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Jerry的SAP技术分享

Jerry Wang,2007 年从电子科技大学计算机专业硕士毕业后加入 SAP 成都研究院工作至今。
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7423306
阅读量
159
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浅谈生成对抗网络(GAN)的原理和使用场合
生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称 GAN)是一种深度学习模型,自 2014 年由 Ian Goodfellow 等人提出以来,迅速成为了人工智能领域的一个热门话题。
Jerry Wang
2024-03-23
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一个 41 岁老程序员 2023 年的 AI 工具使用心得 - 利用 AI 延长自己的编程寿命
转眼间 2023 年又将结束了。我从 2007 年硕士毕业参加工作至今,已经以软件开发工程师的身份,在现在这家公司,工作整整 17 年了。
Jerry Wang
2023-12-08
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什么是人工智能领域的 SFT - Supervised Finetuning
在人工智能(AI)领域,Supervised Finetuning 是一个重要的概念。它涉及到在预训练模型的基础上,利用有标签的数据进行微调,以适应特定的任务或领域。这个过程可以被视为在更广泛的知识基础上进行特定任务的训练,从而在新任务上获得更好的性能。
Jerry Wang
2023-11-08
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什么是通用人工智能 AGI?
通用人工智能(AGI)是指一种高度自治的系统,可以在各种环境中执行任何智能体可以执行的经济任务。换句话说,AGI 是一种能够理解、学习和应用知识,以解决广泛问题的人工智能。它的目标是模拟人的智能,使机器可以执行任何一项需要人类智能的任务。
Jerry Wang
2023-07-24
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使用 Midjourney 进行 UI UX 设计的一些典型场景
Midjourney 是一个基于人工智能的创意工具,可以生成艺术作品、设计图像、标志、杂志封面等,它利用人工智能技术为用户提供快速、便捷的设计选项。
Jerry Wang
2023-06-23
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什么是人工智能领域的 Foundation Model?
人工智能领域的 Foundation Model,通常指的是一类被广泛使用的基础模型(或称基础架构模型),是在海量数据和计算资源的基础上训练出来的通用、通用性较强的深度学习模型。这些模型被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的各种任务。
Jerry Wang
2023-05-02
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什么是人工智能领域的 Generative AI?
Generative AI(生成式人工智能)是指一类人工智能技术,它能够生成新的数据、图像、语音、视频、音乐等内容,从而扩展人工智能系统的应用范围。Generative AI 在最近几年得到了广泛的研究和应用,其中最著名的就是深度学习模型中的生成式模型。这些模型通常使用一种叫做“生成对抗网络(GANs)”的技术,它由一组生成模型和一组判别模型组成,能够训练出高质量的、真实的数据。除了 GANs 之外,还有很多其他类型的生成式模型,比如自编码器(Autoencoders)、变分自编码器(Variational Autoencoders)和生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks)等。
Jerry Wang
2023-05-02
1K0
什么是人工智能领域模型的 temperature 参数?
在人工智能领域中,温度参数(temperature parameter)是指在生成式模型中使用的一种技术,可以用于控制生成结果的多样性和随机性。温度参数通常用于一种叫做“softmax”概率分布的算法中,该算法被广泛应用于生成式模型中,包括机器翻译、自然语言处理和图像生成等领域。
Jerry Wang
2023-05-02
1.5K0
什么是人工智能领域模型的 Presence Penalty 参数?
在人工智能领域中,模型的质量往往受到许多因素的影响,其中一个重要的因素是模型的 Presence Penalty 参数。Presence Penalty 可以被理解为一种正则化项,它被添加到模型的损失函数中,以惩罚模型对一些特定的特征或信息进行过多地关注。
Jerry Wang
2023-05-02
1.1K0
什么是人工智能领域的过拟合和欠拟合
在人工智能领域中,过拟合和欠拟合是两个常见的问题,它们都会对模型的性能和效果产生负面影响。本文将介绍过拟合和欠拟合的概念、原因以及解决方法。
Jerry Wang
2023-05-02
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什么是人工智能领域的 GAN
GAN是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)的简称,是一种深度学习框架,用于生成具有逼真度的新数据。GAN由Ian Goodfellow在2014年提出,它的主要思想是通过训练两个神经网络模型:一个生成模型和一个判别模型。
Jerry Wang
2023-05-02
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什么是人工智能领域的强化学习?
