人工智能（artificial intelligence，AI）近来一直受媒体大肆炒作。机器学习、深度学习和人工智能都出现在不计其数的文章中。大家如何能够快速理解机器学习（ML）与深度学习（DL）的核心概念，立刻入门，作者通过本笔记与大家一同探讨。

AI大模型进入商业应用元年后的第一年，顶流模型大混战终于开始了。相比于视频的5阶张量处理而言，图画做为4阶张量处理虽然不新鲜，但却是跨不过去的基础条件。超级大模型的博弈虽然才刚刚开始，但人工智能领域的迭代不可能是线性的，人类智能与机器智能孪生的时代正在朝我们走来。

深度学习（Deep Learning，DL）——近几年来被推至互联网风口的人工智能（Artificial Intelligence，AI）前沿技术。深度学习是机器学习（Machine Learning，ML）的一个分支和延伸，是人工智能领域的前沿技术。人工智能包含机器学习，而机器学习又包含深度学习。AI给出人工智能的定义为：“人工智能是一种使机器能够像人一样思考、学习、理解、推理和解决问题的技术。

“机器学习”这个词受到人们的关注已经很久了。很多人们都对机器学习感兴趣，但是一遇到机器学习中的理论领域就望而却步了，确实挺遗憾。虽然现在世界各地都有人在开发机器学习专用的程序库，方便又多样的数据集也能唾手可得。一个人即使不懂理论知识，只要准备好程序库和数据集，再写上几行代码就可以制作出有模有样的东西。机器学习的入门门槛确实降低了，我们可以一边自己动手写一些代码，一边学习机器学习。大家一直使用这类越

学习人工智能离不开了解计算机的工作原理，但大部分讲计算机的资料都特别技术化，虽然我是从事智能技术工作半生的人，身上也带着浓浓的技术气，但还是渴望能够用纯粹的白话，以超级简单的方式，讲透计算机是怎样运行的。

对于AIGC 领域而言，这仅仅是一个开始更大的变革尚待开启。生成式AI，一种利用神经网络和深度学习技术生成新内容的人工智能算法，它通常被用于生成文本、图像、音频或视频等内容，具有模拟人类创造力和想象力的特点。在过去的几年间迅速发展。生成式AI在过去的发展中，不断突破了人工智能的极限，为人类的生活和工作带来了无限的可能性和想象空间，同时，生成式AI也带来了一些挑战和风险，如数据质量、模型可解释性、伦

学习人工智能离不开了解计算机的工作原理，但大部分讲计算机的资料都特别技术化，虽然我是从事智能技术工作半生的人，身上也带着浓浓的技术气，但还是渴望能够用纯粹的白话，以超级简单的方式，讲透计算机是怎样运行的。

对于AIGC 领域而言，这仅仅是一个开始更大的变革尚待开启。生成式AI，一种利用神经网络和深度学习技术生成新内容的人工智能算法，它通常被用于生成文本、图像、音频或视频等内容，具有模拟人类创造力和想象力的特点。在过去的几年间迅速发展。生成式AI在过去的发展中，不断突破了人工智能的极限，为人类的生活和工作带来了无限的可能性和想象空间，同时，生成式AI也带来了一些挑战和风险，如数据质量、模型可解释性、伦