跳到主要内容AIGC 新兴领域发展与 99 个 AI 专业名词解释 | 极客日志PythonAI算法
AIGC 新兴领域发展与 99 个 AI 专业名词解释
AIGC 被视为未来十年的重大机遇，推动人工智能行业快速发展。本文分析了 AIGC 岗位的市场需求、薪资水平及传统产品经理转型所需能力，并详细列举了 99 个 AI 领域的专业术语，涵盖监督学习、深度学习、神经网络、强化学习等核心概念，为从业者提供基础认知参考。
马化腾曾经表示过："我们最开始认为 AI 是互联网十年不遇的机会，但是现在越想越觉得，这是百年不遇的，类似发明电的工业革命一样的机遇"
真心建议大家未来冲一冲新兴领域，特别是 AIGC 方向，因为 AIGC 是未来 10-30 年最大的机遇和风口。
首先：岗位多。
ChatGPT 爆火之后，对于整个人工智能行业有非常大的推动作用。
大量的资本进入这个领域，催生了大量的新公司，各个大厂为了抢占先机，纷纷在这个领域重金投入。随之而来的就是大量的人才需求，但是这一波浪潮来的如此之迅捷，整个市场上人才供应是严重不足的。跟行业内的从业者聊起来，也是一样的直观感受。
其次，薪资比较高。
以上就会导致一个问题：公司想要找到经验丰富的人比较难，要么花大价钱抢人，要么降低招聘要求抢人，整体给到的薪资水平就会比较高，大多在 40K 左右。
最后，要求相对比较低，非常适合入局。
要注意： 上图里面 1-3 年或者 3-5 年的经验要求，是指产品经理的经验（从下图百度的招聘要求也可以看出来），而非 AIGC 的工作经验，因为 AIGC 是今年才大火的。
这样就导致只要之前是做产品经理的，然后要 AIGC 相关的项目经验，外加一些对于技术的理解，就可以拿到面试机会。
一、AIGC 是什么？
生成式 AI，即由人工智能来生成内容。比如 AI 通过训练后可以学习生成图像、文字、音频、视频等，未来会广泛应用在各个领域。
二、AIGC 产品经理的未来发展怎么样？
仅 2023 年一季度就新增 17 万家人工智能相关企业，总计已有 267 万家。说明 AIGC 产业正在高速发展中，但由于领域较新，行业人才还存在大量缺口，所以现在正是入局的好时机。
三、AIGC 岗位的方向有哪些？
不仅是产品经理，开发、算法、测试都有岗位需求。
3.1 行业大模型
通过海量行业数据的训练，能对行业中的各种现象进行预测、分析、辅助决策，还能通过深度学习生成内容，比如金融、营销、医疗、内容、教育等行业。
3.2 语言大模型
比如 ChatGPT、文心一言等，通过学习可以辅助生成文本类任务，应用于医疗、广告、内容电商等领域。
3.3 图像大模型
通过学习自主生成图像类任务，比如 AI 绘画、广告创意、海报配图等，在应用层展示绘画和设计能力。
四、传统互联网产品经理转型 AIGC 产品经理需要具备哪些能力？
工作内容上是差不多的，都需要进行需求分析、竞品调研、产品规划设计等过程。
区别在于：
1）要有 AIGC 相关的项目经验，大家可以自己多分析几个岗位 JD，这算是硬性要求。如果想做 AIGC 产品经理，但是缺乏 AIGC 项目经验的。
2）需要掌握 AI 算法知识，了解如何用 AI 能力来达到想要的效果，还要能了解算法背后的原理和应用场景。
大家如果想做 AI 产品经理，以下内容需要对照学习补充。
为了更好的帮助大家入门 AI 行业，接下来重磅给大家推荐 99 个 AI 领域专业术语：
1、人工智能 (AI):一种能够执行智能任务的计算机系统或程序。
2、监督学习(Supervised learning):训练模型时提供输入数据和输出结果，以便模型能够进行预测和分类。
3、非监督学习(Unsupervised learning):训练模型时只提供输入数据，模型需要自己发现数据的结构和模式。
4、机器学习(ML):从数据中自动提取模式的一种方法，用于训练计算机模型，以便能够进行预测和决策。
5、深度学习(DL):一种机器学习方法，它利用深层神经网络来执行复杂的学习任务。
6、神经网络(NN):一种模仿人类大脑神经元组织的计算模型。
7、自然语言处理(NLP):计算机对自然语言的处理，包括语音识别、自然语言理解和生成等任务。
8、计算机视觉(CV):计算机对图像和视频的处理，包括对象检测、图像分割、场景理解等任务。
9、偏差 - 方差权衡(Bias-variance tradeoff):在机器学习中，通过控制模型的偏差和方差来实现
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10、过拟合(Overfitting):机器学习模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳的情况。
11、欠拟合(Underfitting):机器学习模型无法捕捉到数据中的模式和关系的情况。
12、正则化(Regularization):一种方法，用于减少模型过度拟合的程度。
13、数据挖掘(DM):从大量数据中提取知识和信息的过程。
14、数据科学(DS):使用数学、统计学和计算机科学等工具来分析和解决现实世界中的数据问题。
15、数据预处理(Data preprocessing):在进行机器学习或数据挖掘之前，对原始数据进行处理，包括数据清洗、特征选择等。
16、特征提取(Feature extraction):从原始数据中提取有意义的特征。
17、特征选择(Feature selection):选择最相关的特征以提高模型的准确性和泛化能力。
18、数据集(Dataset):一组用于训练和测试机器学习模型的数据。