强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)是人工智能领域的一个重要研究方向,它是一种基于智能体(Agent)与环境(Environment)交互的学习方法。强化学习允许智能体在不断尝试和探索的过程中,通过学习到的策略(Policy)来实现目标。它的核心思想是,在学习过程中,在一个状态(State)下,智能体采取一个动作(Action),然后环境会给予一个奖励(Reward),智能体会根据奖励来调整它的策略,以实现长期累积奖励的最大化。
Jerry Wang
2023-05-02
3050
什么是人工智能领域的深度学习?
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它是机器学习的一个子集,专注于构建和训练神经网络。深度学习算法试图模拟人脑的工作原理,从大量原始数据中学习复杂的特征和模式。这种学习方法使得机器能够在许多任务中实现类人的性能,如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
Jerry Wang
2023-05-02
3050
什么是人工智能模型的涌现特性?
涌现特性(Emergent property)是指在一个复杂系统中,一些新的、意想不到的特性逐渐显现出来,这些特性在系统的各个组成部分中并不存在。在人工智能(AI)模型中,涌现特性通常是指模型通过大量数据训练后,展现出一些在训练数据中没有明确指示的能力或行为。
Jerry Wang
2023-05-02
4050
Intelligent Enterprise 和 企业数字化转型的关联关系
Intelligent Enterprise 是指一种基于人工智能技术的数字化企业。Intelligent Enterprise 利用人工智能技术来提高企业的效率、创新能力和竞争力,帮助企业更好地适应和应对不断变化的市场和商业环境。
Jerry Wang
2023-05-01
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什么是软件的 Legal Disclosure?
软件的 Legal disclosure 指的是软件开发者或发布者为了合法合规地向用户提供软件服务而提供的法律声明和公告。这些声明通常包括软件的版权信息、许可证信息、使用条款和隐私政策等内容。
Jerry Wang
2023-05-01
1960
如何理解人工智能领域 LLM 的 No notion of time or chronological order 这一局限性?
在人工智能领域,LLM代表“大型语言模型”。当一个LLM处理一段文本时,它通常只考虑当前的句子,而不考虑整个上下文中的时间或时间顺序。
Jerry Wang
2023-05-01
2440
什么是人工智能领域提问问题的耦合度?
人工智能领域中,提问问题的耦合度(Coupling)通常指问题与数据之间的联系程度,即问题对数据的依赖程度。具体来说,问题的耦合度越高,说明问题需要更多的信息和背景知识才能得到正确的答案;反之,耦合度越低,问题所需的信息和背景知识越少,答案也更容易得到。
Jerry Wang
2023-04-25
2100
ChatGPT 背后基础设施的算力概念
在人工智能领域,算力通常指的是计算机系统的处理能力和性能,它是评估和衡量计算机硬件和软件系统的一个重要指标。随着深度学习模型的不断发展和复杂化,对算力的需求也越来越大。高性能计算机、GPU(图形处理器)、TPU(Tensor Processing Unit,张量处理器)等专门的硬件设备已经成为了现代深度学习算法的主要支撑。
Jerry Wang
2023-04-25
1.1K0
人工智能的预训练基础模型的分类
预训练基础模型是指在大规模语料库上进行预训练的通用人工智能模型。在自然语言处理(NLP)领域,这些模型通常是基于深度神经网络的语言模型,可以用于各种任务,如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。
Jerry Wang
2023-04-25
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