AI 基础知识从 0.3 到 0.4——如何选对深度学习模型？

主要观点总结

本文介绍了AI基础知识系列文章，从0.1到0.3，详细讲解了从机器学习基础到深度学习模型构建的过程，并探讨了AI模型中模型架构与具体模型的关系。文章还讨论了常见的模型架构类型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和Transformer模型，以及它们的典型模型。此外，文章还介绍了微调、预训练模型、知识蒸馏等概念，并演示了使用预训练模型对IMDB电影评论数据集进行情感分析的流程。最后，文章提及了AI实时音视频互动解决方案，展示了AI与用户之间实时交互的潜力。

关键观点总结

关键观点1: AI基础知识系列文章

介绍了AI基础知识的系列文章，从机器学习到深度学习模型构建，并探讨了模型架构与具体模型的关系。

关键观点2: 常见模型架构类型

描述了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和Transformer模型，以及它们的典型模型。

关键观点3: 微调、预训练模型与知识蒸馏

解释了微调、预训练模型与知识蒸馏的概念，并演示了使用预训练模型进行情感分析的流程。

关键观点4: AI实时音视频互动解决方案

介绍了AI实时音视频互动解决方案，展示了AI与用户之间实时交互的潜力。

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