人工智能基础

【专题】2024年中国AI人工智能基础数据服务研究报告合集PDF分享（附原数据表）

原文链接：https://tecdat.cn/?p=37516随着人工智能技术的迅猛发展，AI基础数据服务行业迎来了前所未有的发展机遇。报告合集显示，2023年中国AI基础数据服务市场规模达到45亿元，且未来五年复合增长率有望达到30.4%。多模态大模型、长文本处理能力提升以及大模型小型化技术成为AI领域热点研究方向，从而推动了对高质量数据的大量需求。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末403
拓端研究室·2024-09-10 11:03

【专题】2023人工智能基础数据服务白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）

报告链接：https://tecdat.cn/?p=33276原文出处：拓端数据部落公众号人工智能是推动新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。目前，中国的人工智能产业正处于高速增长阶段，并正在快速渗透到各个行业，包括互联网娱乐、智能制造、智慧医疗、智能安防和自动驾驶等。其中，自动驾驶由于场景的复杂性和对安全的极高要求，推动了人工智能的不断迭代和演进。点击阅读原文，获取专题报告全文，解锁文末148份
·2024-02-19 18:17

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（3）神经网络

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值(例如一幅草莓照片)可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。深度学习的最主要特征是使用神经网络作为计算模型。神经网络模型得名于其对于动物神经元传递信息方式的模拟。实际上，现在的神经网络模型，和神经，已经没有特别大的关系了。深度学习的深度，一般指神经网络的层数。一般有2-3个隐藏层；深层
giszz·2024-02-12 08:57

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（2）机器学习

目录必须理解的知识点：举一个草莓的例子：机器学习的三个类别：监督学习：无监督学习：强化学习：更多知识背景：机器学习的诞生需求监督学习的关键技术与实现步骤无监督学习的关键技术与实现步骤区别：联系：其他关键知识点：（声明：以下学习笔记内容来自于腾讯云人工智能课程，本系列学习笔记，图片均来自于课件，仅做学习使用，如有异议，请联系本人删除。）必须理解的知识点：机器学习是对能通过经验自动改进计算机算法的研究
giszz·2024-02-12 08:26

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（4）深度学习和机器学习

关于深度学习和机器学习，出来包含关系之外，还有如上总结的知识点。分别从特征处理、学习方法、数据依赖、硬件依赖等4个方面，进行了总结。从特征处理上看：深度学习从数据中习得高级特征，并自行创建新的特征。这比普通的机器学习，更少的人工特征训练的参与，机器更加自主的学习。人既是加快了机器学习的性能，但同时也是束缚，要想解决更多的问题，获得更高级的智能，目前这是较好的出路。从学习方法上看：深度学习通过端到端
giszz·2024-02-12 08:56

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（1）人工智能、机器学习、深度学习之间的关系

6.1人工智能、机器学习与深度学习的关系必须要掌握的内容：如上图：人工智能>机器学习>深度学习。机器学习是人工智能的一个分支，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改进具体算法的性能。深度学习是一种典型的机器学习方法，是一种基于对数据进行表征学习的算法。我们来学习更多的背景知识：人工智能、机器学习与深度学习的关系一、定义与概念解析人工智能（ArtificialIntelligenc
giszz·2024-02-11 12:26

世界各国都在追求“主权人工智能能力”，国家级人工智能硬件需求将剧增

NVIDIA的CEO黄仁勋最近在接受媒体采访时指出，世界各国都打算在本国内建立和运行自主的人工智能基础设施，这将全面带动NVIDIA硬件产品需求的飙升。
英智未来·2024-02-08 06:42

Apache Pulsar 在腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台上的实践

腾讯AngelPowerFL联邦学习平台联邦学习作为新一代人工智能基础技术，通过解决数据隐私与数据孤岛问题，重塑金融、医疗、城市安防等领域。
StreamNative·2024-02-07 11:24

人工智能基础-Numpy-创建Numpy数组和矩阵

查看版本importnumpyasnpnp.__version__array的缺点是没有将数据当做向量或者矩阵，不支持基本运算。nparr=np.array([iforiinrange(10)])nparr[5]=100nparr[5]="MachineLearning"查看数据类型nparr.dtype对于整型来说赋值浮点数会隐式转换创建numpy.array的方法importnumpyasnp
小旺不正经·2024-02-04 13:35

