正在在线学习，需要一款能实时记录课程学习中的知识点，做好笔记，做好思维导图的强大AI -WayToAGI

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以下为您提供的相关学习笔记：

笔记主题为“Generative AI for Everyone 吴恩达”，作者是心威。起因是自学 AI 并观看吴恩达老师的相关课程时边看边做的笔记。
- 生成式人工智能的工作原理：在整体的人工智能领域中，监督学习用于标记事物，一直占据很大比例。现在生成式 AI 近期快速崛起，强化学习与无监督学习也是重要工具。生成式 AI 由监督学习技术搭建，2010 - 2020 年是大规模监督学习的十年，为现代人工智能奠定基础。生成文本会使用到大语言模型，其生成过程是不断预测下一个词语。
- 大语言模型是思考的朋友：运用大语言模型写故事、修改文本非常有用。网络搜索与 LLM 有区别，LLM 会编造故事产生错误信息，需鉴别信息准确。
- 人工智能是一种通用技术（可以应用的空间）：人工智能有大量运用空间，包括基于网络界面应用和基于软件程序应用。
- 写作：使用 LLM 写作进行集思广益、头脑风暴非常有用，网页版聊天需提供更多信息，翻译也可使用 LLM，但网络文本较少时效果不太好，可让 LLM 将内容翻译为海盗英语测试翻译准确度。
还有笔记主题为“AI for everyone 吴恩达”，作者也是心威。

以上笔记可能存在错误，如有需要可联系作者（右侧二维码），希望对您有所帮助。但这些笔记可能无法完全满足您需要一款能实时记录课程学习中的知识点、做好笔记和做好思维导图的强大 AI 的需求。

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参考资料

笔记作者：心威起因：自学AI，然后看吴恩达老师的相关课程，认真学习时边看边做笔记注：因为是学习记录，可能会有错误，可以联系作者（右侧二维码），请大家多多指导，共同学习进步。视频课程：https://waytoagi.feishu.cn/record/ZoOvrMmF4e11Egc5HkxcMWLKnVc

学习笔记：Generative AI for Everyone吴恩达

在整体的人工智能领域中，监督学习用于标记事物，一直占据很大比例。现在生成式AI在近期快速崛起，但强化学习与无监督学习也是AI领域重要的一种工具。生成式AI由监督学习技术搭建。2010-2020年是大规模监督学习的十年，这为现代人工智能奠定了基础。生成文本会使用到大语言模型，生成的过程是，大语言模式使用监督学习不断预测下一个词语，比如，i like，它会不断预测like后的词语是什么，经过大量的数据，它可能后面带的是，beaty，或者，eating，而eating后又大概率预测会有food。这样不断地生成新的文本内容。（这需要千亿，甚至万亿级别的单词数据库）[heading4]大语言模型是思考的朋友[content]运用大语言模型，来写故事，修改本文，非常有用。网络搜索与LLM的区别是，网络搜索可以追寻信息来源，同时你可以使用LLM提供相关的建议与策略。但大语言模型很会编造故事，所以会产生错误信息，这需要鉴别信息准确。[heading4]人工智能是一种通用技术（可以应用的空间）[content]人工智能有大量运用空间。现在通过网址来交互的应用——基于网络界面应用，如下方左图又或者将LLM内置与更大的软件来进行自动化——基于软件程序应用，如下方右图[heading4]写作[content]使用LLM来写作，集思广益，头脑风暴将非常有用。使用网页版的聊天信息时，提供更多的信息。翻译也可以使用LLM，翻译效果可能比机器翻译更好。但网络文本较少时，效果也不太好。可以让LLM将内容翻译成为海盗英语进行测试翻译准确度。

学习笔记：AI for everyone吴恩达

笔记作者：心威起因：自学AI，然后看吴恩达老师的相关课程，认真学习时边看边做笔记注：因为是学习记录，可能会有错误，可以联系作者（右侧二维码），请大家多多指导，共同学习进步。视频课程：https://waytoagi.feishu.cn/record/MpYtrApUXegqJ0cF4N7cXbuVnXd