有专门餐饮行业的经营数据分析类的ai吗

以下是为您提供的 AI 学习路线： 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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 6. 对于有一定编程基础的新手： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向新手的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，比如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 关注 AI 发展的前沿动态，关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，新手可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。

以下是一些常见的 AI 大模型的优势： OpenAI 的 GPT4： 是大型多模态模型，接受图像和文本输入，输出文本。 在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 Midjourney v5： 具有极高的一致性。 擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt。 支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能。 DALL·E 3： 能轻松将想法转化为极其精准的图像。 代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。 Mistral 7B： 在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B。 在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B。 在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能，同时在英语任务上表现良好。 OpenAI 的 o3 及 o3mini： o3 在编码、数学和科学等领域表现出色，在多个衡量基准上远超 o1。 在 ARCAGI 公共基准得分高。 在 EpochAI 的 Frontier Math 创下新纪录。 在 SWEBench Verified 上表现突出。 在 Codeforces 上得分高。 在 AIME 2024 上得分高。 在 GPQA Diamond 上表现远高于人类专家。 o3mini 具有 3 个推理级别，最低级别将比肩 o1，在许多编码任务上性能优于 o1，且成本大幅降低。 大模型的优势还包括： 像一个多功能的基础平台，能处理多种不同的任务，应用范围广泛，拥有更多的通识知识。 但大模型并非拥有无限知识，其知识来源于有限的训练数据，且知识库不会自动更新，在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。

以下是为科研人（经济学）推荐的一些 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具，如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查，能简化您的学术工作。 2. Scholarcy：这是一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，精炼地呈现文章的总结信息，分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：这是一个强大的自然语言处理模型，可以提供有关课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。 这些工具可以帮助您从不同的角度审视和改进您的课题，提供专业的修改意见和建议。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为科研人推荐的专用 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，能增强对科学文献的洞察，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，能提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供文章，并提出问题和需求，它会尽力提供帮助。 这些工具能从不同角度审视和改进您的医学课题，提供专业的修改意见和建议，您可根据具体需求选择尝试。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 另外，为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再通过学徒实践学习，AI 也应如此，不能仅依靠大量数据和生成模型，而应通过堆叠模型训练，如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。 关于防止 AI 取代人类思考，手绘图有助于建立突触连接，将信息从短期记忆转移到长期记忆。不使用 AI 做笔记能让人成为更好的概念思考者。学生手写笔记比打字能保留更多信息，科学观察时手绘能提高观察能力。学习新技能时，应先依靠人类自身，不应一开始就使用 AI。

以下是 AI 的一些最新动态： 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布，其中包括大模型创新，架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋；Scaling Law 泛化，推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革；AGI 探索，视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实；AI 应用格局，第⼀轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景；AI 应用竞争，多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争；AI 应用增长，AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求；AI 产品趋势，多模态上马，Agent 席卷⼀切，高度个性化呼之欲出；AI 智变千行百业，左手变革生产力，右手重塑行业生态；AI 行业渗透率，数据基础决定初速度，用户需求成为加速度；AI 创投，投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 对于新手学习 AI，要持续学习和跟进，AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 《2024 年度 AI 十大趋势报告》从技术、产品、行业三个维度勾勒 AI 现状、展望未来走势。区别于其他智库和研究机构，量子位智库基于长期理解把握和深厚积淀，持续跟踪领域在产学研届的创新、洗牌、动态，结合对近百家初创公司、研究院、投资机构的深度交流。报告不仅深入剖析前沿科技如何迭代技术能力、重塑商业版图、引领产业升级，还敏锐洞察变革趋势，对未来路径进行前瞻性展望。该报告得到了产学研领域众多机构的支持。

以下是一些国内免费的可用于画动漫图或生成视频的软件： 1. 无界 AI： 网址：https://www.wujieai.cc/ 优势：国内网络可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 做图逻辑类似于 SD。 应用场景示例：朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1。 皮克斯卡通模型：二次元模型》模型主题》皮克斯卡通。 关键词类别包括场景、氛围、人物、造型、情绪、道具、构图、画面等。 2. 2024 年国内涌现的类似工具，如可灵、即梦、智谱清影等一系列 AI 生成视频工具，其生成结果甚至远超国外。 此外，国内免费的大模型 APP 有 Kimi 智能助手、文心一言、通义千问等。 Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，是一个有着超大“内存”的智能助手，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位是智能伙伴，能写文案、想点子，又能陪你聊天、答疑解惑。 通义千问：由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。