升级企业战略，思腾合力布局智能生产基地

一直专注于人工智能领域，提供云计算、AI服务器、AI工作站、系统集成、产品定制、软件开发、边缘计算等产品和整体解决方案，致力于成为行业领先的人工智能基础架构解决方案商。
STGPU·2024-02-03 03:12

思腾合力邀您共赴CNCC 2023中国计算机大会

思腾合力作为行业领先的人工智能基础架构解决方案商，受邀参加本次盛会。
STGPU·2024-02-03 03:12

思腾合力受邀参加2023超聚变合作伙伴大会并作主题演讲

思腾合力作为人工智能基础架构解决方案商，面对大规模集群系统的算力需求挑战，推出统一管理的分布式集群基础架
STGPU·2024-02-03 03:12

2024 中国AI创业者如何挖掘机会？

一个受到重视的领域是人工智能基础设施，即AI基础设施。顾名思义，AI基础设施指的是开发和部署大规模AI模型所需的工具和系统。
AI生成未来·2024-02-02 09:03

《人工智能基础》9/91天阅读

一段时长30秒的音乐，采样频率为44100Hz，那么每秒钟的时间序列可以表示为44100维向量，整段音乐大约是130万。直接对这样高维的数据进行分类在实际中效果很差，而且给分类器带来很大的计算负担。经典的声学特征：梅尔频率倒谱系数。共振峰：声音频谱上能量相对集中的一些区域。梅尔频率对频谱进行处理得到一组26维的特征。倒谱是由上述26维特征再做变换，进一步降低到13维，这样就得到了MFCC特征。语间
皮卡丘_83e1·2024-01-27 04:33

基于百度飞桨的《人工智能基础及应用》书籍正式上线

为了帮助大家更好地深入理解人工智能的理论和技术，为未来发展做好准备，百度飞桨教材编写组联合北京交通大学王方石教授、北京邮电大学杨煜清特聘副研究员共同撰写推出了《人工智能基础及应用》这本书籍，同时配套48
飞桨PaddlePaddle·2024-01-26 20:42

思腾合力邀您共赴第二十五届高交会（CHTF2023）

思腾合力作为行业领先的人工智能基础架构解决方案商，受邀参加本次盛会。
STGPU·2024-01-26 19:00

人工智能≠机器“人”：激活基础模型在产业中的巨大应用潜力和商业价值

“人工智能基础模型（FoundationModels），也就是人们常说的大语言模型（LargeLan
微软技术栈·2024-01-20 07:31

人工智能学习计划入门级

2.学习内容：-人工智能的基本概念和发展历程-机器学习、深度学习的基本原理和算法-Python编程基础-数据预处理和数据分析的方法-常用的人工智能框架和工具3.资料收集：-教材：《人工智能基础（第三版）
ISDF-工软未来·2024-01-14 07:51

【课程项目】BIT人工智能大作业：五子棋游戏

人工智能：五子棋项目系列文章目录【章节总结】人工智能基础——搜索与问题求解【课程项目】BIT人工智能大作业：五子棋游戏这是我的第一篇博客。最近刚好有空，整理一下上学期《人工智能基础》课程的大作业项目。
TommyGong08·2024-01-13 03:19

这个AI模型能识别出这个橘子吗？

君子坐而论道，少年起而行之导读图像识别任务是人工智能计算机视觉领域一个重要的子任务，本篇文章将通过使用一个预训练模型来帮助读者快速上手图像识别任务，对应的文件可通过关注文章末尾的公众号领取本篇文章需要一定人工智能基础
Nowl·2024-01-08 16:47

我的知识观2 什么才是聪明

这一套技术应用构成了AI人工智能基础。从初中时我就有意识地学习学习的方法
怀山2018·2024-01-05 22:28

【生成人工智能】Ray如何解决生成人工智能基础设施的常见生产挑战

这是我们生成人工智能博客系列的第一部分。在这篇文章中，我们讨论了如何使用Ray来生产常见的生成模型工作负载。即将发布的一篇博客将深入探讨Alpa等项目为什么要使用Ray来扩展大型模型。生成的图像和语言模型有望改变企业的设计、支持、开发等方式。本博客重点关注围绕基础模型支持工作负载生产部署的基础设施挑战，以及Ray，一个用于扩展ML工作负载的领先解决方案，如何应对这些挑战。最后，我们制定了一个改进路
架构师研究会·2024-01-05 00:41

