大模型技术具有广泛的应用场景，可以用来赋能不同行业。大模型+传媒可以实现智能新闻写作，降低新闻的生产成本；大模型+影视可以拓宽创作素材，开拓创作思路，激发创作灵感，提升作品质量；大模型+营销可以打造虚拟客服，助力产品营销；大模型+娱乐可以加强人机互动，激发用户参与热情，增加互动的趣味性和娱乐性；大模型+军事可以增强军事情报和决策能力，可以实现实时战场翻译，快速准确的威胁评估、作战任务规划和执行、战场感知、战术决策支持、改进态势感知等；大模型+教育可以赋予教育教材新活力，让教育方式更个性化、更智能；大模型+金融可以帮助金融机构降本增效，让金融服务更有温度；大模型+医疗可以赋能医疗机构诊疗全过程。总之，大模型的发展将给人类带来了非常强大的助推力，让数字世界和现实世界的共生变得更为便捷、更为有效。 大模型的通用性使其被认为是可以成为未来人工智能应用中的关键基础设施，就像 PC 时代的操作系统一样，赋能百业，加速推进国民经济的高质量发展。

AI大模型是指具有巨大参数量的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数万亿个参数。这些模型可以通过学习大量的数据来提高预测能力，从而在自然语言处理、计算机视觉、自主驾驶等领域取得重要突破。根据OpenAI的分类方法，可以将AI模型分为小型模型、中型模型、大型模型和极大型模型，其中大型模型和极大型模型可以被视为AI大模型。 AI大模型的发展历程非常丰富多样，目前已经涌现了许多具有重要影响力的大模型。然而，随着技术的不断进步和研究的推进，我们可以期待更多更强大的AI大模型的涌现。这些模型将继续通过更大的参数量和更深的网络结构来提升性能，同时也需要更强的计算资源、更优秀的算法优化方法以及更多的训练数据来支持。 AI大模型的出现带来了许多优点，例如更精确的预测能力、更好的泛化能力和更广泛的应用范围。然而，AI大模型也存在一些不足之处，比如需要更高的计算资源和训练时间，以及对数据的依赖性较强。此外，由于模型参数量过大，AI大模型也面临着可解释性不足、难以部署和隐私保护等问题

00-20230522-华泰人工智能研究6周年回顾.pdf 01-20170601-框架及经典算法简介.pdf 02-20170622-广义线性模型.pdf 03-20170804-支持向量机模型.pdf 04-20170817-朴素贝叶斯模型.pdf 05-20170831-随机森林模型.pdf 06-20170911-Boosting 模型.pdf 07-20170919-Python 实战.pdf 08-20171123-全连接神经网络.pdf ... 66-20230426-面向投资研究行业的GPT使用指南.pdf 67-20230506-AI模型如何一箭多雕_多任务学习.pdf 68-20230511-神经网络多频率因子挖掘模型.pdf 99-2022年度中国量化投资白皮书.pdf

1.适用于大学生，不是大学生你下载这个干吗？ 2.下载完，用pycharm打开，导入应有的包即可直接打开界面使用，不能用就是你的问题。 3.记得看注意事项的文档！！！ 4.实现了增删查功能，改直接用删和增一起实现即可 5.如果你想要改界面的话，可以自己去找关于pyqt5的资料，以及如何转成.py文件。CSDN上都有。 6.另外一定要表明，本文件参考了版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/xiaotang_sama/article/details/84955884，原作者如果觉得侵权或者感觉不爽，请联系我，我一定删！！！原作者是大佬。 7.没啥要说的了好像。如果还有问题请参考我的那篇介绍文章吧！

人工智能课件完整13章节PPT涵盖机器学习、机器视觉、搜索推理、智能控制、自然语言 第一章 绪论.ppt 第二章 知识表示方法.ppt 第三章 搜索推理技术.ppt 第四章计算智能.ppt 第五章计算智能.ppt 第六章专家系统.ppt 第七章机器学习.ppt 第八章机器人规划.ppt 第九章Agent（艾真体）.ppt 第十章机器视觉.ppt 第十一章自然语言理解.ppt 第十二章 智能控制.ppt 第十三章 人工智能的争论与展望.ppt

# 人工智能简介 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学领域的一个分支，致力于开发能够模拟人类智能行为的计算机系统和算法。人工智能的目标是使计算机具备学习、推理、解决问题、感知环境和理解自然语言等智能能力，以便能够执行各种任务，甚至超越人类的智能水平。 以下是人工智能的一些关键概念和应用领域： 1. **机器学习：** 机器学习是人工智能的一个子领域，它涉及构建能够从数据中学习和改进的算法。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，用于各种任务，如图像识别、自然语言处理、预测和决策制定。 2. **深度学习：** 深度学习是机器学习的一个分支，它使用深度神经网络来模拟人脑的神经结构。深度学习在图像和语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。 3. **自然语言处理（NLP）：** NLP是AI的一个领域，致力于使计算机能够理解、分析和生成自然语言文本。NLP用于机器翻译、文本分析、情感分析等应用。 4. **计算机视觉：** 计算机视觉是研究如何使计算机理解和解释图像和视频的领域。它在图像识别、人脸识别、物体检测等方面有广

人工智能课程

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人工智能课程的期末大作业，是基于 Python 语言完成的 SimPy 仿真项目及相应的文档和课程报告。项目旨在锻炼学生独立思考的能力，培养项目业务能力和创新思维。 文件说明 src 代码目录 LICENCE LGPL 3.0 开源许可证 tutor 自己编写的培训资料及教程文件，主要是向作业小组成员展示 Python 各个工具的使用方法 misc 杂项文件（找不到的资料都在这个文件夹里面） demo 老师给出的一组示例代码 backup 备份文件 LICENCE 项目开源许可证 requirements.txt Python 的项目依赖

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