Galerie de cartes mentales Connaissance de l'intelligence artificielle en IA
Les connaissances en intelligence artificielle en IA impliquent des connaissances en informatique, en mathématiques, en statistiques, en philosophie, en psychologie et dans d’autres disciplines, et sont généralement classées dans la discipline informatique.
Modifié à 2024-11-04 14:03:22In order to help everyone use DeepSeek more efficiently, a collection of DeepSeek guide mind map was specially compiled! This mind map summarizes the main contents: Yitu related links, DS profile analysis, comparison of DeepSeek and ChatGPT technology routes, DeepSeek and Qwen model deployment guide, how to make more money with DeepSeek, how to play DeepSeek, DeepSeek scientific research Application, how to import text from DeepSeek into MindMaster, the official recommendation of DeepSeek Wait, allowing you to quickly grasp the essence of AI interaction. Whether it is content creation, plan planning, code generation, or learning improvement, DeepSeek can help you achieve twice the result with half the effort!
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Connaissance de l'intelligence artificielle en IA
définition
intelligence artificielle (artificielle, intelligence artificielle), appelée IA
Une science complète qui étudie et développe des théories, des méthodes, des technologies et des systèmes d'application pour simuler, étendre et développer le comportement intelligent humain.
Les connaissances impliquant l'informatique, les mathématiques, les statistiques, la philosophie, la psychologie et d'autres disciplines sont généralement classées dans la discipline informatique.
Dimensions de l'intelligence
Capacités cognitives : compréhension, apprentissage, raisonnement, mémoire, etc.
Adaptabilité : résoudre des problèmes, faire face aux changements environnementaux, etc.
Autonomie : effectuer des tâches de manière indépendante, prendre des décisions de manière indépendante, etc.
éléments de base
Puissance de calcul
GPU, ASIC (TPU, NPU), FPGA, etc.
algorithme
Apprentissage automatique, apprentissage profond, apprentissage par renforcement, apprentissage par transfert, etc.
données
Données structurées, données non structurées, etc.
Collecte de données, nettoyage des données, normes de données, stockage de données, etc.
école
Trois grandes écoles de pensée
école de symbolisme
école connexionniste
école de behaviorisme
Autres écoles de pensée
École évolutive
Bayésianisme
école d'analogie
Principales méthodes de recherche
approche basée sur la connaissance
Système expert, graphe de connaissances
approche basée sur l'apprentissage
Apprentissage automatique, apprentissage profond
approche basée sur la bionique
Behaviorisme, calcul évolutif
Classé par niveau d'intelligence
IA faible
Se spécialise uniquement dans une seule tâche ou un groupe de tâches connexes et ne dispose pas de capacités générales de renseignement
IA forte
Posséder certaines capacités générales de renseignement et être capable de les comprendre, de les apprendre et de les appliquer à diverses tâches
Super intelligence artificielle (Super AI)
Dépasse l’intelligence humaine dans presque tous les aspects, y compris la créativité, les compétences sociales, etc.
Stade de développement
stade naissant
Essai de Turing des années 1940 à 1956
période de naissance
Conférence de Dartmouth 1956
première vague
Symbolisme 1956-1973
deuxième vague
Symbolisme (systèmes experts) 1980-1990
troisième vague
1994-présent apprentissage automatique, apprentissage profond
apprentissage automatique
Apprentissage supervisé
Les algorithmes apprennent à partir d'ensembles de données étiquetés, c'est-à-dire que chaque échantillon d'apprentissage a un résultat connu
Apprentissage non supervisé
Les algorithmes apprennent à partir d'ensembles de données non étiquetés
Apprentissage semi-supervisé
Combine une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées pour l'entraînement
Apprentissage par renforcement
Apprenez par essais et erreurs quels comportements sont récompensés et quels comportements entraînent une punition
réseau neuronal
Réseau neuronal convolutif (CNN)
Réseau neuronal récurrent (RNN)
Réseau contradictoire génératif (GAN)
Mémoire à long terme (LSTM)
Transformateur
apprentissage profond
définition
Apprentissage profond, en particulier apprentissage profond des réseaux neuronaux
C'est une branche importante de l'apprentissage automatique
Les algorithmes d'apprentissage profond utilisent davantage de « couches cachées » (des centaines), ce qui les rend plus puissants et permet aux réseaux neuronaux d'effectuer des tâches plus difficiles.
cadre
TensorFlow (Google)
Café(BVLC)
Keras(fchollet)
CNTK (Microsoft)
Torch7 (méta)
PagaiePaddle (Baidu)
MindSpore (Huawei)
grand modèle
définition
Modèles d'apprentissage automatique avec de grandes échelles de paramètres et des structures informatiques complexes
La structure de base de la plupart des grands modèles est Transformer et ses variantes.
Le grand modèle souvent évoqué à l’heure actuelle est principalement le grand modèle de langage (Large Language Model).
processus
pré-formation
Le processus de formation de modèles de langage utilisant de grandes quantités de données non étiquetées
Cela confère au modèle un certain degré de polyvalence et la capacité de s’adapter à une variété de tâches différentes en aval.
réglage fin
Sur la base d'une pré-formation, utilisez des données annotées (c'est-à-dire des données pour des tâches spécifiques) pour entraîner davantage le modèle afin de l'adapter à des applications ou des tâches spécifiques.
