AI时代必懂的这些概念，看看你都知道嘛

摘要：纯干货，建议收藏👇🏻 🤖AI（人工智能）：通过算法模拟人类智能的技术系统，就像给机器装上会自主学习升级的"电子大脑" 🌐AGI（通用人工智能）：具备类似人类广泛认知能力的AI，能跨多个领域自主解决问题 🎭GPT：基于Transformer架构的生成式

纯干货，建议收藏👇🏻 🤖AI（人工智能）：通过算法模拟人类智能的技术系统，就像给机器装上会自主学习升级的"电子大脑" 🌐AGI（通用人工智能）：具备类似人类广泛认知能力的AI，能跨多个领域自主解决问题 🎭GPT：基于Transformer架构的生成式预训练模型，能撰写文章也能生成对话内容 🔊TTS（语音合成）：文字转自然语音技术，像把电子书变成广播剧的AI配音演员 👂ASR（语音识别）：语音转文字技术 ✍️AIGC：人工智能生成内容统称 🎨MidJourney：文生图扩散模型应用 📊机器学习：通过数据训练模型实现预测决策 🧠深度学习：基于多层神经网络的特征抽象技术 ⚡神经网络：仿生物神经元连接的计算模型，像快递分拣中心般层层传递处理信息 🗣️NLP（自然语言处理）：计算机理解与生成人类语言的技术，涉及翻译、文本生成、情感分析等多种应用 👁️CV（计算机视觉）：机器解析视觉信息的技术 ⚡算力：计算机处理数据的能力基准，驱动AI宇宙运转的引擎 🧩Transformer：基于注意力机制的模型架构 🛠️OpenAI：知名AI研究机构，ChatGPT诞生的摇篮 🤗Hugging Face：开源AI模型社区，程序员界的AI应用"应用商店" 🖋️Prompt（提示词）：引导AI输出的指令文本，唤醒AI潜能的"咒语密码" 🎨生成式AI：创造全新数字内容的技术 📖LLM（大语言模型）：处理海量语言信息的AI系统，能吞下整个图书馆的超级语料处理器 🎮强化学习：通过奖惩机制不断优化决策过程，类似玩家在游戏中根据反馈提升策略 📘训练集：用于模型训练的数据集合 🚫过拟合：模型过度拟合训练数据特征 🔄迁移学习：通过将已学知识迁移到新领域，帮助AI更高效地适应新任务 🔍特征提取：从数据中识别并提取出最具辨识度的特征，帮助模型更好地理解和处理信息 🎛️参数调整：优化模型内部配置的过程 👨监督学习：用标注数据训练模型，像是有个老师逐题批改作业 🔮无监督学习：自主发现数据规律的模式，像是没有参考答案的自学考试 📚半监督学习：结合标注与非标注数据训练 🎭GAN（生成对抗网络）：生成器与判别器对抗训练框架，模拟生成数据与评估数据质量的博弈 ✂️Fine-tuning（微调）：模型针对性优化