AI大模型应用入门实战与进阶：从数据收集到模型训练一篇通俗易懂的AI教程_ai 数据收集、模型设计、任务执行、决策和反馈

1.背景介绍

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，旨在让计算机具备人类智能的能力。AI的主要目标是让计算机能够理解自然语言、进行逻辑推理、学习自主决策、进行视觉识别等。随着数据量的增加和计算能力的提升，深度学习（Deep Learning）成为人工智能领域的热门话题。深度学习是一种通过多层人工神经网络来进行自主学习的方法，它可以自动从大量数据中学习出特征，并且能够处理结构复杂的问题。

在过去的几年里，深度学习已经取得了巨大的成功，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。随着模型规模的不断扩大，我们现在正面临着新的挑战，如模型训练的计算成本、数据收集与预处理、模型优化等。因此，我们需要一份全面的指南，从数据收集到模型训练，涵盖所有关键步骤，以帮助我们更好地理解和应用深度学习。

本篇文章将从以下六个方面进行全面介绍：

1. 背景介绍
2. 核心概念与联系
3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
4. 具体代码实例和详细解释说明
5. 未来发展趋势与挑战
6. 附录常见问题与解答

2.核心概念与联系

在深度学习领域，我们主要关注以下几个核心概念：

1. 神经网络（Neural Network）
2. 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）
3. 深度学习（Deep Learning）
4. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）