一、人工智能 (AI) 的基础：从机器学习到深度学习

  • 人工智能AI（Artificial Intelligence）

  • 机器学习 (Machine Learning)：人工智能AI的一个子领域，其他的还有比如符号主义 (Symbolic AI)，进化计算 (Evolutionary Computation)

  • 深度学习 (Deep Learning)：机器学习的一个子集,使用多层神经网络来学习和表示数据

  • 监督学习 (Supervised Learning)、无监督学习 (Unsupervised Learning)、半监督学习 (Semi-supervised Learning)：是深度学习的应用

  • 神经网络 (Neural Network): 深度学习的核心。传统机器学习算法的一个重要特征就是不使用神经网络。它们主要依靠统计学、概率论和优化理论等方法来学习数据中的模式和关系，构建预测模型。而神经网络是深度学习的核心组成部分，通过模拟人脑的神经元结构和连接方式，来学习复杂的数据表示和模式。

二、深度学习的硬件加速：GPU、TPU 和 NPU 的比较

  • GPU (图形处理单元): 最初设计用于处理图形渲染任务，但由于其强大的并行计算能力，在深度学习训练中表现出色，成为主流选择。

  • TPU (张量处理单元): Google专门为机器学习应用设计的定制化芯片，在处理张量运算方面效率比GPU更高，尤其在大型模型训练中优势明显。

  • NPU (神经网络处理器): 专为神经网络算法设计的处理器，旨在加速深度学习推理任务，通常集成在移动设备或边缘设备中，提供低功耗、高性能的AI计算能力。

三、深度学习框架：PyTorch 和 TensorFlow 的优势和应用

  • PyTorch: 由Facebook开发的开源深度学习框架，以其灵活性和易用性著称，便于研究和快速原型设计。

  • TensorFlow: 由Google开发的开源深度学习框架，以其强大的生态系统和部署能力著称，适用于大规模应用和生产环境。

  • CUDA (Compute Unified Device Architecture): NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，允许开发者使用GPU进行通用计算，包括深度学习。

PyTorch和TensorFlow作为主流深度学习框架，通过集成NVIDIA开发的CUDA并行计算平台，实现了高效的GPU加速。CUDA提供了GPU编程接口，使这些框架能够充分利用GPU的并行计算能力，大幅提升深度学习模型的训练和推理速度。虽然框架本身不直接管理GPU，但它们通过调用CUDA库来处理GPU调度和内存管理，为开发者提供了简化的GPU编程体验。对于需要更精细控制的场景，开发者仍可直接使用CUDA API进行底层GPU编程，但这需要更专业的知识。这种架构设计使得深度学习开发既能享受框架带来的便利，又保留了深度优化的可能性。

四、Transformer 架构：深度学习的里程碑，推动 AI 发展

  • Transformer: 一种基于自注意力机制的神经网络架构，在自然语言处理领域取得了巨大成功，例如GPT-3、BERT等模型都基于Transformer架构。它能够并行处理序列数据，捕捉长距离依赖关系，在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中表现出色。

  • CNNs (Convolutional Neural Networks): 主要用于处理网格状数据，例如图像和视频。它们利用卷积核提取局部特征，通过多层卷积和池化操作，逐步学习更高层次的特征表示。在图像分类、目标检测、图像分割等领域广泛应用。

  • RNNs (Recurrent Neural Networks): 擅长处理序列数据，例如文本和语音。它们通过循环结构，将前一个时间步的隐藏状态传递给下一个时间步，能够学习序列数据的时序信息。应用于机器翻译、语音识别、文本生成等任务。

  • GANs (Generative Adversarial Networks): 由两个网络组成：生成器和判别器。生成器尝试生成逼真的数据，判别器尝试区分真实数据和生成数据。两者通过对抗训练，不断提升生成数据的质量。应用于图像生成、文本生成、视频生成等领域。

  • GNNs (Graph Neural Networks): 用于处理图结构数据，例如社交网络、分子结构、知识图谱。它们通过消息传递机制，学习节点和边之间的关系，能够捕捉图结构的复杂信息。应用于节点分类、链接预测、图分类等任务。

  • AEs (Autoencoders): 一种无监督学习模型，旨在学习数据的压缩表示。它由编码器和解码器组成，编码器将输入数据压缩成低维表示，解码器将低维表示重建为原始数据。应用于降维、特征提取、异常检测等任务。

Transformer 的出现，如同为 AI 领域注入了一剂强心针，推动了其快速发展。其并行处理能力、长距离依赖处理、可扩展性和灵活性的特点，使得它能够高效地训练出规模更大、性能更强的模型。自注意力机制的创新，不仅解决了传统 RNN 处理长序列的难题，也为理解和处理数据关系提供了新的思路。预训练-微调范式的成功应用，进一步降低了模型训练的门槛，促进了迁移学习的普及。Transformer 的影响力远远超出了自然语言处理领域，它已成功应用于计算机视觉、语音处理等多个领域，并不断涌现出各种优化和变体，例如 BERT、GPT 系列等。Transformer 的成功，不仅在于其自身强大的性能，更在于它引领了 AI 领域的新方向，激发了研究人员不断探索创新的架构和方法，最终推动了整个 AI 行业的蓬勃发展。

大型语言模型 (LLM) 的训练和运行需要强大的计算能力，GPU、TPU 和 NPU 等硬件都能提供支持。其中，NVIDIA GPU 凭借其成熟的生态系统、广泛的软件支持、持续的性能优化以及先发优势，已成为深度学习领域的主流选择。CUDA 作为 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型，为开发者利用 GPU 的并行处理能力提供了强大工具，并通过底层优化，使得深度学习框架在 NVIDIA GPU 上能够高效运行。 尽管 NVIDIA GPU 目前占据主导地位，但 AMD 的 ROCm 平台、苹果的 M 系列芯片以及 Google 的 TPU 等其他选择也在不断发展，未来深度学习硬件生态将更加多元化。

五、AI 应用案例：图像识别、推荐系统、人脸识别等

手机上的摄像图像识别

  • 主要架构：卷积神经网络（CNN）

  • 常见模型：MobileNet、EfficientNet、SqueezeNet、ShuffleNet

根据人的活动规律推荐APP

  • 主要架构：循环神经网络（RNN）/ 长短期记忆网络（LSTM）

  • 常见模型：DeepAR、LSTNet、RETAIN

智能抠图

  • 主要架构：卷积神经网络（CNN）+ U-Net变体

  • 常见模型：U^2-Net、DeepLabV3+、Mask R-CNN

监控领域的人脸识别

  • 主要架构：卷积神经网络（CNN）

  • 常见模型：FaceNet、DeepFace、ArcFace、SphereFace

金融领域防止诈骗建立的智能判断

  • 主要架构：混合架构（结合多种模型）

  • 常见模型：XGBoost、LightGBM、Isolation Forest、LSTM、GraphSAGE。其中XGBoost、LightGBM、Isolation Forest 等模型是基于树模型的传统机器学习算法，LSTM、GraphSAGE 等模型则属于深度学习范畴。

电商平台对于商品的推荐

  • 主要架构：协同过滤 + 深度学习

  • 常见模型：NCF (Neural Collaborative Filtering)、Wide & Deep、DeepFM

互联网平台对于广告的推荐

  • 主要架构：深度学习 + 强化学习

  • 常见模型：DQN (Deep Q-Network)、DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)、DeepFM、xDeepFM