2025年人人懂AI之从机器学习到大模型报告-阿里云.docx

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导论

AI以极快的速度融入到每个人的日常，影响工作、学习、生活等方方面面。云计算、AI等浪潮下，IT从业者面临新挑战，也迎来新机遇。未来，AI预计会成为像计算机语言一样的基础IT技能。

本书面向广大IT从业者及学生，作者将尽可能通俗易懂的把机器学习、深度学习、神经网络等基本原理讲解清楚，并分享大语言模型、知识库等当下很火爆的AIGC应用，探讨大语言模型“知识茧房”问题及解法。期望本书能成为AI技术爱好者的启蒙书籍、学习手册。希望人人都能了解AI，知其然并知其一点所以然，看完后能有感而发：“原来AI是这么回事”，且能自己动手实践，构建自己的AI应用。

目录页

序 6

AI应用已无处不在 7

AI到底是什么 9

尝试给AI一个定义 9

机器学习训练及推理过程 12

AI三要素：数据、算法、算力 13

来一个AI的“Helloworld”样例 14

数据集和模型的数学表达与抽象 16

损失函数(CostFunction) 17

梯度下降 20

多变量扩展 23

小结 26

讲解视频 28

深度学习及神经网络 29

神经网络的由来 31

回看线性回归 33

激活函数 34

Softmax：多分类 38

卷积：空间特征提取 39

多输入通道及多输出通道 43

特殊的卷积：1*1卷积 45

卷积的难以解释性 45

池化/汇聚(Pooling)：MaxPooling、AveragePooling 46

全连接（FullyConnected） 48

深入理解经典CNN 48

像搭积木一样构建神经网络 51

动手实践：搭建一个自己的神经网络-手写数字识别CNN 53

更多经典CNN 55

动手实践：在云上搭建深度学习notebook开发环境 57

讲解视频 60

AIGC及大模型 61

硅基智能vs碳基智能：AIGC带给我们的惊喜 61

大语言模型（LLM） 63

语言的数据特征 63

文本转向量（数字化） 64

应用开发新范式：对话即编程 67

LLM在实际应用中的难点问题 69

LLM“知识茧房”破解之法：RAG 71

知识库+LLM智能问答系统的构建流程 73

Langchain简介 76

系列动手实践 79

在云上从0开始搭建Langchain-ChatGLMLLM环境 79

从0开始搭建LLM+知识库智能问答钉钉机器人 84

讲解视频 90

如何把AI技术融入到产品 91

产业界在干什么 91

学术界在干什么 91

AI落地三问 94

附录 96

笔者简介 96

参考资料 96

序6

序

AI以极快的速度融入到每个人的日常，影响工作、学习、生活等方方面面。云计算、AI等浪潮下，IT从业者面临新挑战，也迎来新机遇。未来，AI预计会成为像计算机语言一样的基础IT技能。笔者作为云计算行业从业者，对AI一直保持着强烈好奇心和关注。

本书面向广大IT从业者及学生，作者将尽可能通俗易懂的把机器学习、深度学习、神经网络等基本原理讲解清楚，并分享大语言模型、知识库等当下很火爆的AIGC应用，探讨大语言模型“知识茧房”问题及解法。期望本书能成为AI技术爱好者的启蒙书籍、学习手册。希望人人都能了解AI，知其然并知其一点所以然，看完后能有感而发：“原来AI是这么回事”，且能自己动手实践，构建自己的AI应用。

借此机会诚挚致谢吴恩达、周志华、李沐等学者以及斯坦福大学等机构推出的优秀AI课程，从中受益匪浅。本文也将引用其个别示例和图表，用于加深大家对AI原理的理解。

AI应用已无处不在7

AI应用已无处不在

AI似乎已无处不在，早已深入到各行业：金融、制造、消费、医疗、教育、交通等等。随着chatGPT引爆的新一轮AI浪潮，使AIGC也进一步融入到每个人的工作、学习、