Java_college的博客

了解 2024 年流行的顶级，您必须了解这些趋势才能在您的取得成功，并了解它们如何有望改变行业。随着 2022 年 11 月 ChatGPT 的推出，人工智能在 2023 年发生了翻天覆地的变化。在过去的一年里，人工智能领域取得了令人振奋的巨大发展，其中包括复杂的多模态模型和蓬勃发展的开源领域。2024 年，人工智能将成为全球企业的游戏规则改变者。然而，随着组织开始更多地关注实时工作而不是实验，即使生成式人工智能继续吸引着科技界，观点也变得越来越成熟。

这里，这两个答案都是准确的。近日，Neo4j 公司 CTO Philip Rathle 发布了一篇标题为《GraphRAG 宣言：将知识加入到生成式 AI 中》的博客文章，Rathle 用通俗易懂的语言详细介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG 的优势等。现如今，RAG 是一种使用真实世界信息改进 LLM 输出的技术，是大多数基于 LLM 的工具的重要组成部分，一般而言，RAG 使用向量相似性作为搜索，称之为 Baseline RAG（基准RAG）。

几何深度学习的未来发展潜力巨大。随着深度学习技术的不断进步，结合几何学的深度学习模型有望在更多领域内实现突破。例如，结合无监督学习或半监督学习的几何深度学习模型可能会在不需要大量标注数据的情况下，依然能够实现高性能的学习和预测。几何深度学习以其独特的视角和方法，在机器学习领域内开辟了一条新的研究路径。它不仅丰富了深度学习的理论基础，也为解决实际问题提供了新的思路和方法。随着研究的深入，几何深度学习有望在未来的智能系统中扮演更加重要的角色。

推荐系统是互联网时代的一项关键技术，它通过分析用户的兴趣和行为，为用户推荐个性化的内容和产品，从而提高用户的满意度和参与度。随着人工智能技术的迅速发展，特别是深度学习的广泛应用，推荐系统迎来了新的发展机遇。深度学习以其强大的特征提取和非线性建模能力，在推荐系统中扮演着越来越重要的角色。

小样本学习作为一种新兴的机器学习技术，在解决数据稀缺问题方面展现出巨大的潜力。随着研究的深入，小样本学习有望在众多领域实现更广泛的应用，并为人工智能的发展开辟新的道路。

导读：随着现代社会的发展，信息的形式和数量正在迅猛增长。其中很大一部分是图像，图像可以把事物生动地呈现在我们面前，让我们更直观地接受信息。这是小编的其他文章,希望对大家有所帮助,点击即可阅读人工智能常用的十大算法 人工智能数学基础（二）为了方便大家学习交流，我建了一个扣裙：966367816（学习交流、大牛答疑、大厂内推）另外我还整理了整整200G的人工智能学习笔记、课程视频、面试宝典一并可以无套路免费分享给大家！定义图像处理（image processing）又...

“蒲公英书”——《神经网络与深度学习》

第一部分：绪论（什么是机器学习、学习模型）第二部分：有监督回归（最小二乘学习法、带有约束条件的最小二乘法、稀疏学习、鲁棒学习）第三部分：有监督分类（基于最小二乘法的分类、支持向量机分类、集成分类、概率分类法、序列数据的分类）第四部分：无监督学习（异常检测、无监督降维 、聚类）第五部分：新兴机器学习算法（在线学习、半监督学习、监督降维、迁移学习、多任务学习）

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦·肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。

导读：图神经网络，科技网络热词！！！研究背景传统的深度学习方法被应用在提取欧氏空间数据的特征方面取得了巨大的成功，但许多实际应用场景中的数据是从非欧式空间生成的，传统的深度学习方法在处理非欧式空间数据上的表现却仍难以使人满意。例如，在电子商务中，一个基于图（Graph）的学习系统能够利用用户和产品之间的交互来做出非常准确的推荐，但图的复杂性使得现有的深度学习算法在处理时面临着巨大的挑战。这是因为图是不规则的，每个图都有一个大小可变的无序节点，图中的每个节点都有不同数量的相邻节点，导致一些重要的操作（

推荐系统有3个重要的模块:用户建模模块、推荐对象建模模块、推荐算法模块。通用的推荐系统模型流程如图。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。——大厂必备核心-推荐系统从商业角度来讲，互联网主要起到平台作用，构建多方沟通桥梁，例如淘宝对应卖家和卖家，头条是信息产出方和读者，除了要满足用户本身的需求，还要考虑到商家的利益。平台巩固流量，才能进一步的转化，达到盈利。这时候，推荐系统可.

对于自动驾驶这个技术，其实大家或多或少都对其存在抵触心理，但是在大势所趋之下，自动驾驶这个技术还是在不断地蓬勃发展！

导读：书山有路勤为径，学海无涯苦作舟 AI：让机器展现出人类智力 机器学习：抵达AI目标的一条路径 深度学习：实现机器学习的技术 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构.

导读：随着传感技术、机器人、自动驾驶以及航空航天等技术的不断发展，对控制系统的精度及稳定性的要求也越来越高。卡尔曼滤波作为一种状态最优估计的方法，其应用也越来越普遍，如在无人机、机器人等领域均得到了广泛应用。需要卡尔曼滤波相关视频学习资料的可以扫码联系小助理即可还有500G的全套人工智能学习资料可以领取卡尔曼滤波(Kalman filtering)是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优...

一家德国软件公司 AMAI GmbH 发布了AI 专家路线图（AI-Expert-Roadmap）。该路线图几乎涵盖了 AI 领域所有的知识点，并且每个知识点都有详细的文档。

导读：孔子曾经说过，“学如不及，犹恐失之。”因此 AI 工程师学习深度学习也要“温故而知新”。以下是小编整理的其他文章，希望能对各位有所帮助人工智能学习路线 OpenCV图像分割Python方法 图像分割的方法图像处理基础知识 十大经典算法（图像处理））人工智能必备数学基础深度学习是什么深度学习是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。深度学习可以理解为神经网络的发展，神经网络是...

本文主要介绍TensorFlow深度学习框架的学习与应用，通过deep_recommend_system项目介绍了下面使用TensorFlow的8个核心要点1. 准备训练数据2. 接受命令行参数3. 定义神经网络模型4. 使用不同的优化算法5. Online learning与Continuous learning6. 使用TensorBoard优化参数7. 分布式TensorFlow应用8. Cloud Machine LearningTensorFlow深度学习框