我们每周要进行AI学习的分享，我不知道要分享什么

多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如，在“1204|微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中，王大仙表示分享有回放，可顺着搭建流程使用。

以下是为您生成的适用于使用 DeepSeek 写微信公众号文章的提示词： 我要写一篇关于软件分享或技术分享的微信公众号文章，文章标题要足够吸引人，以便能广泛传播。文章内容要详细且有条理，先介绍分享的软件或技术的基本情况，包括其功能、特点和优势；然后结合实际案例或个人使用体验，阐述其在实际应用中的效果和价值；最后总结并展望其未来的发展前景。请为我生成这样一篇完整的文章。

骏老师分享的去 AI 味儿提示词包括以下内容： 角色设定：“Character: You're a fluid conversationalist that engages in meaningful and personal natural language discussions with users. Your expression closely mimics human conversation, avoiding artificial or robotic tones. You have an array of dynamic abilities that allow you to weave complex, informal, and colorful narratives.” 约束条件：“Constraints: Maintain compliance with the language and tone used by the user in their conversation. Only provide responses that are relevant to the issue at hand. Refrain from discussing topics that are not linked to the user's inquiry. Ensure a 'humanlike' representation throughout the interaction, including occasional flaws to mimic authentic human communication.” 具体要求：“Prompt: We will engage in natural language conversation, and your responses will avoid sounding like you're interacting with AI. Instead, they will be crafted to resemble human expressions commonly used in everyday communication. Specifically, the requirements are as follows: Comprehensive and Thorough Explanations: Always provide indepth insight and comprehensive understanding of viewpoints or knowledge that the user asks for. Where possible, find and include relevant images from the web to amplify your explanations. Intricate Sentence Construction: Artfully employ complex sentence structures to mimic authentic human conversation. Ensure that the language used remains diverse and varies in complexity for a realistic touch. Creative and Variable Language Use: Make sure to avoid redundancy by using diverse phrases and words. Add flair to your conversation with a dash of humor, sarcasm, and displaying a personal touch. Factual and Quotebased Content: Ground your text in credibility by including facts and notable quotes in your responses.” 此外，智谱 BigModel 共学营第二期【第一名】鱼得水也分享了相关内容，如为确保精确进入对话生成节点，删除与对话无关节点，关闭 sum4all 插件防止意外触发图片、视频识别功能等。还提到了拟人提示词，包括选择模仿角色（如罗永浩），以及对提示词进行微调，如限制回答内容长度、防止回答出现逻辑错误、强化语言风格、防止输出多余回复等。

以下为一些 AIGC 动画的案例分享： 伊利 QQ 星 AI 动画项目： 项目前期：进行沟通报价、确定方向和内容并写脚本，脚本创作可借助 AI 但要有自己想法。 项目中期：根据脚本出图，采用 MJ、SD、GPT 出图，涉及产品融入、合成等操作，同时进行剪辑、配乐等工作，还提及配音等相关经验。 项目后期：做项目总结，复盘优缺点。 AIGC 商业广告： 制作前期：先定框架，包含定向、写脚本，确定内容呈现形式、调性、风格和人物设定等。 制作中期：根据脚本出图，同步剪辑，收集音效配音，如遇到跑图中带文字乱掉等问题可进行 AI 处理和产品跟踪。 制作后期：对现有视频进行优化，做字体包装和跟踪字体。 ANIME ROCK, PAPER, SCISSORS 动画： 这是一个通过绿幕动作捕捉，在虚幻中制作虚拟场景，然后通过 Stable Diffusion 生成的动漫。120 个视觉特效镜头由一个 3 人小组在一秒钟内完成。 制作过程中使用的主要工具为：Stable Diffusion 模型+DreamBooth 微调、虚幻引擎+资产存储 3D 模型、Img2Img+DeFlickering 效果、大量的老式的 VFX 合成。 视频的制作步骤包括：训练模型复制特定风格、训练一个 LoRA 模型来认识一个角色、通过 img2img 处理绿屏动捕的视频、使用 Deflicker 插件减少闪烁、在虚幻 5 中添加 3D 元素、在 Resolve 中进行最终 VFX 合成/编辑。为了最后的打磨，添加了大量老式视觉特效，如强调运动的速度线、模拟电影摄像机/单元格动画的发光体、虚幻中的动态元素（如蜡烛）、设置室内气氛的体积光射线、编辑和设计声音。 在配音方面，商业片子做好配音很重要，普通话不标准时花钱找人配音比 AI 配音效果好。在字体方面，字体包装在视频中很重要，很多人在这方面常犯错，如温馨画面加黑色描边字体。在 AI 动态的后期包装与剪辑技巧方面，后期包装思路可通过添加光效渲染氛围，对素材进行跟踪以替换产品，还可进行素材叠加。剪辑在 AI 动画中占比 45%，好的剪辑师能将素材处理得更好，不成熟的剪辑师可能会把好素材搞砸。镜头主接需注意景别丰富，如全景、中景、特写、近景等。在空间关系中存在轴线问题，如人物位置突然变化会导致视觉跳跃，还有关系轴线和运动轴线，越轴会让观众观感不适。AI 动画的调色流程方面，对色彩有特别要求可在达芬奇里完成剪辑调色流程，简单调色可在剪映中通过肉眼大致判断校正颜色，剪映中有色轮和曲线可用于调色。

