人工智能

基础知识

机器学习基础

机器学习是人工智能的核心领域，研究如何使计算机系统从数据中学习并改进。基础知识包括监督学习、无监督学习、强化学习等学习范式，以及常用算法如线性回归、决策树、支持向量机等。

深度学习

深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络处理复杂任务。核心概念包括神经网络结构、激活函数、反向传播、梯度下降等，以及常见的网络架构如CNN、RNN、Transformer等。

数学基础

人工智能研究需要扎实的数学基础，包括线性代数（向量、矩阵运算）、微积分（导数、梯度）、概率统计（概率分布、贝叶斯理论）和优化理论（目标函数、约束条件）等。

应用领域

计算机视觉

计算机视觉研究如何使计算机理解和处理图像和视频数据。主要任务包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等，广泛应用于自动驾驶、医疗诊断、安防监控等领域。

自然语言处理

自然语言处理（NLP）研究计算机与人类语言的交互。核心任务包括文本分类、命名实体识别、机器翻译、问答系统、文本生成等，应用于智能客服、搜索引擎、内容审核等场景。

推荐系统

推荐系统通过分析用户行为和偏好，为用户提供个性化的内容推荐。关键技术包括协同过滤、内容过滤、知识图谱等，广泛应用于电商、社交媒体、音视频平台等领域。

开发工具

编程语言

Python是AI开发的主流语言，简洁易学且拥有丰富的库和框架。其他常用语言包括R（统计分析）、Java（企业级应用）、C++（高性能计算）等。

框架与库

主流AI框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras等，提供了构建和训练模型的工具。常用库有NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Scikit-learn（机器学习）、OpenCV（计算机视觉）等。

开发环境

AI开发常用的环境包括Jupyter Notebook（交互式开发）、PyCharm（集成开发环境）、Google Colab（云端开发平台）等，以及Docker容器化技术用于环境管理和部署。

大模型应用

大语言模型

大语言模型（LLM）如GPT、LLaMA等通过海量文本数据训练，具备强大的语言理解和生成能力。应用包括内容创作、代码生成、对话系统、知识问答等多个领域。

提示工程

提示工程（Prompt Engineering）是设计和优化输入提示的技术，以引导AI模型生成期望的输出。包括提示模板设计、上下文学习、思维链（Chain-of-Thought）等方法。

模型微调

模型微调是在预训练模型基础上，使用特定领域数据进行进一步训练的技术。包括全参数微调、LoRA、P-Tuning等方法，能够使模型适应特定任务和领域。

伦理与安全

AI伦理

AI伦理关注人工智能发展中的道德问题，包括隐私保护、算法公平性、透明度和可解释性、责任归属等方面，旨在确保AI技术的发展符合人类价值观和社会福祉。

安全与隐私

AI安全研究如何防范模型被攻击或滥用，包括对抗样本防御、模型鲁棒性增强、隐私计算等技术。隐私保护技术如联邦学习、差分隐私等，能在保护数据隐私的同时进行模型训练。

可解释性

AI可解释性研究如何使模型决策过程更加透明和可理解，包括特征重要性分析、注意力机制可视化、决策路径追踪等方法，有助于增强用户对AI系统的信任和接受度。