AIGC从入门到实战：AI 2.0 向多领域全场景应用迈进

已于 2024-07-02 01:33:08 修改
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分类专栏： AI大模型应用开发实战代码案例详解 AI大模型企业级应用开发实战 DeepSeek R1 & 大数据AI人工智能大模型 文章标签： 计算科学 神经计算 深度学习 神经网络 大数据 人工智能 大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
于 2024-05-28 01:19:51 首次发布
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本文深入探讨了AIGC（AI生成内容）的发展历程、核心概念，包括大模型、扩散模型和Prompt工程，并详细介绍了相关算法如对比学习、Transformer和扩散模型。此外，还阐述了AIGC在智能内容创作、数字人、智能搜索等领域的应用，以及未来发展趋势和挑战。通过实例展示了如何使用Hugging Face和CLIP等工具进行项目实践。

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AIGC从入门到实战：AI 2.0 向多领域、全场景应用迈进

作者：禅与计算机程序设计艺术

文章目录

1. 背景介绍

1.1 人工智能的发展历程

1.1.1 人工智能 1.0 时代

人工智能(Artificial Intelligence, AI) 的概念最早可以追溯到上世纪50年代，图灵在1950年发表的论文《计算机器与智能》中提出了著名的“图灵测试”，被认为是人工智能的开山之作。此后，人工智能经历了几十年的发展，经历了符号主义、连接主义、专家系统等阶段，但始终未能突破理论和应用的瓶颈。

20世纪80年代末，机器学习开始兴起，并在90年代取得了突破性进展，例如支持向量机(SVM)和决策树等算法的提出。然而，受限于当时的计算能力和数据规模，人工智能 1.0 时代的应用场景仍然十分有限，主要集中在一些特定领域，例如模式识别、机器翻译等。

1.1.2
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