由于智能机器和应用程序的广泛应用，人工智能、机器学习和深度学习已成为当今商业世界中最受关注的技术。尽管这些术语在全世界的商业对话中占主导地位，但许多人很难区分它们，甚至这三个术语经常被互换使用。然而，其实它们并不完全指代相同的事物。

第一次认真体验AI聊天，节目效果很离谱。但除了搞笑感觉这会是一个未来巨大的新方向，期待这种技术的更多应用彩云小梦2.0对话版下载链接：dream.volctracer.com/a/mxY0D894

传统搜索引擎主要是做检索工作，但传统技术只能够解决显式匹配，对于语义层面上的匹配是不足以满足要求的。BERT等预训练语言模型的加入，能够解决一定的语义匹配问题，但也会带来三大挑战：1. 长文本建模 2. 昂贵计算 3. 排序无关的预训练。本次讨论的论文介绍了逐一解决这三个问题的方法，在节目当中沈老师还会和殷大伟老师一起探讨“学术与工程”这一话题…… 对论文和十问感兴趣的同学可以前往阅读：Pre-trained Language Model based Ranking in Baidu Search

本课程无缝衔接数据开发、人工智能、数据分析，后续挑战30w年薪。从零基础开始入门学习Python，开发环境使用最新版python3.10，从软件下载，IDE使用，让学生一步步了解Python，掌握Python基础语法，掌握代码编写的规范和技巧，Bug调试能力，用Python第三方库做出可视化图表。课程+配套练习学练结合，锻炼学生的自主解决问题的能力和举一反三能力，课堂生动有趣，不枯燥。

下一期会有七酱真人声音出现，喜欢本期视频的观众老爷们点个三连给up回一口血，你们的支持是我做视频的最大动力！！！后续在人工智能上有什么需要七酱分享的可以在评论区留言或者私信我

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Attention 是注意力的意思，从它的命名方式看，很明显借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先介绍人类的视觉注意力。视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。人类视觉通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，也就是一般所说的注意力焦点，而后对这一区域投入更多注意力资源，以获取更多所需要关注目标的细节信息，而抑制其他无用信息。那怎么让深度学习模型进行注意力计算呢？博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=3

Word2Vec 模型已经是一个成熟的做词向量的模型，但是这种模型做出来的词向量是缺乏灵魂的（无法解决多义词问题）。那么，如何让词向量变得更加智能，能够和人类一样思考出这个多义词问题来呢？这就是我们 ELMo 模型要做的一件事，也是它相比较 Word2Vec 改进的一件事。博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看配套 github 链接：https://github.com/nickch