请你以制定清晰的任务列表和优先级的方式，来制作ai绘画相关的课程，帮助小白一步步上手操作成为大神。

以下是一些适合辅助教学的 AI 助手和提示词相关的内容： 教师的 AI 减负指南中提到，提示词技能是教师用好人工智能的基本教学技能。提示词技能指用户设计提供给生成式人工智能大模型的一段文字或文本的技能，其内容决定了 AIGC 生成内容的质量。提示词设计公式为 RTFC，包括指定 AIGC 所扮演的角色、明确告诉 AIGC 要完成的任务、概述任务需要遵守的规则、标准和实现的结果，以及提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。例如，生成式人工智能教学应用举例中，教师可以设计提示词“帮我列举场景下的常用【英语】词汇 50 个”“把以上词汇转换成表格形式输出”等。 对于 SD 新手，有一些提示词相关的资源，如 Majinai： 等。 沃顿商学院给教师和学生提供了提示词库，教师专用提示中提到，作为教学助理，要协助教师规划课程，先向老师介绍自己并询问教学科目及学生层次，等待回复。然后根据老师的情况，如是否有教学大纲等，进行后续的沟通和建议。

以下是最近一个月的一些重要 AI 动态： 2024 年 4 月第二周：谷歌发布了一堆 AI 能力和升级，AI 音乐生成工具 Udio 发布，Open AI 发布 GPT4 Turbo 正式版，AI 画图应用 Ideogram 发布模型更新。 2024 年 4 月第三周：Meta 正式发布 Llama3 8B、70B 模型，Open AI 的 Assistants API 更新等，Reka Core 发布，一个 GPT4 级别的多模态 LLM，Mixtral8X22B 模型开源。 2024 年 4 月第四周：Open AI 的动态包括企业服务、起初研究和 ChatGPT 体验优化。 2024 年 5 月第一周：Claude 推出移动应用以及团队版计划，突然爆火的两款 SD 图像风格，亚马逊推出了 Amazon Q AI 助手。 2024 年 5 月第二周：Open AI 高强度预热发布会，Open AI 宣布和 Stack Overflow 达成合作，Controlnet 作者敏神发布 ICLight 光线融合生成项目。 此外，在过去的一段时间里，人工智能行业发展迅速。在过去 12 个月里，人工智能行业是重要的技术发展之一。从 2022 年 9 月到 2023 年 8 月，研究的工具访问量大幅增长。这一飞跃从去年 11 月 ChatGPT 成为最快达到 100 万用户的平台开始，炒作持续攀升，直到 2023 年 5 月达到峰值，之后虽有回落，但人们的兴趣仍然巨大。 另外，关于如何使用 AI 做事，目前似乎没有完善的用户文档，相关指南多通过 Twitter 影响者获得。作者基于自身经验为学生和读者准备的人工智能入门指南也需不断修改。

以下是关于 AI 工作流的相关内容： 目前使用 AI 的一些固定和优化的工作流包括： 1. 起床时，让 AI 如“马云”“马化腾”为自己排 TODO 优先级，并进行私董会的脑暴。 2. 工作中有傲娇的 AI 小助理加油，其 Prompt 为要阳光、会撒娇/卖萌。 3. 重点事项方面，如内容创作，拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并分 A/B 组两个 AIbot 互相改，要点是提供反常识、梗，学习喜欢的 UP 创作方法论。 4. 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot（GPT4）、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 5. 优化方面，有 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身，基于自身知识库的 bot，以及将上述知识库、Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护，等待飞书的 AI 进化。 6. 备选 50 多个生产力 AI 放在工具库待命输出。 7. 未来计划把整个公司业务搬入飞书中，外接 MJ、ChatBot 分身以及咨询日程预约，可能让所有流量口 bot 也介入飞书，给予飞书做数据分析和内容引擎（目前需手动）。 生成式 AI 的人机协同分为 3 种产品设计模式：Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理），不同模式下人与 AI 的协作流程有所差异。 Agentic Workflow 驱动角色工作流变革，使用 Multiagent Collaboration 的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。 重塑工作流时，可从原子能力层思考，抽象化拆解大模型的底层能力，如翻译、识别、提取、格式化等，围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”构建最底层的信息处理逻辑。 在获取信息方面，搜索引擎和基于大模型的聊天机器人目标一致，如 Kimi Chat 会在互联网上检索相关内容并总结分析给出结论。 Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径，面向简单或线性流程运行。 吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。 AI Agent 基本框架为“Agent = LLM +规划+记忆+工具使用”，其中大模型 LLM 扮演“大脑”，规划包括子目标分解、反思与改进。