人工智能基础课--数学基础

（1）人工智能基础课--数学基础开篇词(1讲)开篇词|人工智能：新时代的必修课普及人工智能的基础知识，走出了解人工智能的第一步。人工智能复杂，但并不神秘。
shanshan3003·2024-01-03 07:54

英特尔+星环科技 | 数据云的硬核心与软实力

英特尔在计算、存储、网络等硬件基础架构层面的创新，与星环科技在大数据与人工智能基础软件层面的突破相得益彰，犹
中国云报·2023-12-22 10:21

《人工智能基础》17/91天阅读

对于文本的理解与分析，不同于图像处理和音频处理。由于每天产生的文本数据量过于庞大，因此人工标注的代价过于高昂，需要使用无监督学习算法。潜在语义分析就是针对文本数据多主题的特点而设计的。这种技术可以通过无监督的方式从文本中分析出多个潜在的主题，完成聚类算法不能完成的任务。词袋模型：是用于描述文本的一个简单的数学模型，也是常用的一种文本特征提取方式。其基本思想是忽略难以建模的词句结构、保留体现主题的词
皮卡丘_83e1·2023-12-18 17:38

冯·诺依曼体系结构

Turing建立图灵机理论模型，奠定人工智能基础。冯·诺伊曼提出了计算机体系结构的设想。体系结构解释(1)数据和程序在内存中是没有区别的指令
yuboyao1012·2023-12-16 21:13

会议邀请 | 思腾合力邀您共赴首届CCF数字医学学术年会

思腾合力作为行业领先的人工智能基础架构解决方案商受邀参加本次盛会。CCF数字医学分会是CCF旗下首个
Jericho2022·2023-12-15 12:12

会议邀请 | 思腾合力邀您共赴2023“机器人+”智能制造先进成果展

思腾合力作为行业领先的人工智能基础架构解决方案商，受邀参加本次盛会的“机器人+”智能制造先进成果展。
Jericho2022·2023-12-15 12:42

会议剪影 | 思腾携AI服务器亮相2023“机器人+”智能制造先进成果展

思腾合力作为行业领先的人工智能基础架构解决方案商出席本次盛会。本届展会得到了来自政府、行业协会、企业等社会各界的广泛关注和热烈反响。
Jericho2022·2023-12-15 12:36

景联文科技解读《2023人工智能基础数据服务产业发展白皮书》，助力解决数据标注挑战

前段时间，国家工业信息安全发展研究中心发布《2023人工智能基础数据服务产业发展白皮书》（以下简称“白皮书”）。
景联文科技·2023-12-15 02:57

NPCon2023 AI模型技术与应用峰会：参后感

此次会议汇集了众多人工智能领域的顶尖技术专家，他们就人工智能基础设施、计算能力资源以及模型训练等核心议题展开了深入的研讨。1.主题以及收获主题1.由千芯科技的陈巍先生发表他是AI芯片领域的著名专家。
凝眸伏笔·2023-12-06 00:06

《人工智能基础》64/71天阅读

感知器：是一种训练线性分类器的算法，它的主要想法是利用被误分类的训练数据调整现有分类器的参数，使得调整后的分类器判断得更加准确。感知器的学习算法就是不断减少对数据误分类的过程。有两个疑问：一是如何衡量分类器对数据的误分类程度？二是如何利用该误分类的数据来调整分类器的参数？因此引入损失函数和优化方法。损失函数是在训练过程中用来度量分类器输出错误程度的数学化表示。优化就是调整分类器参数，使得损失函数最
皮卡丘_83e1·2023-12-05 07:51

未来企业的竞争赢在——群策群力

一、处于科技变革中企业决策与管理的变化1.人工智能（AI）要从娃娃抓起据香港《南华早报》网站5月3日报道，近日中国为高中生出版了第一本人工智能（AI）教材——《人工智能基础（高中版）》，
行动学习刘世龙·2023-12-04 04:06

