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李宏毅《生成式人工智能导论》课件

Answer

以下是关于李宏毅《生成式人工智能导论》的相关信息：

课程目录：

  1. 第 0 讲：课程说明（2024 年 2 月 24 日）
  2. 第 1 讲：生成式 AI 是什么？（2024 年 2 月 24 日）
  3. 第 2 讲：今日的生成式人工智慧厉害在哪里？从「工具」变为「工具人」（2024 年 3 月 3 日）
  4. 第 3 讲：训练不了人工智慧？你可以训练你自己(上)—神奇咒语与提供更多资讯（2024 年 3 月 3 日）
  5. 第 4 讲：训练不了人工智慧？你可以训练你自己(中)—拆解问题与使用工具（2024 年 3 月 10 日）
  6. 待更新……

第 0 讲课程说明的要点：

  1. 知道：有能力自己开发、何时需要自己开发、何时可以用现成的人工智能。
  2. 目标：了解生成式 AI 背后的原理和更多可能性，作为你魔术师的开始。包括体验用生成式 AI 打造应用、体验训练自己的生成式 AI 模型。同时提到负面体验，如大模型训练花时间（以周为单位）、结果不可控。
  3. 影响模型能力的指标很多，常规会看参数的量级来评估，量级指数级增长，FOMO，如 2019 年 GPT2.0 15b 参数，2024 年 GPT3.5 70b 参数。

附录：

  1. 课程介绍：这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。
  2. 学习目标：掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。
  3. 学习内容：包括什么是生成式 AI、生成式模型、生成式对话、预训练语言模型、生成式 AI 的挑战与展望等方面。
  4. 学习资源：教材《生成式 AI 导论 2024》，参考书籍《深度学习》，在线课程李宏毅的生成式 AI 课程，开源项目 OpenAI GPT-3、字节跳动的云雀等。
  5. 学习方法。

课程地址：https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

作者：@吴珂vico原文：[学习笔记《生成式AI导论2024》李宏毅](https://bytedance.larkoffice.com/docx/Sj7rdqvv1osuihxWizIcizRGnif)真的很易懂很好听，学起来就赢了90%的人了课程地址：https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8课程目录：1.第0講：課程說明(17:15有芙莉蓮雷)（2024年2月24日）2.第1講：生成式AI是什麼？（2024年2月24日）3.第2講：今日的生成式人工智慧厲害在哪裡？從「工具」變為「工具人」（2024年3月3日）4.第3講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己(上)—神奇咒語與提供更多資訊（2024年3月3日）5.第4講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己(中)—拆解問題與使用工具（2024年3月10日）6.待更新……[heading2]第0讲：课程说明[content]1.知道：有能力自己开发何时需要自己开发何时可以用现成的人工智能2.目标：了解生成式AI背后的原理和更多可能性，作为你魔术师的开始2.1.体验用生成式AI打造应用2.2.体验训练自己的生成式AI模型2.3.负面体验2.3.1.花时间：大模型是以周为单位来训练2.3.2.结果不可以控制：养花养小动物3.影响模型能力的指标很多，但是常规会看参数的量级来评估，量级指数级增长，FOMO，这就是[朱啸虎](https://mp.weixin.qq.com/s/IXjlplabhMcEqAVPZyq9kg)的立场来源3.1.2019年GPT2.0 15b参数3.2.2024年GPT3.5 70b参数

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

作者：@吴珂vico原文：[学习笔记《生成式AI导论2024》李宏毅](https://bytedance.larkoffice.com/docx/Sj7rdqvv1osuihxWizIcizRGnif)真的很易懂很好听，学起来就赢了90%的人了课程地址：https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8课程目录：1.第0講：課程說明(17:15有芙莉蓮雷)（2024年2月24日）2.第1講：生成式AI是什麼？（2024年2月24日）3.第2講：今日的生成式人工智慧厲害在哪裡？從「工具」變為「工具人」（2024年3月3日）4.第3講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己(上)—神奇咒語與提供更多資訊（2024年3月3日）5.第4講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己(中)—拆解問題與使用工具（2024年3月10日）6.待更新……[heading2]第0讲：课程说明[content]1.知道：有能力自己开发何时需要自己开发何时可以用现成的人工智能2.目标：了解生成式AI背后的原理和更多可能性，作为你魔术师的开始2.1.体验用生成式AI打造应用2.2.体验训练自己的生成式AI模型2.3.负面体验2.3.1.花时间：大模型是以周为单位来训练2.3.2.结果不可以控制：养花养小动物3.影响模型能力的指标很多，但是常规会看参数的量级来评估，量级指数级增长，FOMO，这就是[朱啸虎](https://mp.weixin.qq.com/s/IXjlplabhMcEqAVPZyq9kg)的立场来源3.1.2019年GPT2.0 15b参数3.2.2024年GPT3.5 70b参数

