在数字化浪潮的推动下，企业数智化转型已成为不可逆转的趋势。作为人工智能技术的集大成者，大模型以其强大的数据处理能力、深度学习能力及广泛的应用场景，正逐步成为企业数智化转型的核心驱动力。 大模型：智能时代的基石 [图片] 大模型，简而言之是指拥有海量参数、能够处理复杂数据并进行高级推理的深度学习模型。它们通过在海量的文本、图像、视频等数据中学习，掌握了丰富的知识和复杂的模式识别能力。从ChatGPT系列到文心一言、华为盘古、Sora等，大模型在自然语言处理及图像、语音、视频等领域，展现出了惊人的潜力，为企
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美林数据 2024-08-20
1.开发环境 开发语言：Python 所用技术：TensorFlow深度学习框架和LSTM(长短期记忆网络)模型 数据库：MySQL 开发环境：Pycharm 2 系统设计 2.1 设计背景 在大数据时代背景下,股票市场产生了海量的交易数据,这些数据蕴含着丰富的市场信息和投资机会。然而,传统的股票分析方法难以有效处理如此庞大和复杂的数据集,无法充分挖掘其中的价值。随着人工智能和机器学习技术的快速发展,特别是深度学习算法在金融领域的广泛应用,为股票数据的分析和预测提供了新的思路和工具。Python作为一种
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计算机毕业设计跃迁谷 2024-08-20
人工智能算法工程师是专门设计、开发和优化人工智能算法的专业人士，他们致力于研究和应用机器学习、深度学习等技术，以构建智能系统和解决实际问题。下面善恩教育小编为你详细介绍关于人工智能算法工程师报考情况。 报考联系：18613024577（微） 人工智能算法工程师证报名费用是多少 一般全部人工智能算法工程师报考的所有费用在一千多，包括报名费、考试费、材料费、考前复习资料、取证等所有费用，报考不同证书级别，费用也会有差异。 [图片] 人工智能算法工程师证的优势 1. 行业认可度：人工智能算法工程师证是行业内
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专才企业管理 2024-08-19
在当今科技飞速发展的时代，深度学习成为了引领创新的关键领域。而李宏毅的深度学习教程，无疑是您踏入这个神奇世界的绝佳引路人。李宏毅老师以其深入浅出的讲解风格和丰富的实践经验，为我们构建了一个系统而全面的深度学习知识体系。无论是对人工智能充满好奇的初学者，还是渴望在这一领域深耕的专业人士，这套教程都具有无法估量的价值。在教程中，您将从基础的概念开始，逐步深入到复杂的算法和模型。通过生动的案例和详细的代码示例，您能够亲身感受到深度学习的魅力和应用。比如图像识别、自然语言处理等热门领域，李宏毅老师都能以通俗易懂的
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苦学Python的小妮子 2024-08-19
今天给大家带来一本评分9.9的《Python深度学习》 这是目前最通俗易懂的深度学习入门书，由Keras之父执笔。大神不但技术了得，文笔也不一般，真的就是为了让尽可能多的人能够使用深度学习而写的这本书，涵盖了深度学习的基础知识、Keras使用模式以及深度学习最佳实践。 学习本书需要具备基础的Python知识，但不需要深度学习或者机器学习经验，也不需要高深的数学知识，高中数学水平足以看懂本书。 【文末附电子版】 [图片] 话不多说，直接上干货 [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片]
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小杨集训 2024-08-19
蝴蝶AI1.0是服务于汽车安全工程师的Copilot.木卫四通过数亿汽车行业数据和上百个机器学习、深度学习模型，通过预训练和微调沉淀到「蝴蝶」大模型底座当中，利用「蝴蝶」的代码生成能力、汽车异常推理能力、汽车…
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极客公园 2024-08-19
深度学习是一类机器学习方法，它彻底改变了计算机/机器在现实生活中构建自动化解决方案的方式，以前的技术难以实现这些效果。深度学习利用大量数据来学习输入与输出之间的复杂非线性关系，如图1.1所示，这些输入
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数据智能老司机 2024-08-19
自2006年深度学习概念被提出以来，20年快过去了，深度学习作为人工智能领域的一场革命，已经催生了许多具有影响力的算法。那么，你所认为深度学习的top10算法有哪些呢？以下是我心目中的深度学习top10算法，它们在创新性、应用价值和影响力方面都具有重要的地位。1、深度神经网络（DNN）背景：深度神经网络（DNN）也叫多层感知机，是最普遍的深度学习算法，发明之初由于算力瓶颈而饱受质疑，直到近些年算力、数据的爆发才迎来突破。模型原理：它是一种包含多个隐藏层的神经网络。每一层都将其输入传递给下一层，并使用非线性
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迪哥谈AI 2024-08-18
近年来，伴随着人工智能的迅速发展，AI大模型凭借其卓越的数据处理能力和深度学习能力，正在成为医疗健康领域变革的关键动力，将大模型应用与具体的医疗场景，已经成为推动医疗行业智慧化升级的重要课题。 然而，这些大模型在应用于像医学这样需要专业知识的领域时，仍然面临局限性，主要有两个方面的挑战：领域精确性要求和专业数据集。 “LLM大语言模型技术 + GraphRAG知识图谱增强技术”，可以完美的解决这些挑战。LLM大语言模型技术：擅长于理解和生成自然语言；分析海量知识，无论是通用知识或是专业领域知识；以及长
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英智未来 2024-08-18
在科技飞速发展的时代背景下，数据要素已成为驱动人工智能前行的核心动力。大数据、云计算等技术的日益成熟，为人工智能注入了无尽的能量，使其不断突破边界，迈向新的高峰。本文将深入剖析数据要素如何助力人工智能的腾飞，揭示其背后的奥秘与逻辑。首先，数据要素为人工智能提供了海量的学习资源。在人工智能的世界里，深度学习如同智慧的源泉，而数据要素则是滋养这一源泉的养分。通过对海量数据的学习与分析，深度学习模型能够洞察数据的内在联系与规律，进而实现对未知数据的精准预测与分类。因此，数据要素的丰富程度直接决定了人工智能的学习
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神经童非童 2024-08-17
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