什么是人工智能 ？
本文概述了人工智能的基础概念，包括其发展历史、核心技术和应用场景。重点介绍了数据治理、技术难题和AI架构的组成部分。此外，文章展示了AWS如何支持人工智能需求，列举了其在AI服务方面的实例。...
跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程
本文详细介绍了ML.NET机器学习框架，涵盖了其架构特点、数据处理、模型训练和评估方法，强调了其跨平台性、易用性和高效性。文章还展望了ML.NET的发展趋势，并推荐了相关图书以帮助开发者构建智能解决方...
推荐10个AI人工智能技术网站
本文介绍了多个专注于人工智能领域的网站、组织和工具，包括AITrends、AINews、OpenAI、MITTechnologyReview、AIBusiness、AIWorld、DeepMind、N...
神经网络分类总结
本文介绍了多种类型的神经网络，包括单层、多层前馈、反馈、自组织以及结构自适应神经网络等，详细阐述了每种网络的特点、应用场景及优缺点。...
LLM介绍
本文介绍了大语言模型（LLM）的概念、涌现能力，如上下文学习和逐步推理，以及它们作为基座模型在多元应用中的作用。此外，文章还讨论了检索增强生成（RAG）和LangChain框架如何提升模型性能，以及大...
什么是LLM？看这一篇就够了！
本文介绍了大语言模型（LLM）的基本概念、应用场景及其局限性，并推荐了若干LLM产品及模型，探讨了提示词工程、微调等技术手段，以及LLM在多模态、RAG、Agent等方面的发展。...
【大数据分析 | 深度学习】在Hadoop上实现分布式深度学习
博客聚焦大数据与深度学习结合，介绍在Hadoop上实现分布式深度学习的方法。详细阐述了Submarine、TonY和DL4J三个框架，Submarine可在Hadoop运行深度学习框架，TonY能在H...