AI入门读物精选合集
这是一本融合理论与实践的AI基础读物，专为高校通识课程设计，也适合希望全面了解人工智能的各类读者。本书无需深厚的技术或数学背景，语言简洁明了，简化了复杂的数学推导，具备跨学科特性，文、理、工各专业读者均可轻松阅读。全书内容体系完整，覆盖人工智能的核心知识与最新动态，包括人工智能的定义、历史、伦理等基础介绍，以及知识推理、知识图谱、机器学习、深度学习等核心技术，还拓展了计算机视觉、具身智能、智慧医疗、生成式AI、大模型等前沿应用领域，全面展示了人工智能的完整框架。本书旨在培养读者的AI科学素养与科技思维，并
AI赋能药物研发：《人工智能药物研发》
人工智能（AI）通过自动化、智能化和大数据分析，为各行各业带来了积极的变革，并深刻影响着我们的生活。在药物研发领域，AI的作用日益显著。AI与药物研发的结合，将推动医药领域的革命性变革，并助力新药研发的突破与创新。近年来，国内学术界和产业界对AI药物设计这一新兴方向充满热情，但同时也面临诸多挑战。这些挑战包括AI技术的快速发展需要不断学习和适应，以及AI药物设计涉及多学科交叉，需要干湿实验的闭环优化。这一过程可能需要借助AI完成关键步骤，如信息汇聚、数据挖掘、知识提炼和模型构建等。为了让更多国内科研人员了
揭秘：AI大模型产业链深度解析
AI大模型是一种具有大规模参数的机器学习模型，参数量级可以达到数亿或成百上千亿。AI大模型具有强大的特征表达和推理能力，可以处理复杂的数据任务，是人工智能迈向通用智能的里程碑技术。当前，“DeepSeek”“ChatGPT”“文心一言”等大模型的爆火推动了新一轮人工智能技术发展热潮，AI大模型相关研究、产品不断涌现，行业前景十分广阔。 AI大模型产业链包括基础层、技术层、模型层和应用层四个部分。基础层是AI大模型产业链的基石，主要涉及数据、算力等基础软硬件。技术层主要包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理
沈阳AI培训基地：机器学习课程的独特优势
在人工智能蓬勃发展的今天，沈阳AI培训基地因其优质的机器学习课程，成为众多学习者提升技能的理想之地。下面将深入探讨其课程的优势和价值。行业报告显示，机器学习在各领域的应用日益广泛，掌握相关技能的人才需求持续增长。沈阳AI培训基地的机器学习课程，为学习者提供了系统学习和实践的机会。通过课程，学习者可以掌握机器学习的核心算法和技术，为未来的职业发展奠定坚实基础。例如，在数据分析、图像识别等领域，机器学习技术都起着关键作用。沈阳AI培训基地与炬梦科技紧密合作。炬梦科技作为工信部授权的人工智能培训基地，专注于“A
新一代AI的核心特征
大数据文摘出品4月10日，“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典在北京举办。中国科协党组书记怀进鹏、中国工程院院士周寿桓、中国工程院副院长何华武、中国人工智能学会理事长戴琼海、华为公司董事徐文伟等人出席了颁奖盛典。颁奖典礼上，中国工程院院士、中国人工智能学会名誉理事长李德毅荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，成为这一最高荣誉的第三位获得者。李德毅院士在认知模型、智能控制、不确定性推理、数据挖掘、无人驾驶等方面取得多项国际领先成果，是我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、无人驾驶的积极引领者和人工智能产学
AI三大核心要素解析
检索增强生成=检索+语言模型知识有时效性；缺乏特定领域知识；结果难以解释，真假难辨；存在知识幻觉检索增强：外部知识库，提供上下文context（外挂知识库--文档、知识图谱：图数据库、ES数据库、Milvus数据库）知识更新便捷：只需更新知识库通过用户输入，混合检索外挂知识库，合并上下文、历史聊天，构造prompt，输出给LLM，最终LLM给出回复算法是三个核心要素中最重要的，没有算法的突破，AI不可能发展至今，算法的突破主要归功于深度学习相关进展，借鉴人类思考方式，通过多层次神经网络实现。现在几乎所有A
机器学习基础与核心概念
01）机器学习的关键理念是（）。A. 让计算机按照固定规则运行 B. 让计算机从数据中自主发现规律 C. 让计算机存储海量信息 D. 让计算机进行快速运算答案：B解析：机器学习的核心在于让计算机通过数据自主总结规律，而非依赖预设规则。利用大量数据和正确结果，使计算机自行归纳模式。02）监督学习与无监督学习的显著差异是（）。A. 是否需要大规模数据 B. 数据是否带有标签 C. 是否需要人工参与 D. 是否能处理连续值答案：B解析：监督学习与无监督学习的主要区别在于训练数据是否包含标签。监督学习的数据附带正
机器学习基础问答
