导图社区 顶级互联网工程师的计算机思维课
顶级互联网工程师的计算机思维课,主要包括经典互联网应用、AI算法重要转折点,学科基础、算法和软件工程三部分内容。
编辑于2021-12-06 20:16:24在AI技术蓬勃发展的当下,准确理解各类AI名词已成为把握行业动态、深入学习与应用AI的关键。今天,借助EdrawMind这一高效且专业的思维导图工具,为大家带来一份精心打造的AI名词思维导图模板,助力你轻松解锁AI知识宝库。这份模板以大语言模型LLM为核心,全面且细致地拆解了与之相关的众多概念。从大语言模型处理数据的基础单元,如提示词、tokenizer(涵盖编码与解码功能)、token(词元)、tokenDI(数字)、token串,到分词器、transformer架构、RAG(检索增强生成)以及稠密模型等内容,都进行了清晰的呈现。在模型架构与训练方面,模板深入剖析了稀疏模型(像MOE混合专家模型、门控网络)、预训练(涉及海量数据、反向传播、自监督学习构建基座模型)、后训练(包含微调、监督微调及数据标注员的工作)、强化学习(基于人工反馈的强化学习、思维链)、蒸馏模型、量化模型等关键环节.EdrawMind制作的这份思维导图模板,适用于广泛的群体,无论是AI领域的学生、科研人员,还是希望借助AI提升工作效率的职场人士、创业者,都能通过它快速梳理知识脉络,加深对AI名词的理解.
在科技飞速发展的当下,人工智能和神经网络已成为备受瞩目的前沿领域,这张用EdrawMax精心绘制的思维导图为我们清晰梳理了相关知识体系,是学习与研究的绝佳助力。思维导图从起源讲起,带我们回顾了人工智能发展的关键节点,如1956年达特茅斯会议等,为理解其发展脉络奠定基础。什么是智能部分深入剖析了智能的本质,探讨了人类智能与机器智能的联系与区别。“如何做出人工智能板块,详细介绍了符号主义等不同学派的观点,以及机器学习等实现人工智能的重要方法,像监督学习、无监督学习等概念都有清晰阐释,还列举了感知机等具体模型。神经网络部分堪称思维导图的核心亮点之一。它不仅介绍了多层感知机MLP、卷积神经网络CNN等常见神经网络结构,还对数据训练、训练算法等内容进行了细致讲解,如梯度下降、反向传播等关键算法原理一目了然。计算机生成图片和视频领域,涵盖了深度学习相关技术,从扩散模型原理到具体的图片、视频生成方式都有涉及,满足了当下对AI生成内容研究的热门需求。大语言模型部分更是紧跟时代潮流,以ChatGPT为例,介绍了其参数规模、训练方式以及语言模型的相关知识,如token、n - gram model等。
小龙虾(OpenCLAW)作为一款具备强大执行力和长期记忆能力的“数字员工”,正逐渐成为众多用户提升效率的得力助手,借助Edrawmind导图可清晰梳理其功能与应用。它宛如你的私人助理,能主动执行工具调用,如生成文本、读写本地硬盘文件、全网搜索最新情报、自动收发邮件、调用外部API接口等,还能深度理解任务,自行决定使用工具。在异步运行与全渠道接入方面,可绑定到通讯软件,接收手机发送的文字或语音任务并反馈结果,还能记住所有历史对话、偏好及正在执行的任务,支持长线复杂项目协作,实现无缝衔接。OpenCLAW在多个方向展现出强大的功能替代能力。在信息情报的“自动化精炼厂”方向,适合深度行业研究,能设置长期监控指令,自动发送核心信息并按特定框架排版;作为多模态创意的“中控路由器”,适合AIGI内容制作,充当AI工具粘合剂,自动分发脚本并保存,通过API发送至音视频平台;对于个人知识库的“织网者”,适合构建深度的第二大脑,能整理散落的论文、文章和公式,提取核心定律和模型,与存档笔记交叉比对,自动打标签、建立双向链接。
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在AI技术蓬勃发展的当下,准确理解各类AI名词已成为把握行业动态、深入学习与应用AI的关键。今天,借助EdrawMind这一高效且专业的思维导图工具,为大家带来一份精心打造的AI名词思维导图模板,助力你轻松解锁AI知识宝库。这份模板以大语言模型LLM为核心,全面且细致地拆解了与之相关的众多概念。从大语言模型处理数据的基础单元,如提示词、tokenizer(涵盖编码与解码功能)、token(词元)、tokenDI(数字)、token串,到分词器、transformer架构、RAG(检索增强生成)以及稠密模型等内容,都进行了清晰的呈现。在模型架构与训练方面,模板深入剖析了稀疏模型(像MOE混合专家模型、门控网络)、预训练(涉及海量数据、反向传播、自监督学习构建基座模型)、后训练(包含微调、监督微调及数据标注员的工作)、强化学习(基于人工反馈的强化学习、思维链)、蒸馏模型、量化模型等关键环节.EdrawMind制作的这份思维导图模板,适用于广泛的群体,无论是AI领域的学生、科研人员,还是希望借助AI提升工作效率的职场人士、创业者,都能通过它快速梳理知识脉络,加深对AI名词的理解.
