【How AI Works】读书笔记1 前言
目录
1.说明
书全名:How AI Works From Sorcery to Science 作者 Ronald T.Kneusel
2.前言部分(P0~P4)
开头部分说明:本书没有从复杂的数学上讲解AI
其次介绍了AI的发展历史,以1980s为节点,经过中间的几十年,定义出了人工智能的目标:用机器模仿智能行为
机器学习的分支学科:深度学习
暂且可以认为深度学习,机器学习,人工智能是一回事,在后续的第一章会介绍它们的关系
本书的目录讲解
第一章 出发吧! AI纵览
速览AI的要素和基础的例子
第二章 为什么是现在？人工智能的历史
AI并不是遥不可及,本章给你AI背后的故事并且阐明为什么革新正在进行
第三章 经典模型:旧式机器学习
现代AI全是神经网络,但要理解神经网络在做什么,之前的模型有助于理解
第四章 神经网络:类脑AI (Brain-Like AI)
如果你想了解神经网络是什么,它是怎么训练的,它是怎么用的,这个是本章谈论的内容
第五章 卷积神经网络:AI学会看
现代AI的大多数力量来自学习新方法去表示数据,如果你对前句没有感觉,本章会帮你
第六章 生成式AI:AI变得有创造力
传统监督机器学习模型需要附加一个标签来输入,而生成式AI产生新的输出,包括文本,图片,甚至是视频
本章探索两个热门方法:生成对抗网络和扩散模型,生成对抗网络为我们提供探索扩散模型和大模型语言(第七章)所需要的直觉
扩散模型擅长从文字信息产生既细节又逼真的图像和视频
第七章 大模型语言:真正的最终人工智能?
OpenAI在2022年秋发布了大模型语言ChatGPT,可能很好引入了真正的AI时代,本章探索大模型语言的:是什么?怎么工作?以及它们是新事物且具有颠覆性的这一说法
第八章 沉思:人工智能的影响
大模型语言的到来已经改变了AI的格局,本章沉思人工智能的影响
3.单词
preface 前言
bird's-eye view 俯视
bog down 使停滞不前
pique v.愤怒
subsection 分段
asterisks 星号(*)
intervene v.干预 intervening 介于中间的
mimic 模仿
relentless 不停的
notwithstanding 尽管如此
numerous 很多的
logistics 物流
lump 肿块,块
hype n.炒作
subfield 分支学科;子领域
intravascular ultrasound images 血管内超声显像
advent 到来
attendee 出席者
defense industry 国防工业
miracle 奇迹
premier 首要的
blossom 开花
prime hunting grounds 主要狩猎场
expo 博览会
gobble up 狼吞虎咽
buck n.美元
bonnet 引擎盖
old-school 老派的
supervise 监督
intuition 直觉
photorealistic images and videos 照片般逼真的图像和视频
prompt 提示
adept 擅长的
usher 引领
disruptive 破坏性的
alter v.改变
burdensome 繁重的
hence 因此
jargon 行话
definition 定义
3.专业术语
large language models 大模型语言(LLMs)
AlexNet神经网络
machine learning 机器学习
old-school machine learning 旧式机器学习
convolutional 卷积的
convolutional neural networks 卷积神经网络
generative AI 生成式AI
traditional supervised machine learning models 传统监督机器学习模型
generative adversarial networks 生成对抗网络(GANs)
diffusion model 扩散模型
原文地址：https://blog.csdn.net/2401_85828611/article/details/143721449
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