AI 在未来的应用领域非常广泛，包括但不限于以下方面： 1. 交通领域： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 物流和配送，优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 2. 教育领域：用于个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 3. 农业领域：分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 4. 娱乐领域：开发虚拟现实和增强现实体验。 5. 能源领域：优化能源的使用，提高能源效率。 6. 数字人领域： 家庭中有数字人管家，全面接管智能家居或其他设备。 学校中有数字人老师，为学生答疑解惑。 商场里有数字人导购，为顾客提供指路、托管个人物品等服务。 7. 工作领域： 执行更复杂的技术任务，如编程、执行连续任务和协助研究工作。 未来可能充当 CEO 管理整个公司。 需要注意的是，人工智能的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

AI 的应用领域非常广泛，主要包括以下方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 药物研发，加速研发过程。 个性化医疗，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，降低金融机构风险。 信用评估，帮助做出贷款决策。 投资分析，辅助投资者决策。 客户服务，提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐感兴趣产品。 搜索和个性化，改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人，回答客户问题和解决问题。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高质量。 供应链管理，优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化，控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送，优化路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景： 教育，提供个性化学习体验。 农业，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用提高能源效率。 此外，还有众多具体的 AI 应用产品，如辅助创作与学习方面的 AI 智能写作助手、AI 语言学习助手等；推荐与规划方面的 AI 图像识别商品推荐、旅游行程规划器等；监控与预警方面的 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统等；优化与管理方面的办公自动化工具、物流路径优化工具等；销售与交易方面的 AI 艺术作品生成器、汽车销售平台等。总之，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

AI 充当专业顾问和知识助教的角色主要体现在以下几个方面： 1. 在医疗保健领域，AI 可能通过元学习更快地获取知识，并通过深入探索其内部工作机制，成为下一代专家的教师，最终超越领域专家的角色。 2. 当需要大模型充当专属客服时，如依据特定书籍内容回答问题或作为公司客服了解相关信息，为大模型提供知识背景可减少其幻觉，更高级的方式是使用 RAG 知识内容增强检索。 3. 在其他领域，如搭配服装、提供职业建议、提升沟通能力等方面，已经出现了专门设计的 AI 驱动工具和教练。未来，每个人可能拥有理解自身生活独特背景的个性化聊天机器人，为生活变化和实现目标提供建议与支持，如在离婚、上大学、生孩子、锻炼、改善财务状况等方面。

对于非技术背景的产品经理快速上手 AI ，可以参考以下建议： 1. 从基础小任务开始： 让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，学会必备的调试技能。 若使用 o1mini ，可在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（Windows 机器则是 create.cmd），它会为您生成代码并给出提示，方便一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求： 通过和 AI 的对话，逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，包含影响技术方案选择的细节，后续开发时每次新起聊天就把文档发给 AI 并告知在做第几点功能。 此外，在将 AI 大模型能力接入微信等应用场景时，非技术从业者需要注意解决模型存在幻觉、胡乱回答的问题。在配置问答机器人时，要关注左侧的 AI 模型、提示词、知识库这三处配置。 对于 AI 产品经理，个人划分仅供娱乐和参考： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级：有技术研究和商业化研究两个路径，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用级：有成功落地应用的案例并产生商业化价值。 总之，AI 产品经理要懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。

以下是为您提供的快速上手 AI 软件的建议： 对于小白来说，要快速上手 AI 软件，可以参考以下步骤： 使用 Cursor AI 编程软件： 1. 分辨两个模式：Chat 模式可与大模型对话，Composer 模式能即时反馈，直接创建文件和填写代码。 2. 例如在 Composer 模式下输入“给我创建一个 2048 的网页游戏吧”，等待 1 2 分钟生成。 3. 生成后可能会有两个文件，可打开文件夹找到 index.html 双击运行。 4. 若环境报错双击打不开，可截图在 composer 对话框询问解决方法。 对于普通人直观初接触 AI 工具： 1. 了解最低成本能直接上手试的工具以及自己能否尝试。 2. 了解现在最普遍/最好的工具及其能达到的效果。 3. 虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重且不同公司有各自优化。 4. 为了更直观上手，可选择聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具等展开体验。 关于每一种工具的详细入门、讲解和应用，WayToAIG 已经分好了类目。

