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人工智能和机器人技术正在以前所未有的速度发展，对社会和经济产生深刻影响。本文将探讨人工智能和机器人领域的未来趋势和发展方向，重点关注以下几个方面：通用人工智能、人机协作、强化学习、迁移学习、边缘计算以及道德和法律议题。
端到端学习：端到端学习也称为端到端训练，指在训练过程中，我们不需要考虑中间各个环节的功能，也不需要人为干预中间环节，我们只关注输入与输出。就像一个黑盒，黑盒中的任何东西我们都不关注，我们只关注将什么输入黑盒，从黑盒中输出了什么。同样的，端到端学习也需要解决贡献度分配问题，目前，大多数的神经网络也可被视为端到端学习。
目前，深度学习采用的模型主要是神经网络，因为神经网络模型可以通过误差反向传播算法很好的解决贡献度分配问题。只要是超过1层的神经网络均存在公信度分配问题，因此超过1层的神经网络均可看成深度学习模型。
第一部分 人工智能概述 一、人工智能相关
随着科技发展，人工智能技术在教育领域中的应用已取得较大进展。近年来，人工智能（AI）技术和由其引发的大数据时代自社会的各个层面包括我们的思维、生活方式和工作模式产生了巨大的变革；其与医学的结合给医疗系统带来深远的影响。从互联网到云计算，再到由大数据集合而成的人工智能，不断更新的处理手段使医疗行业也开始尝试新的转变，从传统的人工诊疗、教学模式逐步转变为依据机器学习来获取更高效的信息，并在医学多个领域已有比较广泛的应用。本文将从人工智能在医学领域的优势、当前的进展、应用、局限性和未来方向来进行综述。
序言 AUS的现有应用 从概念到现实的飞跃
AI大模型的底层原理 AI大模型解决的问题
AI大模型是什么 AI大模型发展历程
ChatGPT 从入门到精通 入门
3.机器学习算法分类 4.机器学习开发流程
4.3.3 人类反馈强化微调效果
* 导读 1 ChatGPT是什么？
基本思想 设置不同连接方式的权值并进行存储
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前言 基础介绍 什么是Prompt? 什么是 Prompt Engineering？ 为什么需要 Prompt Engineering？ 如何进行 Prompt Engineering？ Prompt的基本原则 Prompt的编写模式 AI 可以帮助程序员做什么？ 技术知识总结 拆解任务 阅读代码/优化代码 代码生成 生成单测 更多 AI 应用/插件
二、视觉- 语言预训练模型及迁移学习方法 三、智能文档处理技术在工业界的应用与挑战
前言 CCIG技术论坛 内容回顾及探讨 一、人工智能大模型时代的文档识别与理解 1.1 文档分析与识别 介绍 1.2 文档识别历史回顾 1.3 文档的种类与研究问题 1.4 文档识别与理解研究现状 1.5 大模型带来的挑战与机遇 1.5.1 ChatGPT 1.5.2 CPT-4 1.6 文档识别与理解 总结与展望
定义详解 研究价值 发展阶段 科学介绍 指纹识别
人工智能相关技术及应用场景
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2023-11-14
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