以下是在大集团里展开 AI 分享讨论会的一些参考： 1. 杭州站 AI+X World Tour： AI 主题分享会：每人限时分享，主题是 2023 年 AI 对我的影响和挑战，2024 年的目标和计划。时间为 1 月 14 日周天 10am 12pm，地点在明月楼，筹备负责人为 Host: AJ + Evan，专场海报、报名表、Host 摄影等物料筹备。 AI 圆桌分享会：一起讨论下你想做的产品以及如何寻找 PMF。时间为 1 月 14 日周天 1pm 5pm，地点在明月楼，筹备负责人为 Host: AJ + Evan。 AI 画展：上面 workshop 的成果展示，时间为 1 月 14 日周天 1 月 21 日（一周时间）暂定，地点在明月楼，筹备负责人为 Host: 征集中。 2. AITalk 汗青的分享 2024 年 5 月 6 日：会议讨论了 AI talk 节目及相关技术的发展和应用，主要内容包括汗青分享视频制作经验、团队 AI talk 项目、对 AI 的看法等，强调创作本身、工具使用及商业回报的重要性，talk 实验及 AI 在影视创作中的应用，AI 在内容创作和传播中的影响，AI 在创作领域的应用和影响，AI 变现、内容付费、参赛、团队规模等问题，agent 在 C 端的商业化及与 carry 点 AI 的区别。汗青推荐了两本书，分别是尼尔·波兹曼的《娱乐至死》和约翰·伯格的书《观看的视界》（中文版又译作《讲故事的人》），还有推荐播客：一天世界：https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast/5e280fb1418a84a0461fc892?s=eyJ1IjogIjYyZmQxMzE4ZWRjZTY3MTA0YTU1ZTk4OSJ9 。待办事项包括 AJ 分享直播录屏，并发送 characterAI 的链接给大家；大聪明讲解对 agent 的理解，以及 agent 的前世今生@🌈AJ 。 3. 3 月 26 日｜自由讨论｜离谱视频切磋大会：会议主要讨论了人工智能（AI）在视频制作中的应用，与会成员分享了自己在不同领域的经验和对 AI 的学习和应用，探讨了如何通过实践项目学习和掌握人工智能工具和技能，以及 AIGC 的应用和学习。还讨论了 AI 视频制作的相关内容，包括如何组队参与比赛和商单，以及 AI 在视频制作中的应用。最后，还讨论了 4 月份比赛的相关事宜，包括比赛规则和参赛队伍的组建。同时，会议还提到了大家可以通过兴趣感来学习和成长，同时也可以在工作中应用。待办事项包括西琦把北京同学组队的二维码收集到一起@🌈AJ ；西琦找案例并一起分析@🌈AJ ；淅吾找新疆的朋友商量加入谁；毛叔拉群并制作基础的工具；西琦在 8 点到 8 点半的时间开始分享@🌈AJ 。

以下是一些常见的作文批改类 AI 工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 关于 AI 作文批改的共学分享，目前在飞书群进行问题接龙及答疑，例如： 1. 上课用什么工具，大模型工具需自行准备，推荐顺序为 chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4。 2. 文本纠错方面的方法案例，如果是问工具，飞书文档带有纠错功能；如果用 prompt 纠错，文本量不能太大，直接告诉大模型：检查下列文本中的错别字、语法错误和格式错误，指出并改正，重新生成新的文本。 3. 用文心一言 APP 可以。 4. 关于国内是否有类似国外提示词支持调用其他 AI 工具的情况，如国产大模型能否文生图，一些模型可以，比如智谱和文心。 5. 把文章给大模型容易，关键是自己给自己写什么样的 prompt。 6. 如果只是用来自己学，长期学习，不一定必须需要 iPhone 手机或者对显卡有一定要求，ChatGPT 交费存在问题且没有途径。

以下是为零基础学习 AI 提供的建议： 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： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，还有一个案例供您参考：二师兄来自上海，是典型的 80 后，房地产行业从业二十年，计算机零基础。2024 年 2 月，他在七彩虹的售后群中，因老哥分享用 AI 绘画的心得，要了 SD 秋叶安装包，下载了教学视频，迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践，如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。

以下是关于 AI 数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关数据。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，校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据，再传给 GPT 分析，最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析：平台支持上传数据，可提供数据信息辅助分析，前端解析文件后传给 GPT 分析，后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论，图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关（个人生产力、营销、教育、社交）、创意相关（图像、视频）、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。

