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定義:

AI人工智能是一個構建能夠推理、學習和行動的計算機和機器的科學領域,這種推理、學習和行動通常需要人類智力,或者涉及超出人類分析能力的數據規模。

在業務使用的操作層面上,AI 是一組主要基於機器學習和深度學習的技術,用於數據分析、預測、對象分類、自然語言處理、推薦、智能數據檢索等等。

AI技術主要有兩種:強人工智能和弱人工智能。強人工智能是指計算機能夠完成所有人類能夠完成的任務,包括推理、決策、學習和解決問題。弱人工智能是指計算機能夠完成特定的任務,但無法像人類一樣思考和學習。

AI技術涉及層面包括自動駕駛、知識問答、代碼編寫、圖像合成、視頻合成、樂曲製作、文字寫作等等。早在幾年前,人工智能技術及AI就被無數先輩研究及不斷延伸到各個領域,包括此前很火的「元宇宙「一詞,實際上也在不斷延伸發展和變化,元宇宙也不再是停留在虛擬化或二次元化的一種狀態,結合目前我們能看到和了解到的AI來說,更多的變化是不同行業、不同技術、不同媒體平台的相互交融和相互延伸,簡單的講就是由原來的一項技術單個行業【如遊戲】擴展為多個行業【社交、自媒體、CG影視】多項技術。值得肯定的是AI 依然是一個廣泛的領域。

作為普通人類的一員,我們應該從哪裡了解這些AI技術?

要了解一種事物就要學會探索和發現,在上文中提到了已有無數先輩研究及不斷延伸到各個領域,最優的途徑是通過這些行業領域來找到所需要的,所以,我整理了獲取這些信息的幾大要點。

一、了解AI技術的途徑

提到途徑,必然少不了更多人積極參與和響應的互補加持,這種條件下,社區往往會比單行業技術提供更具有吸引力

9月份時在頻道中分享過一個AI技術社區HUGGING FACE,地址:https://huggingface.co

這是一家國外的技術社區,提供多種AI場景模型數據服務,在站內你能找到各種AI數據模型,不限於語音、視頻等分類,同時也提供已編譯現成的模型使用,這是了解AI技術及各方面知識的第一步。

說完國外該了解的AI社區,那你知道國內的嗎?魔搭杜區modelscope就很很好的繼承了這點,地址:https://modelscope.cn

ModelScope旨在打造下一代開源的模型即服務共享平台,為泛AI開發者提供靈活、易用、低成本的一站式模型服務產品,讓模型應用更簡單!

與HUGGING FACE相同的是同樣提供多種AI場景模型數據服務及可直接使用的編譯模型,不同的是它更傾向和收錄中文的AI模型

作為首要途徑以上兩個是你應該所要接觸和了解的,如果你想更直觀的了解和使用AI,也可以通過:

1、導航和收錄站能為你找到更多

在www.noisedh.cn中已收錄有關AI繪畫、AI問答、AI視頻、AI圖片設計、AI作曲、AI寫作、AI雲剪輯等,而在https://www.futurepedia.io 中你也能找到更多有關國外的AI站點

2、不斷收錄和分享的頻道

https://t.me/Artificial_intelligence_in

Artificial Intelligence是一個TG分享頻道,涉及層面包括人工智能、機器學習、深度學習、數據科學、Python+ R、AR和VR

二、如何快速掌握目前的AI tag語言

眾所周知,AI是基於計算機深度學習的技術,所以,它所識別的第一語言是英文,而Tag及更具象化的描述更利於生產自己想要的結果,在導航站內找到AI元素標籤欄目,你能看到已有人在整理收錄有關此類語言Tag的學習匯總,作為了解的第二步,這是你應該去了解的。

三、AI技術的版權問題

AI技術帶來的不僅僅是科學技術及行業多元化的融合,還伴隨着不斷的質疑和不被認可的版權問題,在很多行業如科研領域,涉及到AI技術而生產的論文等也是不被認可的,為此,你需要了解你所在行業的版權規避問題及哪些場景適合使用AI技術,除了上述,我們有必要了解的是檢測是否原創及是否使用AI技術生產,如 https://originality.ai 此類檢測網站也是有必要了解的。

四、整合到自己的知識大腦

通過上述三點,我們已了解到AI所能提供的技術可以生產代碼、編譯程序、語音合成、視頻合成等等,還有最重要的一點就是整合,通常的講就是需要做筆記,如果你需要這些技術的話,就該隨時可以找到使用,並用自己想要的Tag生產自己所需要的,為此,筆記整合也尤為重要。

總結

不論在哪個時代,技術永遠是不斷進步的,為了更好地適應進步及投入到更高效的生產中,我們有必要了解AI技術,更有必要學會掌握不同的AI模型,如果你有更好地站點及技術介紹,歡迎到站內投稿。

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