AI 技术的发展历程和前沿趋势如下：
发展历程：
当前前沿技术点：
在学习路径方面： 偏向技术研究方向：
偏向应用方向：
无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。
此外，去年生成式 AI 从不引人注意走到了 AI 50 强榜单的前列。今年，随着企业用户和消费者的 AI 生产力大幅提高，其成为前沿和中心。尽管 2023 年美国的大部分 AI 风投流向了基础设施领域，应用公司仍在 AI 50 强榜单中占据主导地位。如今，许多公司正将 AI 融入其工作流程，以此来快速达成 KPI。不远的将来，我们有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计。
AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下:[heading2]AI技术发展历程[content]1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.统计学习时期(1990s-2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)4.深度学习时期(2010s-至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等[heading2]当前AI前沿技术点[content]1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合3.自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等4.小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等5.可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等6.机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等7.量子AI:量子机器学习、量子神经网络等8.AI芯片和硬件加速
1.数学基础:线性代数、概率论、优化理论等2.机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等3.深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等4.自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等5.计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等6.前沿领域:大模型、多模态AI、自监督学习、小样本学习等7.科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等[heading3]偏向应用方向[content]1.编程基础:Python、C++等2.机器学习基础:监督学习、无监督学习等3.深度学习框架:TensorFlow、PyTorch等4.应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等5.数据处理:数据采集、清洗、特征工程等6.模型部署:模型优化、模型服务等7.行业实践:项目实战、案例分析等无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。
原文链接：https://www.sequoiacap.com/article/ai-50-2024/发表时间：2024-4-11作者：Konstantine Buhler编译：Z Potentials去年，生成式AI从不引人注意的地方走到了AI 50强榜单的前列。今年，随着我们看到企业用户和消费者的AI生产力开始大幅提高，它成为前沿和中心。尽管2023年美国的大部分AI风投都流向了基础设施领域——其中60%流向了最大的大语言模型（LLM）提供商，但应用公司仍在AI 50强榜单中占据主导地位。与此同时，我们开始看到AI如何为公司赋能。如今，许多公司正将AI融入其工作流程，以此来快速达成KPI。我们看到大公司正通过将AI融入其产品的方式而获益。工作流程自动化平台ServiceNow通过AI驱动的Now Assist，实现了近20%的事件避免率。Palo Alto Networks利用AI降低了处理费用的成本。Hubspot利用AI扩大了能够支持的用户规模。瑞典金融科技公司Klarna最近宣布，通过将AI融入用户支持，他们在运行率方面节省了4000多万美元。现在，成千上万的公司正在将AI整合到他们的工作流程中，以扩张规模和降低成本。AI 50强企业正在快速进化。不远的将来，我们有望看到UX和UI围绕AI的功能进行重新设计。在更好、更廉价地复制现有功能之后，我们将开发全新的用户界面，以提供有价值的新体验。