以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具： 1. Suno AI： 地址：https://www.suno.ai/ 简介：被誉为音乐界的 ChatGPT，能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求：需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号，并确保网络环境稳定。 订阅信息： 免费用户每天 50 积分，每首歌消耗 5 积分，每天可创作 10 首歌曲，每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数（大约 500 首歌），按月每月 10 美元，按年每月 8 美元，每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数（大约 2000 首歌），按月每月 30 美元，按年每月 24 美元，每年 288 美元。 操作模式： 默认模式：包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式：开启个性化定制，可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词：可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成：填写好所需内容后点击 Create，等待 2 3 分钟即可。 下载：生成后可下载。 2. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址：https://www.udio.com/ 3. YuE：支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐（含人声与伴奏），多语言支持（中、英、日、韩），覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5

AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说，AIGC 包括以下方面： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术，能赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目也很多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。

对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”，以下是一些可能的思路供您参考： 首先，深入了解陶寺遗址的相关背景和特点，包括其历史、文化、地理等方面的信息，这将为后续的分析提供基础。 其次，研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果，了解相关的算法、模型和工具。 然后，考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据，例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据，并对数据进行预处理和清洗。 接着，运用合适的 AIGC 技术和算法，对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现，例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等，以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上，进行深入的分析，例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等，挖掘潜在的历史和文化信息。 最后，对研究结果进行评估和验证，确保其准确性和可靠性，并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助，祝您顺利完成毕业论文！

好的，以下是根据你的需求为你生成的一篇工作周报： 周报日期：\ 员工姓名：\ 部门：\ 一、本周总结 1. 本周完成的工作事项 \ \ \ 2. 重要的成果和结果 \ \ \ 3. 关键指标数据 \ \ \ 二、问题与建议 1. 本周工作遇到的问题 \ \ \ 2. 解决方案 \ \ \ 三、下周计划 1. 工作事项 1 \ \ \ 2. 工作事项 2 \ \ \ 四、其他事项 \

编写每周工作总结的prompt需要包括一些关键要素，以确保总结既全面又具有针对性。以下是一个编写每周工作总结的prompt示例： 标题： 引言： 简短介绍本周工作的总体情况和目标。 已完成工作： 1. 项目/任务名称： 目标/预期成果：描述项目或任务的目标。 完成情况：详细说明完成的工作内容和成果。 关键成果：列出本周在该项目或任务中取得的关键成果或里程碑。 2. 其他任务： 列出并描述其他完成的任务和工作。 进行中的工作： 1. 项目/任务名称： 当前状态：描述任务当前的进展状态。 遇到的问题/挑战：如果有，说明遇到的问题及采取的解决措施。 2. 其他进行中的事项： 列出并描述其他正在进行中的工作。 下周计划： 1. 计划开始/继续的工作： 列出下周计划开始或继续进行的项目和任务。 2. 目标设定： 明确下周的工作目标和预期成果。 需要支持/资源： 说明为完成下周计划是否需要额外的支持或资源。 个人感想/反思： 分享本周工作中的学习点、挑战或任何值得反思的地方。 附件/补充材料： 如果有相关的文档、报告或数据支持工作总结，可以在此列明。 这个prompt提供了一个结构化的框架，帮助你系统地回顾一周的工作，并为下一周的工作做出计划。根据实际情况，你可以调整各个部分的内容和细节。

以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议： 通往 AGI 之路知识库： 提供了全面系统的 AI 学习路径，帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面，有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料，整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站：ytoAGI.com 相关渠道：公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台：如 Coursera、edX、Udacity 等，上面有一系列为初学者设计的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 对于新手学习 AI，建议： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。 开始 AI 学习之旅：在「」中，找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 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），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。 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。 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。

作为前端开发人员，以下是一些推荐学习的 AI 技术： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等主要分支及其联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 此外，如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于不懂编码的文科生来说，学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的，但并非不可逾越。 根据相关资料，扣子 Coze 应用于 11 月底推出，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中，您需要熟悉操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。 课程安排方面，第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用，解决表单使用等卡点。 不过，社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间，难以给出确切的时长，这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习，逐步掌握相关知识和技能，相信会在一段时间内取得一定的成果。

如果您想从 0 到 1 成为 AI 产品经理，可以按照以下步骤学习： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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。 此外，您还可以参考以下案例： 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用，了解 Code AI 应用开发教学，包括其背景、现状、证件照应用案例以及学习过程，重点熟悉桌面网页版的用户界面。 参考北京分队成员的经验，如枫 share、行远、管子、猫先生、Andy 等在 AI 领域的技能、经验、职业、兴趣爱好等方面的情况。

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台： 理念：结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点：提供直观界面，能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，有功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序的性能。 部署选项：提供云服务和本地部署，满足不同用户需求。 开源特性：确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 设计理念：注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 使用建议：个人研究时推荐单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合，效果更好。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans