AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下:
AI技术发展历程
早期阶段(1950s-1960s): 专家系统、博弈论、机器学习初步理论 知识驱动时期(1970s-1980s): 专家系统、知识表示、自动推理 统计学习时期(1990s-2000s): 机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等) 深度学习时期(2010s-至今): 深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等当前AI前沿技术点
大模型(Large Language Models): GPT、Gemini等 多模态AI: 视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合 自监督学习: 自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等 小样本学习: 元学习、一次学习、提示学习等 可解释AI: 模型可解释性、因果推理、符号推理等 机器人学: 强化学习、运动规划、人机交互等 量子AI: 量子机器学习、量子神经网络等 AI芯片和硬件加速学习路径
偏向技术研究方向
数学基础: 线性代数、概率论、优化理论等 机器学习基础: 监督学习、无监督学习、强化学习等 深度学习: 神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等 自然语言处理: 语言模型、文本分类、机器翻译等 计算机视觉: 图像分类、目标检测、语义分割等 前沿领域: 大模型、多模态AI、自监督学习、小样本学习等 科研实践: 论文阅读、模型实现、实验设计等偏向应用方向
编程基础: Python、C++等 机器学习基础: 监督学习、无监督学习等 深度学习框架: TensorFlow、PyTorch等 应用领域: 自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等 数据处理: 数据采集、清洗、特征工程等 模型部署: 模型优化、模型服务等 行业实践: 项目实战、案例分析等无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