Classification
Par utilisation
Grand modèle général
Modèle industriel
par fonctionnalités
grand modèle de langage
Entraînez-vous avec des données textuelles
modèle visuel
Entraînez-vous avec des données d'image
Grand modèle multimodal
Texte et images
par fonction
Analytique (prise de décision)
Génératif
Appuyez pour changer de source
Grand modèle open source
Grand modèle source fermée
modèle économique
Modèle d'abonnement
Modèle de service API
Modèle de service de plateforme
Modèle de service personnalisé
Modèles de publicité et de promotion
Modèle d'autorisation des données
AIGC (Contenu généré par l'intelligence artificielle)
définition
Utiliser la technologie de l'intelligence artificielle pour créer ou générer automatiquement du contenu
Le contenu généré peut inclure du texte, du code, des images, de la musique, des vidéos, etc.
catégorie
générer du texte
Série GPT, Wen Xin Yi Yan, Tong Yi Qian Wen, Pangu, Claude 3, Diffusion-LM, Chinchilla, etc.
Image vincentienne
DALL·E 2, diffusion stable, Midjourney, Pixeling Qianxiang, DreamGaussian, peinture Baidu AI, Tongyi Wanxiang, etc.
Vincent Audio
MusicLM, ElevenLabs, Wondershare Filmora, Reecho, SkyMusic, Modèle Qinle, FunAudioLLM, MusicGen, etc.
Vincent Vidéo
Sora, diffusion vidéo stable, Vidu, etc.
Principales capacités
Vision par ordinateur (CV)
Reconnaissance d'images, reconnaissance visuelle, reconnaissance faciale, reconnaissance vidéo, reconnaissance de texte, reconnaissance de démarche...
reconnaissance vocale
Reconnaissance vocale, reconnaissance d'empreintes vocales, synthèse vocale, interaction vocale...
traitement du langage naturel
Compréhension de l'information, relecture de textes, traduction automatique, génération de langage naturel...
intelligence incarnée
Robots de services à domicile, robots de soins médicaux, robots de services hôteliers, robots industriels...
Domaines d'application
Fabrication industrielle
Production automatisée, inspection qualité intelligente, fonctionnement et maintenance des équipements, gestion de la chaîne d'approvisionnement...
santé médicale
Analyse d'images médicales, séquençage de gènes, prédiction de maladies, recherche et développement de médicaments, traitement personnalisé...
titres financiers
Gestion des risques, évaluation du crédit, surveillance de la fraude, trading quantitatif, prévisions de marché...
Éducation et formation
Parcours d’apprentissage personnalisés, tutorat intelligent, recommandations de cours…
Transport et logistique
Conduite autonome, optimisation d’itinéraires, analyse du trafic, plans d’urgence…
médias d'information
Collecte et rédaction de manuscrits, création de matériaux, polissage de textes...
Jeux et divertissements
Conception de personnages, génération d'éléments, conception d'intrigues, production d'effets spéciaux...
rôle et valeur
D'un point de vue commercial
L’IA peut automatiser les tâches répétitives et fastidieuses, améliorer l’efficacité et la qualité de la production et réduire les coûts de main-d’œuvre.
L'IA peut non seulement améliorer l'efficacité de la gouvernance, mais également apporter de nouveaux modèles commerciaux, produits et services, stimulant ainsi l'économie.
Du point de vue du gouvernement
L'IA peut non seulement améliorer l'efficacité de la gouvernance, mais également apporter de nouveaux modèles commerciaux, produits et services, stimulant ainsi l'économie.
D'un point de vue personnel
L'IA peut nous aider à accomplir certaines tâches et à améliorer notre qualité de vie
Du point de vue de toute l’humanité
L’IA peut également jouer un rôle important dans le traitement des maladies, la prévision des catastrophes, la prévision du climat et l’éradication de la pauvreté.
difficultés et défis
emploi
Peut menacer un grand nombre d’emplois humains et conduire à un chômage massif
crime
L’IA est utilisée pour faire la guerre et tromper (imiter des voix ou changer de visage pour commettre une fraude)
confidentialité
Violation des droits des citoyens (collecte excessive d’informations, atteinte à la vie privée)
équitable
Si seulement quelques entreprises disposaient d’une technologie avancée d’IA, cela pourrait exacerber les inégalités sociales.
Les biais des algorithmes d’IA peuvent également conduire à des injustices
compter sur
À mesure que l’IA devient de plus en plus puissante, elle rendra également les gens dépendants de l’IA et perdra leur capacité à penser de manière indépendante et à résoudre des problèmes.
confiance
La puissante créativité de l’IA peut faire perdre aux humains la motivation et la confiance nécessaires pour créer.
Sécurité
Autour du développement de l’IA se posent également une série de questions telles que la sécurité (fuite de données, crash du système), l’éthique morale, etc.