【人工智能】AGI 通用人工智能基础概念、实现原理、挑战和发展前景
随着计算机技术、机器学习和神经网络等技术的发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当今计算机科学和工程领域的热门话题之一。强人工智能（Strong AI）或通用人工智能（英语：Artificial General Intelligence）是具备与人类同等智慧
人类智能的本质、模型和原理——看了这么多AI人工智能，你有没有思考过到底什么才是 HI 人类智能？
人类智力是一种复杂的现象，涉及到许多不同的领域，包括心理学、神经科学、计算机科学等。数学模型和物理模型是研究人类智力的两个重要工具，可以帮助我们更好地理解人类智力的本质和机制。本文将分别介绍人类智能的本质和背后的数学模型和物理模型，探讨它们在研究人类智力中的作用和应用。
d2l的一些理论知识的整理【1】
我们可以通过基本层类设计自定义层。这允许我们定义灵活的新层，其行为与深度学习框架中的任何现有层不同。在自定义层定义完成后，我们就可以在任意环境和网络架构中调用该自定义层。层可以有局部参数，这些参数可以通过内置函数创建。
常用的19道人工智能面试题，作为人工智能工程师，你知道多少？
答案：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术和科学。它涉及到各种领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、决策树等。人工智能的目标是让计算机具备类似于人类的智能，能够自主地思考、学习、推理和决策。人工智能的应用范围非常广泛，包括智能
智能算法系列之基于粒子群优化的模拟退火算法
本篇是[智能算法(Python复现)]专栏的第四篇文章，主要介绍粒子群优化算法与模拟退火算法的结合，以弥补各自算法之间的不足。
【人工智能】基础模型（Foundation Models）的机遇与风险
近几年，预训练模型受到了学术界及工业界的广泛关注，对预训练语言模型的大量研究和应用也推动了自然语言处理新范式的产生和发展，进而影响到整个人工智能的研究和应用。近期，由斯坦福大学众多学者联合撰写的文章《On the Opportunities and Risks of Foundation Model
DataWhale 机器学习夏令营第二期——AI量化模型预测挑战赛 学习记录
DataWhale 机器学习夏令营第二期——AI量化模型预测挑战赛
【人工智能】Softmax 函数基础介绍、应用场景、优缺点、代码实现
在机器学习中，softmax函数是一种用于多项式分类问题的激活函数，它将一个K维向量转换为K个范围在[0,1]之间且总和为1的概率分布。它通常被用于将最后一层的输出映射到一个概率分布上，从而使得分类器可以预测每一类的概率。Softmax函数是一个非常有用的激活函数，它可以将实数向量转换为概率分布，并
人工智能中数学基础：线性代数，解析几何和微积分
在人工智能领域，线性代数、解析几何和微积分是最基础的数学知识。这些数学知识不仅在人工智能领域中被广泛应用，也是其他领域的重要基础。本文将介绍人工智能中的线性代数、解析几何和微积分的基础知识和应用。
快速找到离群值的三种方法
本文将介绍3个在数据集中查找离群值的Python方法
【人工智能】大模型（LLM）与人类大脑的结构及运行机制的关系
随着计算机科学的发展，我们渐渐地拥有了能力让人工智能系统处理更复杂的任务。在过去几十年中，人工智能的上限一直在不断提高。特别是，在计算机处理自然语言这个领域，人工智能已经取得了显著的成果。这方面的许多研究都关注于理解和模仿人类大脑的结构和机制，以提高人工智能的性能。LLM作为当今一种重要的人工智能表
在Python中创建相关系数矩阵的6种方法
相关系数矩阵（Correlation matrix）是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。在Python中，有很多个方法可以计算相关系数矩阵，今天我们来对这些方法进行一个总结
AI解决方案：利用人工智能增强企业竞争力和创新能力
人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，通过计算机系统对大量数据进行模式识别和预测，从而实现自主学习和自我优化的能力。智能化：AI能够自主完成任务，并能够反馈和调整结果。数据驱动：AI采用大数据作为输入源，通过建立模型和算法进行训练。自主学习：AI能够自动学习和优化模型，提高预测准确率。在本文中，
【人工智能的数学基础】多目标优化的帕累托最优(Pareto Optimality)
寻找多目标优化问题的帕累托最优解.多目标优化是指同时优化多个相关任务的目标，Ltotali∑nwiLi。为使得每个任务在训练时都获得有益的提升，需要合理的设置任务权重wi，使得每一次更新时目标损失函数L1L2⋯Ln都下降或保持不变。对于参数θ∗，若该参数任意变化都会导致某个目标的损失
pandas中df取某列小数点后两位的四种方法
pandas中df取某列小数点后两位读取文件import pandas as pdpd.set_option('display.max_rows', None)pd.set_option('display.max_columns', None)df = pd.read_csv('node_conca
ChatGPT-Free 保姆级使用指南
chatgpt的保姆级使用指南，从对话的底层原理透析promot的本质，以方法论带你创造有效的promot，加倍提高生产力。
【人工智能】LLM 大型语言模型和 Transformer 架构简介
然而，传统的机器学习模型，例如神经网络，并不能天生理解输入的顺序。通过将位置编码纳入 Transformer 架构，GPT 可以更有效地理解句子中单词的顺序，并生成语法正确且语义有意义的输出。但是，模型只能理解数字，不能理解文本，因此需要将这些输入转换为称为“输入嵌入”的数字格式。作为初创公司的首席
【人工智能的数学基础】瑞利商(Rayleigh Quotient)和广义(Generalized)瑞利商
对于一个Hermitan矩阵AAA(复域的共轭对称矩阵,满足AHAA^H=AAHA)及非零向量xx1xnTxx1...xnTRAxxHAxxHxRAxxHxxHAx其中xHx^HxH是xxx的共轭转置向量。
Python自然语言处理：NLTK入门指南
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指计算机处理人类语言的领域。它是一门多学科交叉的学科，将计算机科学、人工智能、语言学等诸多学科的理论和方法融合在一起，将人类语言转化为计算机所能理解的形式，实现对人类语言的自动处理、理解和生成。NLP可以应用到很多方面，
【人工智能概论】 K折交叉验证
K折交叉验证