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

一、课程介绍这是台湾大学李宏毅教授的生成式AI课程，主要介绍了生成式AI的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为12讲，每讲约2小时。二、学习目标通过学习本课程，掌握生成式AI的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式AI的发展现状和未来趋势。三、学习内容1.什么是生成式AI生成式AI的定义和分类生成式AI与判别式AI的区别生成式AI的应用领域2.生成式模型生成式模型的基本结构和训练方法生成式模型的评估指标常见的生成式模型及其优缺点3.生成式对话生成式对话的基本概念和应用场景生成式对话系统的架构和关键技术基于生成式模型的对话生成方法4.预训练语言模型预训练语言模型的发展历程和关键技术预训练语言模型的优缺点预训练语言模型在生成式AI中的应用5.生成式AI的挑战与展望生成式AI面临的挑战和解决方法生成式AI的未来发展趋势和研究方向四、学习资源1.教材：《生成式AI导论2024》，李宏毅2.参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等3.在线课程：李宏毅的生成式AI课程4.开源项目：OpenAI GPT-3、字节跳动的云雀等五、学习方法

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生成式AI
生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术，其内容可以是多模态的，包括文本、图像、音频、视频等。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，它和 AIGC 有所不同。AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 是 OpenAI 推出的，早期是一种模型，目前逐渐演变成一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过从大量现有内容中学习生成基础模型，应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题，也可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题。 在工具方面，如 Google Cloud 的 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台，Generative AI Studio 允许快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，Model Garden 可发现和交互基础及第三方开源模型。 以 Midjourney 为代表的工具在图形领域，可根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像，这种通过文本命令获得图像的方式叫 Prompting，是全新形态的人机交互。其背后的原理涉及数据、映射和扩散三个概念。首先是数据，包括获取各种图像存档和创建特定数据集以获得足够基础来特征化物体、风格或概念。其次是映射，AI 使用算法识别和提取图片关键视觉特征。最后是扩散，AI 能通过创造性扩散过程探索和创造新的视觉表达形式。
2025-01-02
什么是生成式ai？
生成式 AI 是一种人工智能技术，能够生成新的、未曾存在的内容，这些内容可以是多模态的，包括文本（例如文章、报告、诗歌等）、图像（例如绘画、设计图、合成照片等）、音频（例如音乐、语音、环境声音等）、视频（例如电影剪辑、教程、仿真等）。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段，通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习进行训练，得到一个“基础模型”。在应用阶段，基础模型可用于生成内容并解决一般性问题，还可使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 AIGC 又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容，例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，它是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。
2025-01-02
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法具有以下启示： 1. 立法理念方面：我国与欧盟在人工智能立法上有共通之处，如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则，在我国相关法律法规中已有所体现，欧盟法案对我国立法工作具有重要参考意义。 2. 特殊领域监管方面： 算法推荐、深度合成、生成式人工智能是我国规制人工智能的具体领域。欧盟法案对这些领域的某些产品或服务有特殊回应，一定程度上印证了我国特别监管的必要性。 对于深度合成，欧盟法案强化了系统使用主体信息透明度的要求，与我国相关规定有一致性，但我国规定更全面，不过存在规定交叉重复适用的问题。 对于生成式人工智能，欧盟法案将其视为“基础模型”的一种类型，并规定了额外义务，我国相关规定在义务上更为全面。 3. 监管体系方面： 中国针对不同涉及算法的互联网信息服务，以落实主体责任为基本落脚点，将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。 欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架，通过对人工智能系统进行评估划分风险层级，并匹配不同责任措施和差异化监管，进一步界定了各类主体的义务。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照，论述欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟《人工智能法案》对我国在生成式人工智能方面立法的启示主要体现在以下几个方面： 1. 监管框架出发点：中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务，以落实主体责任作为基本落脚点，将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架，通过对人工智能系统进行评估，划分为不同风险层级，并匹配不同的责任措施和差异化监管。 2. 风险分类分级监管与算法安全评估：在我国，相关指导意见和法规已提出风险防控和算法分级分类安全管理的要求，以及对生成式人工智能服务的分类分级监管要求。欧美在这方面的路径和方法虽有争议，但总体上对我国仍具借鉴意义。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照，论述欧盟人工智能法案对我国相关立法的启示。可以举例
欧盟《人工智能法案》对我国相关立法的启示主要体现在以下方面： 1. 监管框架出发点：中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务，以落实主体责任为基本落脚点，将“服务提供者”作为相关义务的履行主体，如《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理办法》等。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架，通过对人工智能系统进行评估，划分为不同风险层级，并匹配不同责任措施和差异化监管。 2. 风险分级管理：我国与欧盟在立法理念上有共通之处，如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则，在我国相关法律法规中已有所体现。 3. 对拓展市场的影响：如果我国的AI项目有意拓展欧洲市场，由于针对不同市场重新训练特有模型的效率不高，将因“木桶原理”而不得不根据欧盟《人工智能法案》对产品进行调整。 总之，欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。
2024-12-31
关于京东的生成式AI，你知道些什么
生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术，生成的内容可以是多模式的，包括文本、图像、音频和视频。当给出提示或请求时，它可以帮助完成各种任务，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。它从大量现有内容中学习，学习的过程称为训练，其结果是创造的“基础模型”，如为 Bard 等聊天机器人提供支持的 LLM 或大型语言模型。基础模型可用于生成内容并解决一般问题，还可以使用所在领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。 Google Cloud 提供了多种易于使用的工具，如 Vertex AI，这是一个端到端机器学习开发平台，可帮助构建、部署和管理机器学习模型。 此外，生成式 AI Studio 具有一些特性，如定义场景和响应格式、提供 API 和 SDK 帮助构建应用程序、调整语言模型等。在使用中，提示的设计很重要，但可能存在一定的复杂性和不确定性。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 从 OpenAI 的官网来看，在 2022 年宣发时被称为一种模型，但在官网的帮助页面中又被称为一种服务，目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。
2024-12-31
《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程在哪里可以学习
您可以在以下网址学习李宏毅的《生成式 AI 导论 2024》课程：https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8 课程目录如下： 第 0 講：課程說明（2024 年 2 月 24 日） 第 1 講：生成式 AI 是什麼？（2024 年 2 月 24 日） 第 2 講：今日的生成式人工智慧厲害在哪裡？從「工具」變為「工具人」（2024 年 3 月 3 日） 第 3 講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己—神奇咒語與提供更多資訊（2024 年 3 月 3 日） 第 4 講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己—拆解問題與使用工具（2024 年 3 月 10 日） 待更新…… 该课程的附录内容包括： 一、课程介绍 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为 12 讲，每讲约 2 小时。 二、学习目标 通过学习本课程，掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 三、学习内容 1. 什么是生成式 AI 生成式 AI 的定义和分类 生成式 AI 与判别式 AI 的区别 生成式 AI 的应用领域 2. 生成式模型 生成式模型的基本结构和训练方法 生成式模型的评估指标 常见的生成式模型及其优缺点 3. 生成式对话 生成式对话的基本概念和应用场景 生成式对话系统的架构和关键技术 基于生成式模型的对话生成方法 4. 预训练语言模型 预训练语言模型的发展历程和关键技术 预训练语言模型的优缺点 预训练语言模型在生成式 AI 中的应用 5. 生成式 AI 的挑战与展望 生成式 AI 面临的挑战和解决方法 生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向 四、学习资源 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅
