AI基础能力和工作场景

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天天听一堆营销号吹牛逼，看看它到底能干什么事儿，先了解下基础能力，后续还有多个能力组合及特殊技巧，每个部分我都会展示大概是如何问的，可以参考着多思考先用起来​

基础能力1-文字互动（文生文）

基于本身的大数据模型，吸收了各行各业一堆文学家、程序员、科学家几百年的经验，通过这些数据自己生成创造。​

使用GPT写文案

基础能力2-代码编辑器（多模态·计算）

AI编写代码的实现原理基于机器学习技术。通过训练模型，机器学会了从大量的编程示例中提取模式和规律。结合输入的要求，自动生成符合需求的代码。​

机器学习

机器学习的核心思想是让计算机系统从数据中学习模式和规律，而不是通过手动编码。这就好比让机器从例子中学习，然后自己去预测未来可能发生的情况。例如，让计算机从历史天气数据中学习，然后能够预测未来某一天的天气。​

深度学习

深度学习是机器学习的一种特殊形式，它模拟了人脑中神经元的工作方式。通过构建人工神经网络，深度学习可以处理更加复杂的数据和任务，例如图像识别和自然语言处理。这种方法已经在许多领域取得了巨大成功。​

使用GPT输出前端HTML代码

基础能力3-图像识别（多模态·识别）

AI的图像识别能力让计算机能够理解和解释图像，就像人类一样。这个过程包括从原始像素数据中提取特征，然后使用这些特征来识别图像中的对象、场景或模式。​

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络是一种深度学习架构，它在图像识别领域表现出色。这种网络模仿了人类视觉系统的工作方式，通过一系列的卷积和池化操作来提取图像中的特征。例如，通过识别边缘、纹理和颜色等特征，CNN可以准确地识别图像中的物体或场景。​

迁移学习

迁移学习是一种利用已有知识来解决新问题的方法。在图像识别领域，迁移学习允许我们使用已经在大规模数据集上预训练好的模型，并通过微调来适应特定的任务和数据集。这种方法大大加速了模型训练的过程，并且通常能够产生更好的结果。​

通过这些技术，AI系统能够像人类一样理解和解释图像，这为许多应用如智能安防、医疗影像分析和自动驾驶等提供了强大的支持。​

Claude3图像识别

基础能力4-文生图（多模态·绘画）

AI基础能力和工作场景​