生成式AI与传统AI的区别：从机器学习到多层神经网络的深度解析

📌 主题内容： 生成式AI的概念： 什么是生成式AI？ 它和过去的AI技术有哪些不同？ 人工智能（AI）的目标： AI的最终追求是什么？ AI如何通过推理、学习和自主行动来模拟人类的思考和行为？ 机器学习的基本概念： 机器学习是如何通过输入数据来进行学习的？ 具体的应用场景，如饭店的个性化服务。 监督学习与无监督学习： 监督学习如何通过标注数据进行学习？ 无监督学习如何在没有标注数据的情况下发现规律？ 深度学习和多层神经网络： 深度学习是如何通过多层神经网络来处理复杂任务的？ 循环神经网络（RNN）与Transformer的区别。 半监督学习与自监督学习： 半监督学习如何结合监督学习和无监督学习的优点？ 自监督学习如何通过预训练和微调来减少对标注数据的依赖？ 🔍 具体案例： 通过一个图书馆图书分类的例子，深入理解半监督学习和自监督学习的实际应用。