网络高精度仿真效率的数量级提升，并构建了基于GPU的仿真学习加速框架DeepDendrite，为探索大脑奥秘和发展下一代人工智能提供了关键支撑。

2、北京大学计算机学院黄铁军教授与北京大学人工智能研究院杜凯助理研究员团队，在生物神经网络精细仿真领域取得了重大突破。他们提出的精细神经元仿真算法，在《自然·通讯》（Nature Communications）上发表，并证明了该算法在理论上的最优性。这一成果为探索大脑奥秘和发展下一代人工智能提供了关键支撑。

问问ChatGPT:进入人工智能领域,需要学习什么?

计算机视觉：学习图像预处理、卷积神经网络、目标检测等技术，用于处理和理解图像和视频数据。其他领域：根据兴趣和需求，还可以深入学习语音识别、推荐系统、生成模型等其他人工智能领域。领域知识 了解所应用领域的相关知识，如医疗、金融、物流等，这有助于更好地理解和解决实际问题。

需要保持持续学习的态度，不断更新自己的知识和技能。总结：从零开始学习人工智能需要系统地掌握基础知识，深入学习机器学习与深度学习，利用优质资源进行学习，并注重实战与练习。通过不断学习和实践，可以逐步提升自己的AI技能。

自然语言处理（NLP）：学习如何用计算机处理自然语言，包括字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等。推荐资源包括《面向开发人员的 ChatGPT Prompt 工程课程》等。计算机视觉：学习让计算机和系统从图像、视频等视觉输入中获取有意义的信息，并据此采取行动或提供建议。

首先，了解生成式人工智能前，我们需要回顾一下人工智能的基础。人工智能是赋予机器执行人类任务的能力。以苹果和香蕉分类机器人为例，通过编程明确指令，机器能够准确识别并分类这两种水果。然而，当面对未知的绿苹果时，机器面临了挑战。

专业核心课程：涵盖机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习（如神经网络、CNN、RNN等模型原理与应用）、自然语言处理（文本分析、情感分析、机器翻译等）、计算机视觉（图像识别、目标检测、图像生成技术）等核心领域。

想入门AI产品经理，需要学习以下内容：AI基础与核心技术 AI基础知识 人工智能基础知识：了解AI的基本概念、技术原理、发展历程及未来趋势。这有助于建立对AI的整体认知，把握其发展方向。计算机科学基础知识：掌握数据结构、算法、算力、操作系统等基础知识，重点关注人工智能依赖的硬件平台和软件算法。