gpt人工智能详细介绍
OpenAI ChatGPT不是一款普通的软件，它是由OpenAI开发的一款基于人工智能技术的自然语言生成器。因此，它并不需要像普通软件一样下载和安装在您的计算机上。作为一个云端服务，OpenAI ChatGPT可以通过您的浏览器直接访问和使用。对于普通用户来说，最简单的方法是访问OpenAI官网
谷歌发布一个免费的生成式人工智能课程
在过去几周，我们看到的都是AI将如何改变生活，无论是ChatGPT的文本生成，还是SD，Midjourney 的图像生成，这些AI的特点就是都是生成式的AI。而几天前，谷歌推出了一个生成式人工智能学习课程，课程涵盖了生成式人工智能入门、大型语言模型、图像生成等主题。除了课程外，还有一套实验室和完成后
通信原理实验之线性均衡器-迫零算法【100010370】
通过本次实验，我们能将课上较为晦涩的眼图，用软件较好的实现出来，让我们能够更加深刻的领悟其中的知识。同时，也进一步了解了码间串扰对于信号的影响以及迫零均衡对码间串扰的改善作用。
走进人工智能|强化学习 AI发展的未来引擎
作为读者，您可能会好奇强化学习在不同领域的应用。无论是医疗、金融、交通还是娱乐，强化学习都有着巨大的潜力。它能够帮助医生诊断疾病、帮助金融机构预测市场趋势、改善交通流量管理，并为我们提供更智能化的娱乐体验。随着技术的进一步发展，我们可以期待深度学习在更多领域中的应用，为我们的生活带来更多的便利和创新
【探索AI未来】自动驾驶时代下的人工智能技术与挑战
⭐自动驾驶时代是指人工智能和相关技术在汽车行业中广泛应用，使得汽车能够在不需要人类干预的情况下自主进行驾驶操作的车辆新时代。在自动驾驶时代，车辆配备了感知、决策和控制系统，利用传感器、摄像头、雷达、激光等设备来获取周围环境信息，并通过人工智能算法进行实时分析和处理。这些车辆可以自动完成转弯、加减速、
树莓派图像识别应该怎么上手
就我自己来说第一次做图像识别（那时候我Linux，Python都没接触过）最难的就是自己训练模型和装环境，索性我不干了，直接找已经弄好的。
AIGC：【LLM（二）】——LangChain:由LLMs驱动的应用开发框架
LangChain:由LLMs驱动的应用开发框架
【AI赋能未来】一文带你了解生成对抗网络（GAN）
⭐近年来，深度学习在很多领域的都取得了突破性进展，但大家似乎发现了这样的一个现实，即深度学习取得突破性进展的工作基本都与判别模型相关。什么意思呢？⭐也就是说，生成模型并没有被好好地运用以释放其潜能。生成模型关注于分析和理解数据背后的生成过程，能够生成与训练数据类似的新样本。生成模型的训练和性能评估发
CSDN聊ChatGPT
在 ChatGPT 大航海时代的圆桌对话中，王咏刚认为这是一个新时代的开始，可能会带来新的领域、应用和机遇，但也有可能引发一些规则变化的担忧。总结：在人工智能技术的发展下，各个行业都会被AI赋能，开发者可以通过自然语言去对话实现代码编写，降低了程序员的门槛，扩大了入口，ChatGPT成为新一代的操作
关于Tacotron2看这一篇就够了
Tacotron2文章的详细阅读
走进人工智能|机器学习 解码未来的科技革命
在本文中，我们深入探索了机器学习的发展历程、历史背景以及其在应用领域中的重要性。机器学习不仅是科技革命的驱动力，也是我们解码未来的关键。通过机器学习，我们能够从海量的数据中发现模式、提取有价值的信息，并应用于各个领域，从而推动社会的进步和创新。机器学习的发展源于科学家们对人工智能的追求和探索。他们希
轻量级的深度学习框架Tinygrad
Tinygrad是一个轻量级的深度学习库，它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中，我们将探讨Tinygrad及其主要功能，以及它如何成为那些开始深度学习之旅的人的有价值的工具。
李宏毅2022机器学习HW12解析
李宏毅2022机器学习HW12解析，强化学习！
机器学习基础知识点题库
对题库答案进行整理，很多图片来源于网站
PromptBench:大型语言模型的对抗性基准测试
PromptBench是微软研究人员设计的一个用于测量大型语言模型(llm)对对抗性提示鲁棒性的基准测试。这个的工具是理解LLM的重要一步，随着这些模型在各种应用中越来越普遍，这个主题也变得越来越重要。
一文读懂Embedding
解读Embedding
带你了解ICCV、ECCV、CVPR三大国际会议
因此大部分最新的工作都首先发表在顶级会议上，这些顶级会议完全能反映“热门研究方向”、“最新方法”。ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，即国际计算机视觉大会，是公认的三个会议中级别最高的。如果注意这些领域大牛的pulic
亚马逊云科技中国峰会：Amazon DeepRacer——载着 AI 梦想向前奔跑
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机器学习第一章 发展历史与背景
机器学习的发展历史和背景
线性卷积和循环卷积（圆周卷积）
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