2024-09-03
ai基础学习课件
以下是为您提供的 AI 基础学习课件相关内容： 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按自己节奏学习，有机会获得证书。 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 写给不会代码的您： AI 背景知识：了解基础理论，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础：熟悉统计学基础（如均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（如向量、矩阵等基本概念）、概率论（如条件概率、贝叶斯定理）。 算法和模型：了解监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习的基本概念。 评估和调优：了解如何评估模型性能（包括交叉验证、精确度、召回率等），学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础：理解神经网络的基本结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络），了解常用的激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 微软 AI 初学者入门课程： 特定的机器学习云框架，例如》。 对话式人工智能和聊天机器人，可参考单独的课程《。 深度学习背后的深层数学，推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，该书可在 https://www.deeplearningbook.org/上获取。
2024-11-30
做课件的ai
以下是为您提供的关于做课件的 AI 相关信息： 吐司网站的使用方法： 对话生图：首页最上方有对话生图的快速入口，可输入想画的文字，没想法可点击右边的🎲随机出提示词，然后点击“对话生图”，几秒钟就能出人生第一张 AI 绘图。 经典工作台：站内所有帖子均可轻松“一键做同款”，还有“今日灵感”，不用担心不知道今日该画什么。 模型选择：包括写实、2.5D、二次元。 Lora 选择：涵盖风格、元素、形象。 Controlnet 控制：包括线条、深度、姿态、语义、风格迁移，法向、色彩等。 AI 小工具上手：小工具涵盖扩图、高清修复、去背景等多个设计功能，还有很多趣味玩法和风格滤镜，一键真人转动漫，包括韩漫、日漫等风格。使用前请阅读标题和详情页描述。 校园 AI 创投活动相关课程和回放： 10 月 16 日 20:00，视频课程，讲师 EM7 南柒，课程标题为“AI 视频创作指南 商业片制作”，有课程回放，相关资料包括商业片实战经验分享，老师课件： 。 10 月 17 日 20:00，模型训练课程，讲师忠忠，相关资料为厚德云。 10 月 18 日 20:00，comfyUI + 建站课程，讲师海辛/阿文，相关资料为 comfyUI 和 Cursor 。 10 月 20 日 14:00 18:00，校园 AIPO 线下路演。 10 月 21 日 20:00，颁奖。 关于 Prompt（提示词）的道和术： 彩蛋部分提到，要把场景当做画布，把 AI 当做画笔，人应是画师，要比 AI 凶，要有感觉和把控力，不能大撒把放弃指挥权。 总结感悟为“压缩表达”，认为这是当前找到的最有效、好玩和有用的提示词之道，未来可能会有新的突破。
2024-11-28
推荐可以生成教学课件的AI
以下是为您推荐的可以生成教学课件的 AI 工具： 免费工具：讯飞智文（http://zhiwen.xfyun.cn） 付费工具：百度文库 此外，还有一些相关的网站和工具，如： Kimi.ai tome gamma 这些工具具有以下特点： 内容自动生成，可根据反馈多次修改。 可以自定义格式模板，实现格式自动调整。 有的网站配图也由 GenAI 根据页面内容生成。 呈现 AI 生成的 PPT 结果，用户不满意可以自行选择模版。
2024-10-21
智能体如何嵌入课件
以下是关于智能体嵌入课件的相关内容： 在提示词培训课中： 点击“创建智能体”按钮。 输入对智能体的描述，如有准备好的提示词模板可直接粘贴。 ChatGLM 的智能体配置可自动生成，默认勾选增强能力，可根据实际需求调整，也可上传本地文件作为知识原料形成智能体的知识库。 在基础通识课中： 以可视化方式讲解 Transformer 架构，单词先拆分再嵌入（embedding），为保证语序不乱会做位置编码标记，嵌入后进入自助运力机制模型。 在 AI 智能体：企业自动化的新架构 Menlo Ventures 中： 轨道智能体被赋予更高级目标和更多自由度选择实现方法和工具，受程序性知识指导，拥有预定义工具并受保护栏和审查措施约束。 运行时会产生规划智能体评估应用程序当前状态、选择并执行最佳链条、进行审查和确保一致性等模式。 请注意，由于最近盗版事件频发，需要课件的扫群主二维码获取。
2024-10-16
如何使用ai制作一个ppt课件