在科技飞速发展的当下,人工智能和神经网络已成为备受瞩目的前沿领域,这张用EdrawMax精心绘制的思维导图为我们清晰梳理了相关知识体系,是学习与研究的绝佳助力。思维导图从起源讲起,带我们回顾了人工智能发展的关键节点,如1956年达特茅斯会议等,为理解其发展脉络奠定基础。什么是智能部分深入剖析了智能的本质,探讨了人类智能与机器智能的联系与区别。“如何做出人工智能板块,详细介绍了符号主义等不同学派的观点,以及机器学习等实现人工智能的重要方法,像监督学习、无监督学习等概念都有清晰阐释,还列举了感知机等具体模型。神经网络部分堪称思维导图的核心亮点之一。它不仅介绍了多层感知机MLP、卷积神经网络CNN等常见神经网络结构,还对数据训练、训练算法等内容进行了细致讲解,如梯度下降、反向传播等关键算法原理一目了然。计算机生成图片和视频领域,涵盖了深度学习相关技术,从扩散模型原理到具体的图片、视频生成方式都有涉及,满足了当下对AI生成内容研究的热门需求。大语言模型部分更是紧跟时代潮流,以ChatGPT为例,介绍了其参数规模、训练方式以及语言模型的相关知识,如token、n - gram model等。
小龙虾(OpenCLAW)作为一款具备强大执行力和长期记忆能力的“数字员工”,正逐渐成为众多用户提升效率的得力助手,借助Edrawmind导图可清晰梳理其功能与应用。它宛如你的私人助理,能主动执行工具调用,如生成文本、读写本地硬盘文件、全网搜索最新情报、自动收发邮件、调用外部API接口等,还能深度理解任务,自行决定使用工具。在异步运行与全渠道接入方面,可绑定到通讯软件,接收手机发送的文字或语音任务并反馈结果,还能记住所有历史对话、偏好及正在执行的任务,支持长线复杂项目协作,实现无缝衔接。OpenCLAW在多个方向展现出强大的功能替代能力。在信息情报的“自动化精炼厂”方向,适合深度行业研究,能设置长期监控指令,自动发送核心信息并按特定框架排版;作为多模态创意的“中控路由器”,适合AIGI内容制作,充当AI工具粘合剂,自动分发脚本并保存,通过API发送至音视频平台;对于个人知识库的“织网者”,适合构建深度的第二大脑,能整理散落的论文、文章和公式,提取核心定律和模型,与存档笔记交叉比对,自动打标签、建立双向链接。
顶级互联网工程师的计算机思维课
经典互联网应用
索引
数据库
纠错码
加密算法
AI算法重要转折点
回归
【回归和过拟合】初中生都能看懂的AI原理
AI科技史的四大经典时刻
人类找到了AI的正确研究方法
基于规则的学习向数学转型
数学建模和线性回归
如何避免过度拟合
最佳学习效率
学习和训练最有效果的时候是都要有15%的错误率
人类确认了数据对AI的重要性
人类找到了最赚钱的AI应用
人类创造了超越自己智力的AI
神经网络
【识别算法】如何在人群中找到“冰冰”?
让计算机能“听见”
让计算机能“看见”
推荐算法
推荐系统进化过程
收获:从简单开始、逐渐优化
互联网:小步快跑、快速迭代
"Fail Early"的做事方式
AIphaGO
AlphaGO的演进过程
第一阶段:人类棋谱
第二阶段:强化学习
知道游戏规则,自己和自己博弈,逐渐推敲出最佳策略的方法
你在平时做决定的时候,手里也并没有棋谱嘛,但是你知道世界的规则,需要你能自己判断不同决策之间的好坏,以此一步步做出决定,而更精妙的是,最终结果的好坏也和AI一样,取决于你能否对每一步的策略算出胜率的准确估计,而这个预估的准确率,又取决于你在每一步能往未来看多远,而这可能又往往又取决于你的知识储备,可能和那些看起来没有用的见识相关了,
第三阶段:精简抽象
如何提高专注力
番茄学习法
学习25分钟,休息5分钟
养成习惯
每天在固定的时间,固定的地方做固定的事情,做在固定的位置,使用固定的笔,喝的饮料都可以固定,让你的大脑形成习惯
学会放空
学习前放开大脑,就是什么都不想,可以闭上眼睛,听一点环境噪音,比如海浪声雨声等等,然后专注自己的呼吸,只需要短短的五分钟,当你睁开眼睛回到现实的时候,立刻开始学习,就会非常容易专注了。
学科基础,算法和软件工程
分治算法
处理大规模问题的核心思维
二分法
三分法
N分法
谷歌的应用
MapReduce
从谷歌开始,但已成为通用思想
两个步骤
Map映射-分
Reduce归约-治
谷歌大脑
把一个巨大的活,拆分成小块,开始工作的思想压力就会减少
递归思想
自顶向下
先去看项目要求书,在去看背景资料
生活中利用递归
反向倒逼自己
设定一个预定的上线日期
反向倒推出每个项目节点完成时间
就能知道什么开始什么项目节点
如何认识你的偶像
构建“图”模型
计算机搜索算法
深度优先搜索
广度优先搜索
如何快速找到偶像
计算机搜索算法的优化:剪枝
深度上:减少搜索层级
广度上:排序设定阈值
37%规则
37%之前只是体验,但是不做决定
37%之后有一个点比之前还好就拿下
例:看房子,定一个总量的节点,例如10套,37%的位置,大概等于4,所以对于前4套房子我们只看但不做决定,你要默默记下自己最喜欢的那一套,然后拿这一套当做标准,从第五套开始,一旦发现有个之前最好的房子差不多的,或者更好的,就在当时立刻拿下它,实在不行就选择最后的第十套。