机器学习与深度学习是人工智能领域的核心技术
一、基本概念机器学习：通过数据训练模型，使计算机系统自动学习规律并做出预测或决策的技术。典型方法包括：监督学习（如分类、回归）无监督学习（如聚类）强化学习（如游戏AI）深度学习：机器学习的子领域，使用多层神经网络自动学习复杂特征，模仿人脑的分层处理机制。核心特点包括：神经网络结构（输入层、隐藏层、输出层）自动特征提取能力擅长处理图像、语音等非结构化数据二、技术差异维度机器学习深度学习特征处
AI 技术科普
人工智能大语言模型微调sft技术
微调的起点。常见的开源模型如 LLaMA（2/3）、 Mistral、 Qwen、 Baichuan、 ChatGLM 等，或通过 API 可微调的模型（如 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo, Anthropic Claude）。
贝叶斯方法在人工智能中的应用
贝叶斯定理源于他生前为解决一个“逆向概率”问题而写的一篇论文。在贝叶斯写文章之前，人们已经能够计算“正向概率”。举个例子：假设一个袋子里有N个红球和N个白球，伸手随机摸一个，摸出红球的概率是多大呢？显然摸出红球的概率是1/2，这就是正向概率。那么“逆向概率”是什么呢？
计算机视觉的技术框架与核心流程
计算机视觉其核心目标是通过数字图像处理和分析，使计算机能够理解图像或视频中的内容，并做出类似人类视觉系统的决策。
机器学习的基本框架与核心逻辑
机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心分支，其本质是让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策，而无需显式编程
智能文档处理技术（IDP）全面解析
其核心是将非结构化或半结构化的文档（如合同、发票、报告等）转化为结构化数据，替代传统人工处理，提升效率与准确性。