目前备受关注的生成式人工智能(Generative AI)仅是人工智能众多分支中的一个,代表了AI在创造性任务方面的应用,如自动生成文本、图像和音频等。尽管生成式AI在当前技术发展中占据重要地位,但它仅仅是人工智能众多可能性中的一小部分,人工智能还包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域,每个领域都有其独特的应...
在模型训练阶段,采用循环神经网络或变分自动编码器等先进的深度学习算法,使用标记的训练数据来训练生成式 AI 模型。最后,在数据生成阶段,经过训练的生成式人工智能模型可以通过输入特定的种子数据来生成新的数据,从而生成文本、图像或音频等多种内容。 生成式人工智能涵盖多种应用,服务于各种目的,例如生成图像、将图像...
深度学习是机器学习领域的一个新的研究方向，是一种通过多层神经网络来学习和理解复杂数据的算法。机器通过学习样本数据的深层表示来学习复杂任务，最终能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等。与传统机器学习不同的是，深度学习使用了神经网络结构，神经网络的长度称为模型的“深度”，因此基于神经网...
AWS的生成式AI解决方案:最近，AWS推出了Amazon Bedrock，这是一个全面托管的服务。它使企业能够轻松构建和扩展生成式AI应用。AI技术的发展经历了漫长的过程，从最初的理论研究，到机器学习和深度学习的实际应用，再到现在的生成式AI爆发。这一演进过程不仅推动了技术的进步，也为我们带来了无限的可能性和挑战。随着AI...
生成式AI(Generative AI)是一种人工智能技术,利用机器学习模型和深度学习技术,通过研究历史数据的模式来生成新内容,可以是文本、图像、音频或视频。生成式AI不是根据给定的规则或数据生成输出,而是自主生成全新内容,类似于人类的创造(图1)。比如近来广受关注的聊天机器人ChatGPT,其所采用...
生成式人工智能的工作原理基于深度学习技术，其中最常用的是生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）。生成式模型的目标是从输入数据中学习并生成与之相似的新数据。这些模型通常由两个主要组件组成：生成器和判别器。生成器接收一个随机提示或一些输入样本，并试图生成与训练数据相似的输出。它通过多个层的神经网络...
2012年，加拿大多伦多大学教授杰弗里·欣顿和他的学生基于机器学习提出的深度学习神经网络模型，在图像识别挑战赛上取得重大突破，激发AI领域的又一次发展热潮，推动语音识别、图像识别以及自然语言处理等多个领域快速进步。AI技术不断迭代升级。特别是2022年前后，生成式人工智能迎来全面爆发。2022年11月，美国OpenAI公司推出...
在探讨人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)这三个概念时,我们首先需要明确它们各自的定义及其相互之间的关系。人工智能作为一个广泛的领域,旨在通过计算机程序或机器来模拟、实现人类智能的技术和方法,涵盖了感知、理解、判断、推理、学习、...
“生成式AI”的搜索量在2023年出现激增。来源：Exploding Topics 在生成式AI受到瞩目之前，大多数AI应用都使用了预测式AI。顾名思义，预测式AI会根据现有数据进行趋势的预测或提供见解，而不会生成全新的内容。相比之下，生成式AI会利用机器学习，从训练数据中学到“思考”的模式，以此创造具有原创性的输出。生成式AI...
从技术原理的角度来看，生成式AI采用了深度学习、强化学习等先进的机器学习技术，这使得它能够自动地从海量的数据中学习知识和规律，而无需过多的人工干预。这种自我学习和自我优化的能力，使得生成式AI在处理复杂任务时表现出了强大的优势。与此相对，以往的人工智能大多基于规则、模板或者统计学习的方法，这些方法往往...