从 0 开始学 AI第 2 课AI、机器学习、深度学习和大模型是什么关系1. 这一课要解决什么问题2. 它们之间的关系3. 什么是 AI4. 什么是机器学习5. 什么是深度学习6. 什么是大模型7. 什么是大语言模型8. 什么是生成式 AI9. 几个常见误区误区 1AI 就是 ChatGPT误区 2机器学习就是深度学习误区 3大模型只会聊天误区 4模型越大一定越好10. 例子判断11. 本课核心总结12. 本课自测问题1. 这一课要解决什么问题学习 AI 时经常会看到这些词AI机器学习深度学习大模型大语言模型生成式 AI这些词不是完全并列的它们之间有一定的层级关系。可以先记住一句话AI 是最大范围机器学习是 AI 的一部分深度学习是机器学习的一部分大模型通常属于深度学习大语言模型是大模型的一种。2. 它们之间的关系可以用下面这张图理解人工智能 AI └── 机器学习 Machine Learning └── 深度学习 Deep Learning └── 大模型 Large Model └── 大语言模型 LLM简单记法AI 机器学习 深度学习 大模型 大语言模型不过生成式 AI不是单纯的层级概念。它是按照“能不能生成新内容”来划分的一类 AI。3. 什么是 AIAI全称是 Artificial Intelligence中文叫人工智能。它指的是让机器表现出某种智能行为的技术。例如识别图片识别语音翻译语言推荐视频自动驾驶回答问题生成文章生成图片AI 是一个很大的概念并不是所有 AI 都必须使用机器学习。早期一些 AI 系统主要靠人工写规则例如如果用户问营业时间就回复 9:00-18:00。 如果用户问客服电话就回复 400-xxx-xxxx。 如果用户问退货政策就回复 7 天内可退。这种系统也可以算简单 AI但它不一定具备学习能力。一句话总结AI 是最大概念指让机器表现出智能行为。4. 什么是机器学习机器学习是 AI 的一个重要分支。它的核心是不完全依赖人写规则而是让机器从数据中学习规律。比如房价预测。如果使用机器学习可以给模型大量历史房价数据面积、位置、楼层、房龄、成交价格模型会从这些数据中学习哪些因素会影响房价 面积和价格有什么关系 地段和价格有什么关系 楼层、房龄和价格有什么关系训练完成后输入一套新房子的信息模型就可以预测它的价格。机器学习常见应用包括房价预测垃圾邮件识别用户流失预测推荐系统金融风控销量预测一句话总结机器学习是让机器从数据中学习规律并用这些规律处理新问题。5. 什么是深度学习深度学习是机器学习的一种。它的核心是使用多层神经网络学习复杂规律。这里的“深度”不是说它很神秘而是指神经网络有很多层。比如识别一张猫的图片深度学习模型可能会逐层学习第一层边缘、线条 第二层纹理、局部形状 第三层眼睛、耳朵、鼻子 更高层判断这可能是一只猫深度学习特别适合处理复杂数据例如图片语音视频自然语言自动驾驶感知医学影像一句话总结深度学习是使用多层神经网络处理复杂数据的一类机器学习方法。6. 什么是大模型大模型通常指规模很大的深度学习模型。它的“大”主要体现在几个方面参数多训练数据多消耗算力大能力更通用普通模型通常只擅长一个任务例如猫狗识别模型识别猫和狗 房价预测模型预测房价 垃圾邮件模型判断垃圾邮件而大模型通常更通用可以完成多种任务例如聊天写文章总结文档翻译写代码分析数据生成图片辅助办公一句话总结大模型是规模更大、能力更通用的一类深度学习模型。7. 什么是大语言模型大语言模型英文是 Large Language Model简称 LLM。它是大模型的一种主要处理语言文字。例如 ChatGPT 这类工具背后就是大语言模型。大语言模型可以完成问答写作总结翻译改写写代码提取信息可以先这样理解大语言模型是通过大量文本训练出来的模型擅长理解和生成文字内容。8. 什么是生成式 AI生成式 AI 指的是能够生成新内容的 AI。它可以生成文字图片音频视频代码表格例如ChatGPT 生成文章 文生图工具生成图片 AI 工具生成视频 AI 工具生成音乐生成式 AI 的重点是“生成内容”。但不是所有 AI 都是生成式 AI。例如判断邮件是不是垃圾邮件 预测房价 识别人脸 判断产品有没有划痕这些任务主要是判断、分类或预测不一定是在生成新内容。一句话总结生成式 AI 是能够生成文字、图片、音频、视频等新内容的 AI。9. 几个常见误区误区 1AI 就是 ChatGPT不对。ChatGPT 是 AI 的一种应用但 AI 不等于 ChatGPT。