AI 对餐饮行业的未来可能产生多方面的影响： 1. 客户服务：通过生成式 AI 技术，深入了解客户需求和愿望，提供更加个性化和高效的服务。 2. 运营管理：有助于将人力密集、效率较低的运营环节转变为更低成本、更高效的“计算”模式。 3. 创新服务：例如利用空间智能，实现自主机器人运输餐饮用品，或通过增强现实技术引导厨师进行更安全、更快、更少侵入性的操作。 4. 卫生监控：如检测员工是否正确洗手等卫生操作，保障食品安全。 总之，AI 有望为餐饮行业带来更高效、更个性化和更优质的服务，同时优化运营和管理流程。

AI 技术在餐饮行业的应用场景主要包括以下方面： 1. 营销管理：时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术，为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案，从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果，帮助门店提升 50%100%的营销转化效果以及相应提升平均 1520%的营业额。 2. 菜谱调整：下厨房的口味调整功能可根据用户对菜谱的评价，利用 AI 分析后给出口味调整建议，如增加甜度、减少辣味等。

以下为您推荐一些数据分析的 AI 产品： 1. PandasAI：让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：自动进行数据清理并可视化执行过程，帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业，并符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/ 3. 医渡云病历分析系统：利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议。 4. 讯飞听见会议总结功能：在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容，方便回顾和整理。

以下为您推荐一些数据分析的 AI 产品： 1. PandasAI：让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：自动进行数据清理并可视化执行过程，帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业，且平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/ 3. 医渡云病历分析系统：利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议。 4. 讯飞听见会议总结功能：在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容，方便回顾和整理。

以下是关于 AI 的数据分析工具的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身的使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 个性化分析：平台上支持上传数据，可提供数据信息（非必填），以此自定义分析用户自己上传的数据。 分析完成后展示结果数据的图表（折线图和柱状图可随意切换）和分析结论。 中小企业利用 AI 进行转型中的数据分析和洞察： 目标是通过使用 AI 工具分析大量的客户和市场数据，为企业决策提供有力支持。 步骤包括：利用 AI 工具分析客户数据、市场数据，深入理解客户行为、市场趋势和业务机会；为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导；与相关部门紧密合作，确保数据洞察被有效利用；持续监控策略执行效果，并收集相关数据，形成闭环，不断优化数据分析和业务决策。 推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还建议查看以下几个知名的 text2sql 项目： SQLNet：一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。 Seq2SQL：一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。 Spider：一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战。

以下是一些 AI 数据分析的案例： ChatGPT 助力数据分析 在 AI 爆炸的时代，ChatGPT 与数据分析结合有多种应用方式。 实现方式： 1. SQL 分析：分析平台自身的使用情况，例如图表配置化平台，输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 2. 个性化分析：平台上支持上传数据，可提供数据信息（非必填），以此自定义分析用户自己上传的数据。 流程： 1. SQL 分析：用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验是 SELECT 类型的 SQL，其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过！校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 ChatGPT（附带上下文），让其学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给 ChatGPT 分析数据，后续步骤与 SQL 分析一致。 专利审查方面的 AI 1. 专利趋势分析和预测：AI 可以分析大量的专利数据，识别技术发展趋势和竞争情报，帮助企业和研究机构制定战略决策。 示例平台： Innography：利用 AI 技术分析专利数据，提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap：AI 驱动的平台，分析专利数据和技术趋势，提供全面的专利情报和市场分析。 2. 具体 AI 应用示例： Google Patents：使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析。通过机器学习算法，系统可以理解专利文献的内容，并提供相关性更高的检索结果。优点是提高了专利检索的准确性和效率，用户可以快速找到相关的专利文献。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地进行专利检索、分类和分析。系统可以自动提取专利文献中的关键信息，并对专利的技术内容进行分类和评估。优点是减少了人工工作量，提高了专利审查的效率和准确性。 使用这些平台的步骤： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 总结：AI 技术在专利审查领域的应用，可以极大地提高工作效率，减少人工工作量，提高专利检索、分类和分析的准确性和效率。上述平台和工具展示了 AI 在专利审查各个环节的具体应用，帮助专利审查员和申请人更高效地处理专利相关事务。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于如何进行数据分析的详细步骤： 1. 明确数据分析的目标：确定目标是理解业务、优化业务还是预测未来。 2. 收集整理与清洗相关数据：通过公司的数据库、营销工具、调查问卷等方式收集销售数据、客户反馈、财务报告等方面的数据，完成后做简单的数据清洗。 3. 让 ChatGPT 学习相关数据含义和用法：将不同来源的数据输入到 ChatGPT 中进行学习，让其能够理解这些数据的含义和用法，包括销售额、销售量、客户满意度、市场份额、竞争情况、营销费用等信息。 4. 进行数据分析给出重要结论：通过 ChatGPT 生成的结果，分析不同来源的数据，得出以下重要结论： 提高销售额和市场份额的营销策略和活动，如降低产品价格、提供更好的售后服务、优化产品设计和功能、增加市场推广力度等。 影响客户满意度和忠诚度的因素，如产品质量、服务质量、品牌形象、价格竞争力等。 影响财务报告的因素，如销售额、毛利率、净利润、营销费用占比等。 5. 根据汇报对象身份进行可视化调整：报告可以包括销售趋势、客户分析、竞争分析、市场细分、营销效果评估等方面的信息。针对不同身份的人的营销报告有所不同。 在使用 ChatGPT 助力数据分析时，流程如下： 1. 第一个用户提示：限定 SELECT SQL，告诉它不要用 SELECT来查询全部列，且仅回复一条 SELECT SQL 语句。至少查询两列：数据项、数据值，且不能直接查询如 mediumtext/longtext 这样的长类型字段，可以用 count/substring 等函数查询这些长类型列。 2. 系统提示是表结构信息，如有难以理解的字段可以告诉 GPT 字段的意义，有多个表可分开描述。 3. 需校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示：抱歉，不支持此类请求。通过再执行 SQL 查询数据。 4. 数据分析的用户提示：提示数据分析，限定返回的 JSON 格式：conclusion、keyMap、title。keyMap 的作用是数据 key 的映射，获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值，用于映射数据渲染图表。由于支持多维数据，单维度数据和多维度数据的提示分开定义，根据结果数据 tableData 的维度，用条件运算符选择对应的提示，再传递给 GPT。 5. 结果数据 tableData 是跟随接口一起返回到前端，已经通过 SQL 查询的数据，不能让 GPT 又生成一次，否则非常耗时。 逻辑流程图如下：上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤，红色部分是重点。SQL 分析：用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验是 SELECT 类型的 SQL，其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过！校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 GPT（附带上下文），让 AI 学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给 GPT 分析数据，后续步骤与上面一致。流程描述得比较详细，更多讲述开发时的一些问题、重点和技巧。

以下是一些可能有助于您改善大数据反馈结果和提升数据分析、文档优化效果的建议： 1. 像“给 Prompt 打分”的示例中那样，找专业的“Prompt 药剂师”对您的提示词进行详细分析，给出准确的评分和改进建议，以提升提示词的质量。 2. 对于数据分析和文档优化任务，要清晰明确地向模型阐述需求。例如，提供大模型可访问的数据源或上传数据表格，通过清晰的提示词说明需要从哪些维度分析数据，以及期望的分析结果输出格式。然后观察生成结果，不断迭代和优化提示词。 3. 对于“大模型幻觉”问题，目前虽无法完全消除，但可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成内容是否准确。 4. 若想提高大模型的对话能力，可在 AGI 中搜索“结构化”获取相关文章。另外，如果您指的上下文 token 长度是大模型的记忆窗口，通常是无法延长的，因为这是设定好的。 5. 在用 ChatGPT 写剧本并希望其学习现有成功剧本时，要精心设计提问，清晰准确地表达您的需求，例如明确指出需要总结的规律以及在后续创作中的应用方式。

