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python人工智能是什么

May 21, 2019 pm 05:26 PM
人工智能

python人工智能是什么

每當(dāng)我們說起python就會(huì)聯(lián)想到人工智能,很多人不明白python與人工智能之間有什么聯(lián)系,下面簡(jiǎn)單易懂解釋一下。

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python是一門計(jì)算機(jī)編程語言,類似Java,PHP,C++等編程語言。python本身面向?qū)ο笳Z言,具有豐富和強(qiáng)大的庫,輕松地使用C語言、C++、Cython來編寫擴(kuò)充模塊,所以很多稱它為“膠水語言”。有個(gè)軟件叫做MATLAB,它用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算的高級(jí)技術(shù)計(jì)算語言和交互式環(huán)境,但是MATLAB是一款商業(yè)化價(jià)格昂貴的數(shù)學(xué)軟件,但是python可以找到很多免費(fèi)安裝擴(kuò)展庫,可以完成MATLAB完成不了的計(jì)算,最后還有就是python是一門更易學(xué)、更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)木幊陶Z言。

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人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大,可以設(shè)想,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

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本站6月27日消息,剪映是由字節(jié)跳動(dòng)旗下臉萌科技開發(fā)的一款視頻剪輯軟件,依托于抖音平臺(tái)且基本面向該平臺(tái)用戶制作短視頻內(nèi)容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系統(tǒng)。剪映官方宣布會(huì)員體系升級(jí),推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智能翻譯、智能劃重點(diǎn)、智能包裝、數(shù)字人合成等。價(jià)格方面,剪映SVIP月費(fèi)79元,年費(fèi)599元(本站注:折合每月49.9元),連續(xù)包月則為59元每月,連續(xù)包年為499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方還表示,為提升用戶體驗(yàn),向已訂閱了原版VIP

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通過將檢索增強(qiáng)生成和語義記憶納入AI編碼助手,提升開發(fā)人員的生產(chǎn)力、效率和準(zhǔn)確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI編程助手自然有幫助,但由于依賴對(duì)軟件語言和編寫軟件最常見模式的總體理解,因此常常無法提供最相關(guān)和正確的代碼建議。這些編碼助手生成的代碼適合解決他們負(fù)責(zé)解決的問題,但通常不符合各個(gè)團(tuán)隊(duì)的編碼標(biāo)準(zhǔn)、慣例和風(fēng)格。這通常會(huì)導(dǎo)致需要修改或完善其建議,以便將代碼接受到應(yīng)

七個(gè)很酷的GenAI & LLM技術(shù)性面試問題 七個(gè)很酷的GenAI & LLM技術(shù)性面試問題 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

想了解更多AIGC的內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)L問:51CTOAI.x社區(qū)https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同于互聯(lián)網(wǎng)上隨處可見的傳統(tǒng)問題庫,這些問題需要跳出常規(guī)思維。大語言模型(LLM)在數(shù)據(jù)科學(xué)、生成式人工智能(GenAI)和人工智能領(lǐng)域越來越重要。這些復(fù)雜的算法提升了人類的技能,并在諸多行業(yè)中推動(dòng)了效率和創(chuàng)新性的提升,成為企業(yè)保持競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。LLM的應(yīng)用范圍非常廣泛,它可以用于自然語言處理、文本生成、語音識(shí)別和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。通過學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù),LLM能夠生成文本

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大型語言模型(LLM)是在巨大的文本數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練的,在那里它們獲得了大量的實(shí)際知識(shí)。這些知識(shí)嵌入到它們的參數(shù)中,然后可以在需要時(shí)使用。這些模型的知識(shí)在訓(xùn)練結(jié)束時(shí)被“具體化”。在預(yù)訓(xùn)練結(jié)束時(shí),模型實(shí)際上停止學(xué)習(xí)。對(duì)模型進(jìn)行對(duì)齊或進(jìn)行指令調(diào)優(yōu),讓模型學(xué)習(xí)如何充分利用這些知識(shí),以及如何更自然地響應(yīng)用戶的問題。但是有時(shí)模型知識(shí)是不夠的,盡管模型可以通過RAG訪問外部?jī)?nèi)容,但通過微調(diào)使用模型適應(yīng)新的領(lǐng)域被認(rèn)為是有益的。這種微調(diào)是使用人工標(biāo)注者或其他llm創(chuàng)建的輸入進(jìn)行的,模型會(huì)遇到額外的實(shí)際知識(shí)并將其整合

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機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支,它賦予計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力,并能夠在無需明確編程的情況下改進(jìn)自身能力。機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用,從圖像識(shí)別和自然語言處理到推薦系統(tǒng)和欺詐檢測(cè),它正在改變我們的生活方式。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為“機(jī)器學(xué)習(xí)五大派”。這五大派分別為符號(hào)派、聯(lián)結(jié)派、進(jìn)化派、貝葉斯派和類推學(xué)派。1.符號(hào)學(xué)派符號(hào)學(xué)(Symbolism),又稱為符號(hào)主義,強(qiáng)調(diào)利用符號(hào)進(jìn)行邏輯推理和表達(dá)知識(shí)。該學(xué)派認(rèn)為學(xué)習(xí)是一種逆向演繹的過程,通過已有的

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編輯|ScienceAI問答(QA)數(shù)據(jù)集在推動(dòng)自然語言處理(NLP)研究發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。高質(zhì)量QA數(shù)據(jù)集不僅可以用于微調(diào)模型,也可以有效評(píng)估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對(duì)科學(xué)知識(shí)的理解和推理能力。盡管當(dāng)前已有許多科學(xué)QA數(shù)據(jù)集,涵蓋了醫(yī)學(xué)、化學(xué)、生物等領(lǐng)域,但這些數(shù)據(jù)集仍存在一些不足。其一,數(shù)據(jù)形式較為單一,大多數(shù)為多項(xiàng)選擇題(multiple-choicequestions),它們易于進(jìn)行評(píng)估,但限制了模型的答案選擇范圍,無法充分測(cè)試模型的科學(xué)問題解答能力。相比之下,開放式問答

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