AI 还包括人脸识别语音识别推荐系统自动驾驶工业质检医学影像分析误区 2机器学习就是深度学习不对。深度学习是机器学习的一种但机器学习不只有深度学习。机器学习还包括线性回归逻辑回归决策树随机森林KNN误区 3大模型只会聊天不对。聊天只是大模型的一种使用方式。大模型还可以用于写代码总结文档信息提取数据分析知识库问答办公自动化误区 4模型越大一定越好不一定。大模型能力强但也有一些问题成本更高速度可能更慢部署更复杂对硬件要求更高有些简单任务小模型反而更合适。例如只做垃圾邮件分类、固定格式识别、简单文本分类时不一定需要非常大的模型。10. 例子判断例子类型计算器计算 100 × 25普通软件根据历史房价预测某套房子的价格机器学习手机相册自动识别照片里的人脸深度学习 / 计算机视觉ChatGPT 帮你写一篇博客文章大语言模型 / 生成式 AI工厂摄像头自动识别产品表面有没有划痕深度学习 / 计算机视觉抖音根据你的观看历史推荐视频机器学习 / 推荐系统文生图工具根据一句话生成图片生成式 AIExcel 里用公式自动求和普通软件需要注意的是有些例子可以同时属于多个层级。例如 ChatGPT 写文章可以同时属于AI 机器学习 深度学习 大模型 大语言模型 生成式 AI平时回答时可以选择它最典型的分类大语言模型 / 生成式 AI。11. 本课核心总结本课最重要的是理解这些关系AI 是最大范围。 机器学习是 AI 的一个分支。 深度学习是机器学习的一种。 大模型通常属于深度学习。 大语言模型是大模型的一种主要处理文字。 生成式 AI 是能够生成新内容的 AI。最简记忆版AI 机器学习 深度学习 大模型 大语言模型同时要记住ChatGPT 是 AI但 AI 不等于 ChatGPT。 深度学习是机器学习的一种但机器学习不等于深度学习。 生成式 AI 的重点是生成文字、图片、音频、视频等新内容。12. 本课自测问题可以用下面几个问题检查自己是否理解AI 和机器学习是什么关系机器学习和深度学习是什么关系大模型为什么叫“大”ChatGPT 属于哪类 AI推荐系统一定是生成式 AI 吗Excel 自动求和为什么不是 AI如果能用自己的话回答这些问题就说明已经理解了本课的核心内容。
从 0 开始学 AI：第 2 课，AI、机器学习、深度学习和大模型是什么关系？
从 0 开始学 AI第 2 课AI、机器学习、深度学习和大模型是什么关系1. 这一课要解决什么问题2. 它们之间的关系3. 什么是 AI4. 什么是机器学习5. 什么是深度学习6. 什么是大模型7. 什么是大语言模型8. 什么是生成式 AI9. 几个常见误区误区 1AI 就是 ChatGPT误区 2机器学习就是深度学习误区 3大模型只会聊天误区 4模型越大一定越好10. 例子判断11. 本课核心总结12. 本课自测问题1. 这一课要解决什么问题学习 AI 时经常会看到这些词AI机器学习深度学习大模型大语言模型生成式 AI这些词不是完全并列的它们之间有一定的层级关系。可以先记住一句话AI 是最大范围机器学习是 AI 的一部分深度学习是机器学习的一部分大模型通常属于深度学习大语言模型是大模型的一种。2. 它们之间的关系可以用下面这张图理解人工智能 AI └── 机器学习 Machine Learning └── 深度学习 Deep Learning └── 大模型 Large Model └── 大语言模型 LLM简单记法AI 机器学习 深度学习 大模型 大语言模型不过生成式 AI不是单纯的层级概念。它是按照“能不能生成新内容”来划分的一类 AI。3. 什么是 AIAI全称是 Artificial Intelligence中文叫人工智能。它指的是让机器表现出某种智能行为的技术。例如识别图片识别语音翻译语言推荐视频自动驾驶回答问题生成文章生成图片AI 是一个很大的概念并不是所有 AI 都必须使用机器学习。早期一些 AI 系统主要靠人工写规则例如如果用户问营业时间就回复 9:00-18:00。 如果用户问客服电话就回复 400-xxx-xxxx。 如果用户问退货政策就回复 7 天内可退。这种系统也可以算简单 AI但它不一定具备学习能力。一句话总结AI 是最大概念指让机器表现出智能行为。4. 什么是机器学习机器学习是 AI 的一个重要分支。它的核心是不完全依赖人写规则而是让机器从数据中学习规律。比如房价预测。如果使用机器学习可以给模型大量历史房价数据面积、位置、楼层、房龄、成交价格模型会从这些数据中学习哪些因素会影响房价 面积和价格有什么关系 地段和价格有什么关系 楼层、房龄和价格有什么关系训练完成后输入一套新房子的信息模型就可以预测它的价格。