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从科研小白如何读论文,入门某个技术领域到时下最热的AI研究方向分析,从跨专业自学AI到如何成为“天才少年”,两位特立独行的开发者为大家一一道来个中奥秘 技术爱好者到CTO的进阶之路 “当市场给予的时间少,充分利用技术生态是最合理、最经济的选择。”
一 自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一个子领域。 自然语言处理是研究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科。
自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一个子领域。自然语言处理是研究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科。
生成AI开发新的人工智能应用程序最具挑战性也是最耗时的工作之一是建模,然后对其进行训练和优化以执行特定任务的过程。这催生了对所谓基础模型(也叫大模型)的更多研究。基础模型是一种人工智能模型,只需设计一次,然后使用非常大的数据集进行训练,以实现各种目标。
我是计算机技术专业准研究生,想走云计算研究方向,请各位前辈推荐一下具体研究方向。
深度学习是目前人工智能最受关注的领域,但“黑盒”学习法使得深度学习面临一个重要的问题:AI能给出正确的选择,但是人类却并不知道它根据什么给出这个答案。本期将分享深度学习的起源、应用和待解决的问题;可解释AI的研究方向和进展。
我见AI方向的IP级别有三个方向,哪个方向的IP级别证书更通用或适合考取?
四个比较主要的研究方向。 (1)建立司法领域智能推理的计算模型,包括:立法推理、预测判决结果、法律论证模型;与人工智能领域的逻辑推理、因果推断等方面研究关系紧密。
深度学习是目前人工智能最受关注的领域,但黑盒学习法使得深度学习面临一个重要的问题:AI能给出正确的选择,但是人类却并不知道它根据什么给出这个答案。本期将分享深度学习的起源、应用和待解决的问题;可解释AI的研究方向和进展。
人工智能正朝着成熟的方向发展,并且产生了一种捆绑效应。虽然这是一种进步,但并不意味着我们已经见证了第一次潮流的终结。相反,它可能会持续不断地突破和创新,就像每次ChatGPT的发布都给我带来一次巨大的飞跃。从它的发展来看,这是一种嵌套关系,而不是替代关系。
而初期提出的后4个问题(计算的复杂性,自我学习与提高,归纳与演绎,智能算法的随机性与创造力)仍在指引着目前AI的前进方向。
昨天我的表妹(研一)问我深度学习目前主要有哪些研究方向,哪个方向比较容易?然后她学比较容易的那个,方便毕业,就想问问大佬们,有什么建议
深度学习目前主要有哪些研究方向?研究生想选择深度学习方向,也对这方面有了一些了解,但是还是不能把握里面隐含的脉络,有人说现在深度学习呈现出过度的繁荣,真的是这样吗
】(由于业务测sql关联好几十张表做关联查询导致内存使用率过高,目前用4张为例子)打个比方 如果有4张表 有两张账户表 hash分布键是一样 1000万数据,有两个用户表 hash分布键一样 500万数据 账户表与用户表键值不同,目前查看是 select 4 张表做关联,优化方向
从事AI行业多年,但技术上总感觉不够深入,感觉在技术上遇到了瓶颈; 停留在使用模型/工具上,很难基于业务场景来提出新的模型; 对于机器学习背后的优化理论、前沿的技术不够深入;计划从事尖端的科研、研究工作、申请AI领域研究生、博士生; 打算进入最顶尖的AI公司比如Google,Facebook
那大家觉得人工智能方向的研究生值不值得读呢?