算法模型的生成和部署首要包括七步：数据准备、提取特征、选择算法、模型练习、模型评估、模型调优、模型部署

AI的知识系统

AI首要包括六大学科知识系统：机器视觉、自然语音、认知推理、机器人学、博弈理论、机器学习等

3）AI的才能系统

AI在完成任务的过程中大致需要具有以下七种才能：感知、认知、决策、执行、交互、学习、情感

4）AI的三大要素

所有AI产品和使用的顺畅运行都离不开数据、算法和算力

5）AI模型的部署

算法模型的生成和部署首要包括七步：数据准备、提取特征、选择算法、模型练习、模型评估、模型调优、模型部署

2. AIGC

1）AIGC的开展阶段

• 智能数字内容孪生：树立现实国际到数字国际的映射，将现实国际中的物理特点和社会特点高效、可感知地进行数字化
• 智能数字内容修正：树立数字国际与现实国际的双向交互。在数字内容孪生的根底上，从现实国际对虚拟数字国际中内容的控制和修正，一起利用数字国际高效率仿真和低成本试错的优势，为现实国际的经营供给快速迭代才能
• 智能数字内容创造：让人工智能算法具有内容创造和自我演化的才能，形成的AIGC产品具有类似乃至超越人的创造才能

2）生成内容

AIGC可生成内容类型不限于：文本、音频、图片、视频、三维结构、战略逻辑、代码出现、基因序列等

3）AIGC产品的商业

现在AIGC产品首要以MaaS（模型即服务）服务进行收费，收费渠道首要包括：按模型练习收费、按详细特点收费、按软件订阅服务收费、按产出内容收费、作为底层平台收费等

4）AIGC工业组成

• 根底设施层：AI芯片、AI计算集群、AI云服务
• 算法模型层：生成式通用大模型、行业小模型
• 场景使用层：文本、图画、视频、三维结构….

5）AIGC产品的底层技能

• 根底生成算法模型：支撑 AIGC 用于生成文字、代码、图画、语音、视频、3D 物体等各种类型的内容和数据。
• 预练习模型：引发 AIGC 技能才能的突变，可以适用于多任务、多场景、多功能需求
• 多模态技能：将不同类型的数据进行互相转化和生成的技能，以及多模态生成模型等，进一步增强了 AIGC 模型的通用化场景使用才能。

3. 生成类容类型：AIGC中C的类型

1）文本生成

开展道路（模型）：循环神经网络-Transformer-ChatGPT

生成方法：依据问答生成、依据关键词生成、依据图画生成、依据视频生成、依据文本生成

产品使用场景：智能对话、言语生成、内容推荐、辅助写作、语音翻译

产品代表：ChatGPT

2）音频生成

开展道路：拼接组成阶段-参数组成阶段-端到端组成阶段

生成方法：依据文字信息生成、依据音频信息生成、依据肌肉轰动生成、依据视频内容生成

产品使用场景：语音辨认、语音组成、语音交流、语音转化、语音增强、语音修复、音乐生成

产品代表：DeepMusic

3）图画生成

开展道路：GAN生成阶段-自回归生成阶段-分散模型阶段

生成方法：依据文字信息生成、依据图片信息生成（二值图、灰度图、索引图、RGB图）

产品使用场景：图画分类、图画切割、图画生成、图画风格转化、图画修复、图画超分辨率