第三期新增AI4S专题，覆盖大模型、机器学习、深度学习、数学建模

chrisleequeen 2024-07-22 18:06:02

Datawhale AI夏令营第三期可以报名了，实习证明+奖学金+项目经历，本期与阿里云天池联合主办。

📚全新课题，第三期新增AI4S专题，覆盖大模型、机器学习、深度学习、数学建模，共5个方向

报名27日截止，线上学习，全程免费
👉🏻报名方式：海报扫码报名（PS：需要使用微信扫码）

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手快有，手慢无！猛猛报名就对了！

2024 AI夏令营一、二期已有来自全球 1642 所高校的 20009 名学习者共学。

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大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的深度学习模型，这些模型通常由众多神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。本章将围绕大模型概念及特点展开，介绍模型算法的分类、典型大模型及应用、大模型训练流程和大模型业务流程。GPT4是一种最先进的会话语言模型，来自各种来源的大量文本数据的训练，包括社交媒体、书籍和新闻文章。该模型能够对文本输入生成类似人类的响应，使其适用于聊天机器人和对话式人工智能系统等任务。另一方面，GPT-3是一种大规模语言模型，它已经在来自各种来源的大量文本数据上进行了训练。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-f1gkdd4S-1604662143417)(C:\Users\Jing\OneDrive\笔记\机器学习\图包\机器学习知识体系.png)] Linux基础 ** 利用虚拟机安装Ubuntu** 实验条件： a.个人版的免费虚拟机vmware workstation player：下载链接: https://www.vmware.com/cn/products/workstation-player/workstati

本文转自：CAICT人工智能引言人工智能经历符号主义与连接主义等范式演进，在规模扩展定律(Scaling Law)验证后进入以大模型为核心的新阶段，呈现出强扩展性、多任务适应性与能力可塑性等关键特征。当前，大模型技术的演进主要聚焦于五大方向：语言模型持续增强、多模态融合突破、智能体形态崛起、具身智能深化、AI4S专用模型创新。同时，新学习范式、非Transformer架构及新型计算硬件等前沿探索也有望带来下一轮关键突破，推动通用人工智能发展进程。1. 人工智能技术发展的“大模型范式”人造机器和智能的梦想由来

本文系统梳理人工智能领域的核心知识体系，涵盖AI发展历程、技术架构与应用场景三大维度。重点解析了Transformer、CNN、RNN等主流模型架构及其演进，详细阐述了大模型时代的核心技术突破与优化方案。同时探讨了AI在医疗、金融等领域的落地应用，以及伴随技术发展产生的伦理治理问题。文章为读者构建了从理论基础到产业实践的完整认知框架，帮助快速把握人工智能技术全貌与发展趋势。

多样化数据的可用性增加了对算法交易策略专业知识的需求。通过本书，您将选择并应用机器学习（ML）到广泛的数据源，并创建强大的算法策略。本书将首先介绍一些基本要素，如评估数据集、使用 Python 访问数据 API、使用 Quandl 访问金融数据以及管理预测误差。然后我们将涵盖各种机器学习技术和算法，这些技术和算法可用于使用 pandas、Seaborn、StatsModels 和 sklearn 构建和训练算法模型。然后我们将使用 StatsModels 构建、估计和解释 AR§、MA(q) 和 ARIMA

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