01）机器学习的基本理念是（）。A. 让计算机遵循固定规则 B. 让计算机自动从数据中学习规律 C. 让计算机存储海量信息 D. 让计算机执行快速计算02）监督学习与无监督学习的区别在于（）。A. 是否需要大量数据 B. 是否包含标签数据 C. 是否需要人工干预 D. 是否能够处理连续值03）关于监督学习的说法，正确的是（）。A. 训练数据没有标签 B. 训练数据包含输入特征及正确输出标签 C. 仅适用于分类问题 D. 不需要训练过程04）无监督学习的任务不包括（）。A. 聚类 B. 降维 C. 分类 D
AI、机器学习、深度学习，技术套娃背后的真相！
副标题：看懂这三层关系，你就知道AI摄像头、AI玩具和AIGC硬件，到底“硬”在哪里。引言（开场白）：大家好，我是李瑞江，小智星球的创始人。六年软件开发经验，打造过亿级系统，又跨界运营品牌和全网营销，曾从零开始创建花瑶竹酒这样的细分市场头部品牌。如今，我专注于人工智能领域，运营一个专业的AI产品垂直供应链平台。每天，我都会接待来自全国各地的品牌方、渠道商和代理商。他们最常问的问题不是“这个产品多少钱”，而是：“李总，您提到的AI龙虾一体机，到底是应用了AI技术，还是机器学习？与现在大热的深度学习又有什么区
最新AI论文精选：4月1日更新
1. 提升德语ESG报告可读性：通过句子级别评分原文标题: Towards Empowering Consumers through Sentence-level Readability Scoring in German ESG Reports发布时间: 2026-03-31论文链接:http://arxiv.org/abs/2603.29861v1...2. 使用推理驱动合成数据生成与评估原文标题: Reasoning-Driven Synthetic Data Generation and Eval
AI七十年演进：从图灵测试到ChatGPT的历程
奠基阶段（1943-1956）：图灵测试与达特茅斯会议确立AI学科基础兴衰时期（1956-1980）：符号主义繁荣与首次AI寒冬专家系统阶段（1980-1993）：知识工程兴起与泡沫破裂机器学习时期（1993-2011）：统计学习与深蓝胜利深度学习浪潮（2012-2016）：AlexNet与AlphaGo引爆热潮大模型时代（2017-2026）：Transformer、GPT系列及ChatGPT从"机器能否思考"的哲学追问，到ChatGPT编程、AI绘图、自动驾驶落地，人工智能仅用70年便
人工智能与机器学习助力运动训练
Fast Talk第44集聚焦耐力训练的最新进展：人工智能（AI）与机器学习（ML）如何革新运动员的训练方法。讨论表明，训练正从“数据收集”转向“预测分析”。以下是访谈的关键要点、科学验证，以及在现有训练体系中的应用建议。访谈嘉宾和主持人描绘了一幅由算法驱动的未来训练蓝图：传统模式：依赖 Banister 模型等基本线性公式（如CTL、ATL、TSB）来评估疲劳。AI 方法：机器学习能够处理数百个变量（包括睡眠、HRV、天气、过去两年的负荷变化、踏频分布等），识别出教练不易发现的复杂模式，从而更精确地预测
AI 投毒：数据污染下的隐秘威胁
随着大语言模型（LLM）和各类生成式 AI 渗透进医疗、金融和自动驾驶等关键领域，“AI 投毒”正悄然从实验室走向现实。它不攻击代码漏洞，也不破解管理员密码，而是直接污染 AI 赖以生存的“粮食”——数据。通俗来说，AI 投毒是指攻击者在 AI 模型的训练阶段，故意在数据集中掺入带有偏见、错误或特定意图的恶意样本。AI 并不是在“理解”世界，而是在“统计”规律。如果训练数据中混入了被操纵的信息，AI 就会从根源上习得错误的认知。这就像是一位通过阅读海量书籍自学的天才，如果有人秘密替换了他阅读的部分书籍，将
AI赋能可持续能源材料创新设计
【论文链接】https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.6c01084【作者单位】开罗美国大学【论文摘要】随着材料研发复杂度不断提升，传统试错模式已难以满足需求，亟需转向智能化、系统化的AI驱动流程。本文构建了一种具备约束感知能力的人工智能引导框架，用于高效探索化学与结构空间，开发适用于可持续能源的新材料。该流程融合高通量计算、能量敏感建模、机器学习、物理信息生成模型、实验验证及不确定性分析，并始终围绕可持续发展目标展开。其核心在于先进机器学习算法与生成模型的协同作用，确保
AI-Python驱动科研：机器学习、深度学习与自动化解决方案
在线课程课程时间：5月16日-17日、23日-24日【四天学习、配套资料与代码、提供永久回看】课程介绍学习形式线上授课+学习群支持+专家实践指导交流（报名后加入学习群、查看课程安排）专家指导1.建立专家指导交流群，长期解答疑问并分享经验，帮助学习与应用；2.课程结束后定期举办线上答疑活动，协助巩固学习并解决实际问题；教学亮点1、深入浅出的理论讲解；2、实用技巧与方法，提供所有案例数据及代码；3、结合项目案例讲解实现方法，对接实际工作应用；4、同步上机操作，独立完成案例练习，全程跟踪解答问题；5、课程结束专