机器学习常见应用包括房价预测垃圾邮件识别用户流失预测推荐系统金融风控销量预测一句话总结机器学习是让机器从数据中学习规律并用这些规律处理新问题。5. 什么是深度学习深度学习是机器学习的一种。它的核心是使用多层神经网络学习复杂规律。这里的“深度”不是说它很神秘而是指神经网络有很多层。比如识别一张猫的图片深度学习模型可能会逐层学习第一层边缘、线条 第二层纹理、局部形状 第三层眼睛、耳朵、鼻子 更高层判断这可能是一只猫深度学习特别适合处理复杂数据例如图片语音视频自然语言自动驾驶感知医学影像一句话总结深度学习是使用多层神经网络处理复杂数据的一类机器学习方法。6. 什么是大模型大模型通常指规模很大的深度学习模型。它的“大”主要体现在几个方面参数多训练数据多消耗算力大能力更通用普通模型通常只擅长一个任务例如猫狗识别模型识别猫和狗 房价预测模型预测房价 垃圾邮件模型判断垃圾邮件而大模型通常更通用可以完成多种任务例如聊天写文章总结文档翻译写代码分析数据生成图片辅助办公一句话总结大模型是规模更大、能力更通用的一类深度学习模型。7. 什么是大语言模型大语言模型英文是 Large Language Model简称 LLM。它是大模型的一种主要处理语言文字。例如 ChatGPT 这类工具背后就是大语言模型。大语言模型可以完成问答写作总结翻译改写写代码提取信息可以先这样理解大语言模型是通过大量文本训练出来的模型擅长理解和生成文字内容。8. 什么是生成式 AI生成式 AI 指的是能够生成新内容的 AI。它可以生成文字图片音频视频代码表格例如ChatGPT 生成文章 文生图工具生成图片 AI 工具生成视频 AI 工具生成音乐生成式 AI 的重点是“生成内容”。但不是所有 AI 都是生成式 AI。例如判断邮件是不是垃圾邮件 预测房价 识别人脸 判断产品有没有划痕这些任务主要是判断、分类或预测不一定是在生成新内容。一句话总结生成式 AI 是能够生成文字、图片、音频、视频等新内容的 AI。9. 几个常见误区误区 1AI 就是 ChatGPT不对。ChatGPT 是 AI 的一种应用但 AI 不等于 ChatGPT。AI 还包括人脸识别语音识别推荐系统自动驾驶工业质检医学影像分析误区 2机器学习就是深度学习不对。深度学习是机器学习的一种但机器学习不只有深度学习。机器学习还包括线性回归逻辑回归决策树随机森林KNN误区 3大模型只会聊天不对。聊天只是大模型的一种使用方式。大模型还可以用于写代码总结文档信息提取数据分析知识库问答办公自动化误区 4模型越大一定越好不一定。大模型能力强但也有一些问题成本更高速度可能更慢部署更复杂对硬件要求更高有些简单任务小模型反而更合适。例如只做垃圾邮件分类、固定格式识别、简单文本分类时不一定需要非常大的模型。10. 例子判断例子类型计算器计算 100 × 25普通软件根据历史房价预测某套房子的价格机器学习手机相册自动识别照片里的人脸深度学习 / 计算机视觉ChatGPT 帮你写一篇博客文章大语言模型 / 生成式 AI工厂摄像头自动识别产品表面有没有划痕深度学习 / 计算机视觉抖音根据你的观看历史推荐视频机器学习 / 推荐系统文生图工具根据一句话生成图片生成式 AIExcel 里用公式自动求和普通软件需要注意的是有些例子可以同时属于多个层级。例如 ChatGPT 写文章可以同时属于AI 机器学习 深度学习 大模型 大语言模型 生成式 AI平时回答时可以选择它最典型的分类大语言模型 / 生成式 AI。11. 本课核心总结本课最重要的是理解这些关系AI 是最大范围。 机器学习是 AI 的一个分支。 深度学习是机器学习的一种。 大模型通常属于深度学习。 大语言模型是大模型的一种主要处理文字。 生成式 AI 是能够生成新内容的 AI。最简记忆版AI 机器学习 深度学习 大模型 大语言模型同时要记住ChatGPT 是 AI但 AI 不等于 ChatGPT。 深度学习是机器学习的一种但机器学习不等于深度学习。 生成式 AI 的重点是生成文字、图片、音频、视频等新内容。12. 本课自测问题可以用下面几个问题检查自己是否理解AI 和机器学习是什么关系机器学习和深度学习是什么关系大模型为什么叫“大”ChatGPT 属于哪类 AI推荐系统一定是生成式 AI 吗Excel 自动求和为什么不是 AI如果能用自己的话回答这些问题就说明已经理解了本课的核心内容。
