人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）是现代计算机科学领域中的三个重要概念，而目前大家所说的人工智能通常指近期大火的深度学习，而人工智能是一个特别广泛的概念。一般来讲，不需要人参与的，自动运行的系统都是人工智能，但是随着科技时代的发展，越来越多的人工智能技术被发展起来。

1. 人工智能（AI）：

人工智能是一门广泛的学科，旨在开发能够模拟人类智能的机器。AI 追求让计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如理解自然语言、图像识别、规划和决策等。它不仅包括简单的自动化任务，还涉及到更高层次的认知功能。

2. 机器学习（ML）：

机器学习是实现人工智能的一种方法。它让计算机通过数据自动学习模式，并基于这些模式作出预测或决策，而不需要显式编程。换句话说，机器学习是一种让计算机在有数据的情况下“学习”的技术。

机器学习的主要类型：

监督学习（Supervised Learning）：给定带标签的数据集，模型从中学习输入与输出之间的映射关系，用于分类或回归任务。无监督学习（Unsupervised Learning）：数据没有标签，模型通过探索数据中的结构或模式来进行任务，如聚类或降维。半监督学习（Semi-Supervised Learning）：结合了少量带标签数据和大量无标签数据来进行学习。强化学习（Reinforcement Learning）：通过与环境的互动，模型逐步获得反馈（奖励或惩罚）来学习策略，最大化长期收益。

3. 深度学习（DL）：

深度学习是机器学习的一个子领域，灵感来源于人脑的神经网络。深度学习通过多层神经网络自动提取数据中的高级特征，能够处理复杂和大量的数据，尤其在图像、语音、自然语言处理等任务中表现出色。

常见的深度学习模型：

卷积神经网络（CNN）：专注于处理图像数据的深度学习模型，广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。

循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）：用于处理序列数据（如文本、语音），擅长学习时间序列中的依赖关系。

Transformer：通过自注意力机制和并行计算，在自然语言处理等任务中取得了显著突破（如 BERT、GPT 等模型）。

总结一下如上图所示，人工智能是一个特别广泛的概念，而机器学习与深度学习是人工智能的子集，特别深度学习按照模仿人类的习惯来学习，达到真正的人工智能系统。而深度学习，比如 CNN 卷积神经网络，GPT生成式模型，以及文生视频，文生图的 diffusion 扩散模型，大名鼎鼎的 transformer 模型等等，其原理与代码确实令很多同学一时摸不着头脑，如何学习深度学习，以及能够快速理解每个深度学习模型的代码与原理呢？

labml.AI是一个在线平台，该平台主要来讲解深度学习模型（transformer，GPT，diffusion model，GAN，RNN，CNN，Lora，Resnet，U-Net，LSTM等等）的代码与原理解析。每行代码都有详细的解析，且当涉及到核心知识点时，会提供详细的简介。

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Transformer 是一种神经网络架构，它从根本上改变了人工智能的方法。Transformer 首次出现在 2017 年的开创性论文 《Attention is All You Need》 中，此后成为深度学习模型的首选架构，为 OpenAI 的GPT、Meta 的Llama和 Google 的 Gemini等文本生成模型提供支持。除了文本之外，Transformer 还应用于音频生成、 图像识别、 蛋白质结构预测，甚至游戏，展示了其在众多领域的多功能性。平台也是花费了大量的实例来讲解 transformer 模型。

而 transformer 模型作为大模型的核心框架，已经是人工智能领域并不或缺的一个模型，很多 LLM 大语言模型框架都是基于 transformer 模型，比如 Bert，GPT 系列，llama 系列等等，众多平台也是通过不同的方式介绍 transformer 模型，我们也。学习 transformer 模型成为了进军人工智能领域并不缺少的核心知识。

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