19、强化学习(Reinforcement learning):一种通过试错学习的机器学习方法，它基于奖励和惩罚来指导模型的行为。
20、模型评估(Model evaluation):评估机器学习模型的性能，以便决定是否需要进行调整或改进。
21、模型选择(Model selection):在多个机器学习模型中选择最合适的模型以解决特定的问题。
22、卷积神经网络(Convolutional neural network):一种用于图像和视频处理的神经网络模型
23、循环神经网络(Recurrent neural network):一种用于序列数据处理的神经网络模型。
24、Dropout:在深度学习中，随机地将一些神经元从神经网络中删除，以避免过度拟合的方法。
25、梯度下降(Gradient descent):优化算法，用于调整模型参数以最小化损失函数。
26、损失函数(Loss function):用于衡量机器学习模型预测结果与真实结果之间的差异。
27、学习率(Learning rate):控制梯度下降算法中参数调整的速度。
28、批量梯度下降(Batch gradient descent)：一种梯度下降方法，它在每个训练步骤中使用全部训练集。
29、生成对抗网络(Generative adversarial network):一种由两个神经网络组成的模型，一个生成器和一个判别器，用于生成逼真的假数据。
30、支持向量机(Support vector machine):一种用于分类和回归的机器学习模型。
31、随机梯度下降(Stochastic gradient descent):一种梯度下降方法，它在每个训练步骤中仅使用一个样本。
32、小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent):一种梯度下降方法，它在每个训练步骤中使用一小批量的样本。
33、长短期记忆(Long short-term memory):一种循环神经网络的变体，用于处理长序列数据。
34、自编码器(Autoencoder):一种无监督学习模型，用于学习数据的低维表示。
35、随机森林(Random forest):一种用于分类和回归的集成学习模型。
36、K 最近邻算法(K-nearest neighbor):一种用于分类和回归的非参数算法。
37、贝叶斯网络(Bayesian network):一种基于贝叶斯定理的概率图模型。
38、马尔可夫链(Markov chain):一种用于建模状态转移过程的随机过程。
39、马尔可夫决策过程(Markov decision process):一种用于建模决策过程的马尔可夫链。
40、Q 学习(Q-learning):一种无模型的强化学习算法，用于学习最优策略。
41、AdaGrad:一种梯度下降算法，用于自适应地调整每个参数的学习率。
42、RMSProp:一种梯度下降算法，用于自适应地调整每个参数的学习率。
43、Adam:一种梯度下降算法，结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点。
44、深度强化学习(Deep reinforcement learning):一种强化学习方法，使用深度神经网络来学习最优策略。
45、策略梯度(Policy gradient):一种强化学习算法，用于直接优化策略函数。
46、序列到序列模型(Sequence-to-sequence model):一种用于序列到序列的自然语言处理任务的神经网络模型。
47、反向传播(Backpropagation):一种用于计算神经网络中参数梯度的算法。
48、AlphaGo:由 Google DeepMind 开发的人工智能计算机程序，用于下围棋。
49、AlphaZero:由 Google DeepMind 开发的人工智能计算机程序，能够在没有任何人类知识指导的情况下学会玩国际象棋、围棋和日本将棋等游戏。
50、词向量(Word embedding):一种将单词映射到实数向量的技术，用于自然语言处理任务。
51、优化器(Optimizer):一种用于调整神经网络参数以最小化损失函数的算法。
52、异常检测(Anomaly detection):一种用于检测异常数据的技术。
53、主成分分析(Principal component analysis):一种用于降维的无监督学习方法。
54、聚类(Clustering):一种将数据分组为相似类别的无监督学习方法。
55、交叉验证(Cross-validation):一种用于评估机器学习模型性能的技术。
56、超参数调整 (Hyperparameter tuning):一种通过调整模型超参数来提高模型性能的技术。
57、特征工程（Feature engineering)：一种将原始数据转换为有意义的特
58、对抗样本(Adversarial examples):一种人工制造的输入数据，目的是欺骗机器学习模型。
59、对抗训练(Adversarial training):一种训练机器学习模型以抵御对抗样本的方法。
60、可解释性机器学习(Explainable machine learning)：一种机器学习方法，可以解释模型的决策过程和预测结果。
61、机器学习管道(Machine learning pipeline):一种处理原始数据并构建模型的自动化流程。
62、卷积神经网络(Convolutional neural network):一种特殊类型的神经网络，处理图像和视频数据。