人工智能基础创新的第二增长曲线

编者按：2023年是微软亚洲研究院建院25周年。借此机会，我们特别策划了“智启未来”系列文章，邀请到微软亚洲研究院不同研究领域的领军人物，以署名文章的形式分享他们对人工智能、计算机及其交叉学科领域的观点洞察及前沿展望。希望此举能为关注相关研究的同仁提供有价值的启发，激发新的智慧与灵感，推动行业发展。“Transformer网络架构、‘语言’模型（Next-TokenPrediction，或自回归模
微软技术栈·2023-12-02 05:06

一起学习生成式人工智能（一）｜生成式人工智能基础与负责任的 AI

点击蓝字关注我们编辑：AlanWang排版：RaniSun微软Reactor为帮助广开发者，技术爱好者，更好的学习.NETCore,C#,Python，数据科学，机器学习，AI，区块链,IoT等技术，将每周三到周六，组织3~5场线上分享活动。欢迎跟着我们一起来学习。如今，生成式人工智能已被应用于越来越多的业务场景，如何更好地应用生成式人工智能已成为各行各业共同关注的话题。这个十二月，我们将通过四期
MicrosoftReactor·2023-12-01 17:16

思腾云计算

思腾合力作为人工智能基础架构解决方案商，面对大规模集群系统的算力需求挑战，推出统一管理的分布式集群基础架构解决方案。
STGPU·2023-12-01 06:05

《人工智能基础》15/91天阅读

通过分析数据在特征空间的聚集情况，也可以将一组数据分成不同的类。这类方法称为在“聚类”。聚类的一个重要假设，就是特征空间里相近的两个样本，很可能属于同一个类别，这是聚类这种方法能够使用的前提。
皮卡丘_83e1·2023-11-30 22:49

人工智能基础之知识的表示以及表示方法--知识点总结1

注：这是本人自己复习人工智能课程的笔记1.知识知识：知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验是把有关信息关联在一起所形成的信息结构元知识：使用知识的知识知识的特性：相对正确性，不确定性，可表示性，可利用性知识的表示：模型化、形式化、数据结构化2.一阶谓词逻辑表示法命题：一个非真即假的陈述句谓词：刻画个体性质、状态、关系P(x1,x2,..)谓词公式：用连接词把一些简单命题连接起来构成一
idremo·2023-11-30 07:16

人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的梯度下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085

然后我们上面有了逻辑回归的损失函数,以后,我们再来看逻辑回归的梯度下降公式可以看到上面是逻辑回归的梯度下降公式,这里的阿尔法是学习率,这里的后面的部分是梯度也就是步长,这个阿尔法是,通过调节这个来控制梯度下降的快和慢对吧然后我们再来看逻辑回归可以看到这里上面是hthetax这个回归函数,可以看到结果这个逻辑回归函数我们之前就知道了,对吧,然后我们再来看他的导数,我们对他来求导,就能看到它的导数就是
脑瓜凉·2023-11-30 02:58

人工智能基础_机器学习050_对比sigmoid函数和softmax函数的区别_两种分类器算法的区别---人工智能工作笔记0090

可以看到最上面是softmax的函数对吧,但是如果当k=2那么这个时候softmax的函数就可以退化为sigmoid函数,也就是逻辑斯蒂回归了对吧我们来看一下推导过程,可以看到上面是softmax的函数可以看到k=2表示,只有两个类别对吧,两个类别的分类不就是sigmoid函数嘛对吧,所以说如果k=2那么softmax就退化为sigmoid函数了,来处理二分类了可以看到上面有个theta1对吧so
脑瓜凉·2023-11-27 06:49

人工智能基础部分22-几种卷积神经网络结构的介绍，并用pytorch框架搭建模型

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能基础部分22-几种卷积神经网络结构的介绍，本篇文章我将给大家详细介绍VGG16、VGG19、ResNet、SENet、MobileNet这几个卷积神经网络结构
微学AI·2023-11-25 05:42

人工智能基础部分21-神经网络中优化器算法的详细介绍，配套详细公式

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能基础部分21-神经网络中优化器算法的详细介绍，配套详细公式。
微学AI·2023-11-24 18:15