使用 AI 制作 PPT 课件可以按照以下步骤进行： 1. 生成 PPT 大纲：使用 GPT4 生成符合要求的 PPT 大纲，这可能需要花费较多时间来明确和优化大纲内容。 2. 一键生成 PPT：将大纲导入到 WPS 中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。 3. 添加动画效果：使用 chatPPT 为 PPT 添加动画，增强观感和灵动性。 4. 手动修改细节：对生成的 PPT 进行手动修改，如调整字体、纠正事实性错误等。 此外，还有一些相关的 PPT 网站和应用可供选择，包括：SlidesAI、Decktopus AI、Tome、MagicSlides、Presentations.AI、Canva、Simplified、GlimmerAI、Sendsteps、Plus AI、Microsoft 365 Copilot、Gamma、Canva Magic Design、ChatGPT、Beautiful.AI 等。您还可以参考群友的实践教程，如熊猫 Jay 的相关内容（https://mp.weixin.qq.com/s/uVoIIcePa7WTx7GNqkAPA）。
2024-09-18
我想把网页上教学视频内容编译成教学课件，哪些AI或者插件或者软件具备这个功能。
目前尚未有专门用于将网页上教学视频内容直接编译成教学课件的成熟 AI 工具、插件或软件。但您可以尝试使用以下方法来实现类似的效果： 1. 手动转录视频内容，并使用办公软件如 Microsoft PowerPoint 或 WPS 来制作教学课件。 2. 利用语音转文字工具，将视频中的讲解转换为文字，然后进行整理和编辑，再制作成课件。 3. 部分视频平台可能提供视频下载功能，下载后通过剪辑软件提取关键内容，再整合到课件中。 在未来，随着 AI 技术的不断发展，可能会出现更便捷的相关工具。
2024-08-28
人共智能导论思维导图
以下是为您整理的关于人工智能相关的内容： 1. 头脑风暴常用的 20 个 prompt：包括 Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping 等。 2. 构建外脑/智变时代的个人知识管理：从哲学角度思考知识被 AI 重塑后人的意义，认为超级智能将是人类的外脑，人类独特的个性等将与智能个体融合成为化身，共同汇聚成智能时代的新知识网络。 3. 生成式人工智能在教学中的应用：涉及多媒体、虚拟现实、移动设备等方面，涵盖全面发展个性化学习、协作学习、创新能力等内容，还包括数字校园、智慧课堂、在线社区等场景，以及培养元认知能力、创新思维等能力，以及人机协同、因材施教等理念。
2024-10-20
人工智能导论思维导图
以下是为您提供的人工智能导论思维导图相关内容： 与思维导图相关的 AI 工具有： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-18
生成关于“人工智能导论”的思维导图
以下是为您生成的关于“人工智能导论”的思维导图相关内容： 与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：基于 GPT 的助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”工具，输入需求可自动生成思维导图。 6. EdrawMind：提供 AI 工具，包括头脑风暴功能，提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术提高思维导图制作效率，为知识工作者带来便利。
2024-10-18
人工智能导论
以下是关于人工智能导论的相关内容： 微软提供了 AI 初学者入门课程，其中包括人工智能导论。在这门课程中，您将学到： 实现人工智能的不同方法，如使用知识表示和推理的符号人工智能，它属于“有效的老式人工智能”（GOFAI）。 神经网络和深度学习，会使用 TensorFlow 和 PyTorch 两个流行框架中的代码来说明重要概念。 处理图像和文本的神经架构，但在前沿信息上可能有所欠缺。 不太流行的人工智能方法，如遗传算法和多智能体系统。 课程还包含了人工智能简介和历史的课前测试，指出人工智能研究如何使计算机表现出智能行为，例如做人类擅长的事。最初计算机遵循明确的程序运算，而像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务无法明确编程，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，这类任务正是人工智能感兴趣的。 课程列表中编号为 I 的课程即为人工智能导论，其相关讲义可通过获取。
2024-09-29
生成式AI导论
以下是关于《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程的相关内容： 课程介绍： 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要涵盖生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。 学习目标： 通过本课程，掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解其发展现状和未来趋势。 学习内容： 1. 什么是生成式 AI：包括定义和分类，与判别式 AI 的区别，应用领域。 2. 生成式模型：基本结构和训练方法，评估指标，常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话：基本概念和应用场景，系统架构和关键技术，基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：发展历程和关键技术，优缺点，在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：面临的挑战和解决方法，未来发展趋势和研究方向。 第 1 讲：生成式 AI 是什么 1. 定义：机器产生复杂有结构的物件。 2. AI 和 AGI 的关系：涉及机器学习、深度学习、类神经网络等。 3. 以 ChatGPT 等为例讲解，如 ChatGPT 是文字接龙，语言模型将复杂问题变成分类问题，生成策略采用回归等。 学习资源： 教材为《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。
2024-09-03