Press "Enter" to skip to content

Tag: Diffusion Models

生成式人工智能的迷人演进

介绍 在不断扩展的人工智能领域中,一个引人入胜的领域吸引着研究人员、技术人员和爱好者的想象力,那就是生成式人工智能。这些聪明的算法每天都在推动机器人的能力和理解力的极限,引领着一个新的创新和创造的时代。在这篇文章中,我们将踏上一段关于生成式人工智能演化的激动人心的旅程,探索其谦逊的起源、重要的转折点以及影响其发展的开创性进展。 我们将研究生成式人工智能如何革新各个领域,从艺术和音乐到医学和金融,从早期尝试创建简单模式到现在创造令人惊叹的杰作。通过理解生成式人工智能的历史背景和创新,我们可以深入了解它对未来的巨大潜力。让我们一起探索机器如何获得创造、发明和想象的能力,从而永远改变人工智能和人类创造力的领域。 生成式人工智能演化时间线 在不断发展的人工智能领域中,很少有分支像生成式人工智能一样引起如此多的好奇和兴趣。从最早的概念化到近年来取得的令人叹为观止的成就,生成式人工智能的发展之旅堪称非凡。 在本节中,我们将踏上一段迷人的时间之旅,揭示塑造生成式人工智能发展的里程碑。我们深入研究关键突破、研究论文和进展,绘制出其增长和演化的全面图景。 让我们一起踏上历史之旅,见证创新概念的诞生,重要人物的出现,以及生成式人工智能在各个行业的渗透,丰富生活并改变我们对人工智能的认知。 1805年:第一个神经网络/线性回归 1805年,Adrien-Marie Legendre引入了一个具有输入层和单个输出单元的线性神经网络(NN)。该网络将输出计算为加权输入的总和。使用最小二乘法调整权重,类似于现代线性神经网络,为浅层学习和随后的复杂结构奠定了基础。 1925年:第一个RNN架构 20世纪20年代,物理学家Ernst Ising和Wilhelm Lenz引入和分析了第一个非学习的循环神经网络(RNN)架构(Ising模型或Lenz-Ising模型)。它以响应输入条件进入平衡状态,并成为第一个学习型循环神经网络的基础。 1943年:神经网络的引入 1943年,Warren McCulloch和Walter Pitts首次引入了神经网络的概念。它受到生物神经元的工作方式的启发。神经网络是用电路模拟的。 1958年:MLP(无深度学习) 1958年,Frank Rosenblatt引入了具有非学习的第一层和自适应输出层的多层感知机(MLP)。尽管这还不是深度学习,因为只有最后一层是学习的,但Rosenblatt基本上拥有了后来被重新命名为极限学习机(ELMs)的东西,只是没有得到适当的归属。 1965年:第一个深度学习 1965年,Alexey Ivakhnenko和Valentin Lapa引入了第一个成功的深度多层感知机(MLP)的学习算法。…

Leave a Comment

什么是企业人工智能?

企业人工智能简介 时间紧迫,自动化是答案。在繁琐乏味的任务、人为错误、混乱的竞争和模糊的决策之间,企业人工智能使企业能够与机器合作,更高效地工作。否则,你如何在Netflix上浏览你喜欢的节目,或者在Amazon上找到并购买所需的配饰?从Waymo在汽车行业的应用到市场营销中的快速分析,人工智能已经为我们提供了足够的理由,说明它将会留下来。但是,它是如何帮助组织的?或者说,组织如何使用它?答案之一就是:企业人工智能。 你好!作为Analytics Vidhya博客的忠实读者,我们想向你介绍一个扩展你视野、提升你技能的绝佳机会。我们诚挚邀请所有数据科学和人工智能爱好者参加备受期待的DataHack Summit 2023。这场盛会将于8月2日至5日在印度班加罗尔的著名NIMHANS会议中心举行。这个活动将是一次充满乐趣的盛宴,提供实践学习、宝贵的行业见解和无与伦比的交流机会。如果你对这些主题感兴趣,想要了解更多关于这些概念如何变为现实的信息,请点击这里查看DataHack Summit 2023的详细信息。 企业人工智能定义 企业人工智能被定义为在大型组织中应用人工智能技术和方法来改进各种功能。这些功能包括数据收集和分析、自动化、客户服务、风险管理等等。它涵盖了使用人工智能算法、机器学习(ML)、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等工具来解决复杂的商业问题、自动化流程并从大量数据中获取见解。 企业人工智能可以在不同领域实施。这包括供应链管理、财务、市场营销、客户服务、人力资源和网络安全等方面。它使组织能够做出数据驱动的决策,提高效率,优化工作流程,改善客户体验,并在市场中保持竞争优势。 来源:Publicis Sapient 企业人工智能的关键特点 企业人工智能涉及组织的许多方面,从数据分析到自动化。它是不同技术、方法和技巧的产物,对于每个行业或企业可能都不同。下面是它的工作原理: 结合人工智能技术的企业应用 有许多人工智能技术可以用于企业应用。企业人工智能公司使用机器学习、自然语言处理、边缘计算、深度学习、计算机视觉等多种技术的结合。这些技术可以提供强大的能力,帮助企业进行预测分析、图像识别等任务。Netflix的个性化推荐就是使用深度学习等技术的显著例子之一。 根据组织需求量身定制和设计 企业人工智能是各种技术的混合体。现在,由企业需求来决定在系统中采取何种方式和技术,这是组织的责任。毕竟,适用于供应链管理的技术可能在电子商务领域并不需要。 例如,医疗保健领域的企业人工智能公司采用像图像分析、患者监测等技术,以提高医疗实践的效率。能源行业使用预测性维护、可再生能源整合等技术来优化能源的产生和消费。不同行业的利用差异导致了组织在人工智能的不同领域中运作。 企业人工智能的益处和应用 以下是企业人工智能的主要益处: 提高运营效率和生产力 企业人工智能的终极优势之一是自动化重复和繁琐的任务,减轻员工的负担,使他们能够专注于更具战略性和高价值的活动。它简化流程,减少手动错误,并提高各个部门和功能(包括人力资源和供应链管理)的运营效率。最终,它是提高生产力的救星。 来源:AI空间…

Leave a Comment