63、循环神经网络(Recurrent neural network):一种特殊类型的神经网络，可以处理序列数据。
64、神经网络架构搜索(Neural architecture search):一种自动寻找神经网络架构的技术。
65、神经元(Neuron):神经网络中的基本单位，接收输入并生成输出。
66、激活函数(Activation function):神经网络中的一种函数，用于在神经元之间传递信息。
67、LSTM(Long short-term memory):一种循环神经网络架构，可以有效地处理长序列数据。
68、GRU(Gated recurrent unit):一种循环神经网络架构，比 LSTM 更简单且计算成本更低。
69、自注意力机制(Self-attention mechanism):一种用于处理序列数据的注意力机制。
70、梯度下降(Gradient descent):一种优化算法，用于调整神经网络中的权重，使损失函数最小化。
71、随机梯度下降(Stochastic gradient descent):一种梯度下降的变体，每次更新权重时使用随机的小批量样本。
72、批量归一化(Batch normalization):一种神经网络层技术，加速模型的训练提高模型的泛化能力。
73、参数初始化(Parameter initialization):在神经网络训练之前初始化权重和偏差的过程。
74、正则化(Regularization)：一种防止过拟合的技术，包括 L1、L2 正则化、Dropout 等。
75、语义分割(Semantic segmentation):一种将图像分割成语义区域的计算机视觉任务。
76、实例分割(Instance segmentation):一种将图像中的不同实例分割成不同区域的计算机视觉任务。
77、目标检测(Object detection):一种在图像或视频中识别和定位多个物体的计算机视觉任务。
78、GAN(Generative Adversarial Network)：一种无监督学习方法，用于生成与训练数据相似的新数据。
79、CGAN(Conditional GAN):一种生成对抗网络，根据给定的条件生成新的数据。
80、VAE(Variational Autoencoder)：一种自编码器，使用概率编码和解码，生成可控制的新数据。
81、单阶段目标检测(One-stage object detection):一种用于目标检测的神经网络架构，不需要先预测物体的位置和大小。
82、两阶段目标检测(Two-stage object detection):一种用于目标检测的神经网络架构，需要先预测物体的位置和大小，然后进行分类。
83、数据增强(Data augmentation):通过对训练数据进行旋转、平移、缩放等变换，扩充训练数据集的大小，从而提高模型的泛化能力。
84、超参数(Hyperparameter):在训练模型之前需要手动设置的参数，例如学习率、正则化强度等。
85、网格搜索(Grid search):一种调节超参数的方法，遍历给定的超参数空间，找到最佳超参数组合。
86、随机搜索(Random search):一种调节超参数的方法，随机选择超参数组合进行训练，找到最佳的超参数组合。
87、模型微调(Fine-tuning):在一个预训练模型的基础上，使用新的数据集重新训练模型的过程。
88、迁移学习(Transfer learning):利用一个训练好的模型参数来初始化另一个模型，解决新的任务。
89、多任务学习(Multi-task learning):在一个神经网络中训练多个相关任务的技术。
90、无监督学习(Unsupervised learning)：一种机器学习的范畴，不需要标注数据作为输入，算法能够自己发现数据中的结构。
91、自监督学习(Self-supervised learning):一种利用数据本身内在结构进行无监督的学习方法。
92、对抗生成网络(Generative Adversarial Network, GAN):一种无监督学习的神经网络，通过训练一个生成器和一个鉴别器来生成逼真的假数据。
93、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM):一种循环神经网络，能够有效地处理序列数据，具有记忆单元和遗忘门等特性。
94、强化学习(Reinforcement learning):一种通过智能体与环境的交互学习最优策略的机器学习方法。
95、奖赏(Reward):在强化学习中，智能体从环境中接收到的信号，用于评估其行为的好坏。
96、Actor-Critic:一种使用值函数和策略函数的强化学习算法。
97、强化学习环境(Reinforcement learning environment):用于训练强化学习算法的模拟环境。
98、策略(Policy):在强化学习中，智能体采取的动作的规则。
99、Q-learning:一种基于动作值函数的强化学习算法，可以学习最优的行为策略。
大模型岗位需求
大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC 相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI 运营薪资平均值约 18457 元，AI 工程师薪资平均值约 37336 元，大模型算法薪资平均值约 39607 元。