以下是一些可以快速上手一键生成 PPT 的 AI 软件： 1. AiPPT.cn：基于自然语言处理技术的语义分析，帮助用户快速生成演示文稿。具有基于图像识别技术的 AI 插件，能实现智能化的 PPT 模板生成、字体自动化排版等功能；基于数据分析技术的个性化推荐，能根据用户需求和偏好提供量身定制的演示文稿模板和素材。通过了国家网信办 PPT 生成算法备案，同时获得 A 股上市公司视觉中国战略投资，拥有 5 亿+版权素材库，10W+PPT 模板，靠订阅工具业务赚钱，为全岗位职场人提供 10 余款 AIGC 工具，满足工作中的多种内容创作需求。 2. 歌者 PPT：完全免费，智能化程度高，可快速将资料转换成精美 PPT，模板和案例库丰富，支持多语言，几乎无需学习成本就能上手使用。 3. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，能提高文档编辑效率。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》

以下是快速上手 AI 人工智能并在工作和生活中熟练应用的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块进行深入学习。 4. 学习核心产品链路相关概念： 了解 AI 应用，它是以自然语言为主要交互形式，通常包含一个或多个技能。 熟悉技能（Skills），即 AI 应用所具备的各种能力，如应用问答、数据查询、数据更新等。 掌握数据和知识，这是支撑 AI 技能的数据资产，聚合各类数据，包括数据表、分析表、知识库和数据流。 理解记忆，它是存储和检索信息的能力，用于学习和记忆与用户和环境交互中的经验，为用户提供更定制化更精准的服务。 明确权限，即定义数据可被哪些用户访问和操作。 了解模型配置，包括配置 AI 应用使用的模型及相关参数。 掌握应用发布，将开发好的应用发布到不同渠道，如 Lark Bot 和 My AI 等。 学会应用管理，在应用发布上线后，管理应用的数据、进行角色授权、监控应用使用状态等。 5. 对于 Python + AI 的学习： 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理：理解异常，学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作：学习文件读写，理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。 AI 背景知识：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础：熟悉统计学基础（如均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（如向量、矩阵等基本概念）、概率论（如条件概率、贝叶斯定理）。 算法和模型：了解监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机（SVM））、无监督学习（如聚类、降维等算法）、强化学习的基本概念。 评估和调优：了解如何评估模型性能（包括交叉验证、精确度、召回率等），学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础。

李继刚等的 prompt 最佳实践相关内容如下： 方法论： 提出了基于 GPT3 的无代码聊天机器人设计工具 BotDesigner。 创建了 Conversation 视图和 Error Browser 视图。 使用 BotDesigner 观察 10 名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为，以探索他们在提示设计中的直觉方法和困难。 结论： 所有参与者都能进行机会性的提示迭代设计，并能对提示更改进行局部测试。 参与者在生成提示、评估提示有效性和解释提示效果方面的困难主要源自过度概括和人际交往预期。 参与者倾向于从单一数据点过度推广，也倾向于从人类交流的角度过滤他们的提示设计和聊天机器人的响应。 关键信息： 贡献者包括李继刚、Sailor、田彬玏、Kyle😜、小七姐等群友。 李继刚的，最近收录不是很及时，可在李继刚的即刻查看更多。 每个角色都有版本迭代，标注版本号，争取更新到最新版本。 李继刚写了上百个这种 Prompt，有具体场景需求可评论留言，作者可帮忙写定制，也可自己用结构化方式写。 使用方法：开一个 new chat，点代码块右上角的复制，发送到 chat 聊天框，里面的描述可按需求修改。 思路来源：云中江树的框架： 方法论总结： 建议用文心一言/讯飞星火等国内大模型试试，有这些 prompt 的加持效果不错。 此外，还有相关的高阶使用方法，如陈财猫的“如何用 GPT 写长篇科幻？用分治法完成复杂任务”（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GY3sw4LQli5k9ckzrDZcRnVmnQf），刘海的“Prompt 纵向研究的最新成果：伪代码提示词”（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MjUDwTbq9iUtBrkskPXcpfOHnPg），陈财猫的“由 GPT 驱动的人生重开模拟器游戏，体验无穷变化的多重人生”（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WyJSwjvN5iZudhkd8iocrSy3njc）

以下是为 AI 小白提供的成为 AI 大神的学习路径： 首先，要了解 AI 基本概念。建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支如机器学习、深度学习、自然语言处理等以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 接着，开始 AI 学习之旅。在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 然后，选择感兴趣的模块深入学习。AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等，您可以根据自身兴趣选择特定模块进行深入钻研。 此外，还可以通过观看相关视频来辅助学习，比如“”，了解什么是 AI 大模型及其原理，包括生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC，以及相关技术名词如机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习等。 最后，在医疗保健领域应用 AI 时，要像人类学习一样，不能仅仅依靠大量数据和生成模型，而应通过使用彼此堆叠的模型来训练，比如先训练生物学的模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。