以下是为您提供的关于如何使用提示词的相关课程信息： 1. “从零开始：AI 视频制作小白的成长之路”：提示词的坑较多，有人花钱学习提示词模板和框架课程但仍上手困难。提示词编写可遵循“主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍）”的格式，例如“母亲很疲惫看着孩子”。 2. “提示词培训课——Part1”：学习过程中接触众多原则和规则，包括角色扮演、提供例子、减少幻觉、任务拆解、递归总结、定期总结、意图识别和分类、分段输出、遵循特定语法格式等。通过实际例子演练加深理解并应用到不同场景。由于盗版事件，获取课件需扫微信。 3. “SD 新手：入门图文教程”：根据想画的内容写提示词，多个提示词用英文半角符号隔开。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前，叙述画面内容的其次，描述细节的最后。提示词顺序重要，越靠后权重越低。关键词要有特异性，措辞避免抽象。可使用括号人工修改提示词权重。

以下是一些专门用于翻译的 AI 软件： 1. DeepL（网站）：，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：，下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：，点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可能适合您进行金融投资项目研究的智能体平台： 1. 蚂蚁的智能体。 2. Coze 的智能体。 3. 扣子平台：例如生物医药小助手就是基于扣子平台创建的，能为用户提供清晰的一步式回答。 4. Cursor 平台：可用于设计如卡密系统等商业化模式。 不过需要注意的是，不同的智能体平台可能具有不同的特点和适用场景，您需要根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。

生成式人工智能是一种能够创建新内容的人工智能技术。以下是关于生成式人工智能的一些详细信息： 课程方面： 台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习该课程，可掌握基本概念和常见技术，能使用相关框架搭建简单模型，了解发展现状和未来趋势。学习内容包括： 1. 什么是生成式 AI：定义和分类，与判别式 AI 的区别，应用领域。 2. 生成式模型：基本结构和训练方法，评估指标，常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话：基本概念和应用场景，系统架构和关键技术，基于模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：发展历程和关键技术，优缺点，在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：面临的挑战和解决方法，未来发展趋势和研究方向。 改变创意工作方面： 生成式人工智能在创意工作中发挥着重要作用。例如，生成模型经过训练后，可针对特定内容领域进行“微调”，催生了用于生物医学、法律、法语等的专用模型，以及适用于不同目的的 GPT3 等。NVIDIA 的 BioNeMo 是用于在超级计算规模上训练、构建和部署大型语言模型的框架，适用于生成化学、蛋白质组学和 DNA/RNA 等内容。但使用生成式人工智能仍需人工参与，人类要输入提示让其创建内容，创造性的提示会产生创造性的输出，“即时工程师”可能成为新职业。该领域已出现 DALLE 2 图像提示书和提示市场。 学习资源： 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目：OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法：根据课程内容和资源，制定适合自己的学习计划，多实践、多思考。 目前市面上有部分免费的生成式人工智能资源，但也有收费的。需要注意的是，未经许可翻外网可能存在法律风险，请您谨慎选择。

目前免费且专门用于生成 icon 的网站有：Iconfont、Icons8 等。Iconfont 拥有丰富的图标资源，支持多种格式下载；Icons8 则提供了大量高质量的图标，并且有多种自定义选项。

以下是一些专门针对代码的 AI 产品： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，帮助提高编程效率。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，具备行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议等帮助软件开发人员。 生成性 AI 作为程序员的助手是最早的应用之一。模型在大量代码库上训练，在程序员编码时给出建议，效果出色。但编程中正确性至关重要，如研究发现 40%的 AI 生成代码包含漏洞，用户需在生成足够代码提升生产力和保证正确性间找到平衡。Copilot 帮助提高了开发人员生产力，但增长在 2 倍或更少范围内。 对于不会代码的朋友，学习 Python 和 AI 相互调用可在 20 分钟内完成以下任务：完成简单程序、爬虫应用抓取公众号文章、完成 AI 应用为公众号文章生成概述。Python 拥有标准库，可通过 pip 工具和 GitHub 平台获取更多功能。OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用服务，通过 OpenAI API 提供更灵活服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同，可根据需求选择最适合的工具。