适合人群：
在校学生：如果你是在校学生，对AI有浓厚兴趣，并希望通过学习相关内容增强自己的实践能力，以便在未来的实习或工作中脱颖而出，那么大模型的知识将是你简历上的一大亮点。
职场新人：对于那些刚刚步入职场不久的同学，如果你想通过掌握大模型技术来提升自己的职业竞争力，无论是为了升职加薪还是寻求更好的职业发展机会，这部分内容都将是你的宝贵资产。
追求效率者：如果你希望通过“偷懒”来节省时间，获取整理好的大模型面试资料和信息，以便更高效地准备面试或学习，那么这些资源将是你的得力助手。
经验交流者：渴望与行业内的专业人士近距离交流，汲取更多实战经验，获取第一手行业信息的人群，也将从这些内容中受益匪浅。
不适合人群：
自主学习强者：对于那些已经拥有强大自我学习能力，能够独立完成AI相关知识学习的人来说，这些额外的帮助可能不是必需的。 非AI领域人士：如果你不准备进入AI相关领域，或者对AI学习没有兴趣，那么这部分内容可能并不适合你。
1. 图像分类
定义：给定一张图片，图像分类任务要求计算机能够识别出图片中物体的类别。例如，给定一张猫的图片，计算机能够输出“猫”这个类别。
技术要点：图像分类通常依赖于深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），通过提取图像中的特征并进行分类。
2. 目标检测
定义：目标检测不仅要求计算机识别出图片中的物体类别，还需要定位出物体的位置，并用边界框（bounding box）将其框出。例如，在一张包含猫和狗的图片中，计算机需要识别出猫和狗的位置，并分别用边界框框出。
技术要点：目标检测常采用的方法包括R-CNN系列（如Fast R-CNN、Faster R-CNN）和YOLO系列（如YOLOv3、YOLOv4）等，这些方法结合了区域提议和分类技术。
3. 语义分割
定义：语义分割是对图片中的每个像素进行分类，将相同类别的像素划分到一起。例如，在一张街景图片中，语义分割可以将天空、道路、建筑等区域分别用不同的颜色标注出来。
技术要点：语义分割通常使用全卷积网络（FCN）或基于U-Net等架构的模型，这些模型能够输出与输入图像相同尺寸的分割图。
4. 实例分割
定义：实例分割不仅要求对每个像素进行分类，还需要区分不同的实例。例如，在一张包含多只猫的图片中，实例分割需要将每只猫分别用不同的颜色标注出来，即使它们属于同一类别。
技术要点：实例分割通常是在语义分割的基础上，结合目标检测技术来实现，如Mask R-CNN就是一种流行的实例分割模型。
5. 图像生成
定义：图像生成是根据描述或规则，生成新的图像。例如，根据文本描述生成对应的图像，或进行图像风格迁移等。
技术要点：图像生成技术通常依赖于生成对抗网络（GAN）等深度学习模型，这些模型能够生成高质量的图像并保持一定的多样性。
