本文全面介绍了人工智能（AI）的工作原理，包括其定义、组成部分以及如何逐步构建和运用AI系统。文章从数据收集、预处理、模型选择、训练、测试评估、优化、部署到持续学习等各个环节，详细阐述了AI的工作流程，旨在帮助读者更好地理解AI技术及其应用，希望对你有所帮助。

机器学习是AI的关键技术之一，是指机器从历史数据中学习规律，从而提升系统某个性能度量的过程。这篇文章，我们在作者的带领下梳理下全流程。

自从AI大模型问世以来，仿佛很少有人提及NLP技术这个词了。昨天休息的时候突然在想一个问题，AI大模型已经如此强大了，还需要传统的NLP技术吗？

怎么理解支持向量机SVM算法这一概念及其应用场景？这篇文章里，作者做了相对详细的分析和解读，一起来看一下。

在机器学习里，课程学习是一种常用的策略，而心理学中有名的“逐步暴露疗法”，其实和人工智能里的“课程学习”的设计思路非常类似。怎么解读呢？一起来看看作者的分享。

什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯算法可以如何被应用与实践？关于这些问题，作者做了较为详细的阐述，我们不妨一起来看一下。

在人工智能领域，机器学习也是一项至关重要的技术。那么，机器学习能做什么？一起来看看本文的分析吧。

机器学习崛起，靠数据、算力、算法，助力AI大放异彩，想了解更多看看这篇文章吧。

生成式AI已经是一个热门词汇，但不少人还不太了解其中的意思。这篇文章里，作者就这一概念做了阐述，一起来看。

结合GBDT（梯度提升树）和2/8法则，我们可以如何更好地实践时间管理？不妨来看看这篇文章，或许可以给你一些启发。

我们容易因为“对事物的发展抱有消极的预期”而产生拖延的情绪，这篇文章里，作者便结合“贝叶斯更新”这一方法，尝试找到相应的应对思路，一起来看。

人工智能作为当下新质生产力的代表，其技术更新已经历过很多个版本，随着ChatGPT的火热，AI逐渐进入大众视野，并在衣食住行方方面面影响着人们。AI 是让计算机模拟人类智能的技术，它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域，通过使用大量的数据和算法，AI 可以让计算机学会像人类一样思考、学习和解决问题。机器学习作为人工智能领域的核心，是使计算机拥有智能的基石，本文对机器学习的核心领域、术语和深度学习与强化学习作简单介绍，不涉及复杂的数学模型，通俗地讲解AI底层知识原理。