人工智能基础_机器学习047_用逻辑回归实现二分类以上的多分类_手写代码实现逻辑回归OVR概率计算---人工智能工作笔记0087

然后我们再来看一下如何我们自己使用代码实现逻辑回归的,对二分类以上,比如三分类的概率计算我们还是使用莺尾花数据首先我们把公式写出来defsigmoid(z):定义出来这个函数可以看看到这需要我们理解OVR是如何进行多分类的,我们先来看这个OVR分类器思想OVR（One-vs-Rest）是一种多分类算法，主要用于解决二分类问题。当需要解决三分类问题时，可以采用OVR方法对每个类别进行两两分类，总共形
脑瓜凉·2023-11-23 08:00

人工智能基础_机器学习046_OVR模型多分类器的使用_逻辑回归OVR建模与概率预测---人工智能工作笔记0086

首先我们来看一下什么是OVR分类.我们知道sigmoid函数可以用来进行二分类,那么多分类怎么实现呢?其中一个方法就是使用OVR进行把多分类转换成二分类进行计算.OVR，全称One-vs-Rest，是一种将多分类问题转化为多个二分类子问题的策略。在这种策略中，多分类问题被分解为若干个二分类问题。例如，如果有K个类别需要分类，则会有K个二分类器，每个分类器只负责判断某一个类别与其他所有类别的区别。这
脑瓜凉·2023-11-22 01:32

人工智能基础_机器学习044_逻辑回归代码实现与手动计算概率---人工智能工作笔记0084

上面我们已经把逻辑回归的公式,以及,公式对应的图形都画画出来了,然后我们再来看看如何用代码实现可以看到上面是代码,咱们自己去写一下importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogistieRegressionfromsklearnimportdatasets#训练数据和测试数据拆分fromsklearn.model_electionimporttra
脑瓜凉·2023-11-20 18:20

人工智能基础_机器学习035_多项式回归升维实战2_使用sklearn的PolynomialFeatures进行升维---人工智能工作笔记0075

我们再来做一个升维处理,这里我们不再自己去对数据进行比如,相乘操作,来给数据手动添加维度了,这里我们用sklearn库提供的PolynomialFeatures来自动对数据进行升维.fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#PolynowlalFeatures,多项式升维处理fromsklearn.preprocessingimportPolyn
脑瓜凉·2023-11-20 01:35

绿地深蓝机器人_人工智能企业深兰科技获绿地控股3亿元战略投资

深兰科技成立于2014年，致力于人工智能基础研究和应用开发。基于自主知识产权的卷积神
weixin_39861955·2023-11-19 20:34

人工智能基础_机器学习039_sigmoid函数_逻辑回归_逻辑斯蒂回归_分类神器_代码实现逻辑回归图---人工智能工作笔记0079

逻辑斯蒂回归（LogisticRegression）是一种常用的分类算法，其基本思想是通过拟合一个逻辑斯蒂函数来预测样本所属的类别。它广泛应用于各个领域，如医学、金融、市场营销等，具有较好的解释性和可解释性。在逻辑斯蒂回归中，我们通常使用的是二分类问题，即样本只属于两个类别中的一个。为了进行多类别的分类，可以采用一对多（One-vs-Rest）的方法，将多类别的问题转化为多个二分类问题。虽然叫做逻
脑瓜凉·2023-11-17 10:29

人工智能基础学习（一）——numpy数据库

1，矩阵大小与矩阵元素类型查看：vector=numpy.array([1,2,3,4])#创建一个向量matrix=numpy.array([[5,10,15],[20,25,30],[35,40,45]])#创造一个3×3矩阵print(vector.shape)#向量或矩阵大小print(matrix.shape)print(vector.dtype)#数据类型（numpy中的数据类型保持一
jihui1284·2023-11-17 06:59

人工智能基础_机器学习037_多项式回归升维实战4_使用随机梯度下降模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能工作笔记0077

上一节我们使用线性回归模型最终拟合了双十一天猫销量数据,升维后的数据.我们使用SGDRegressor的时候,随机梯度下降的时候,发现有问题,对吧,怎么都不能拟合我们看看怎么回事现在可以看到上面是之前的代码上面是对数据的准备这里我们还是修改,使用poly=PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=False)X_2=poly.fit_transfor
脑瓜凉·2023-11-17 02:40
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