如何系统性的学习ai

AGI（通用人工智能）和 AI（人工智能）是相关但有所不同的概念。 AI 是一种让机器展现智慧的目标，包括多种技术和应用，如机器学习、深度学习、大语言模型等。生成式人工智能（GenAI）是让机器产生复杂有结构内容的一种目标。AIGC（人工智能生成内容）则是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式，ChatGPT 是 AIGC 在文本生成领域的一个应用实例。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资。AGII 是一个 AI 驱动的平台，赋予用户轻松生成各个领域高质量内容的能力，提供一系列 AI 生成器和魔法工具，包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能，旨在帮助内容创作者、营销人员和企业以更短的时间创造引人入胜且有影响力的内容，并宣布推出平台的测试版以获取用户反馈并调整产品。

ChatAI 并非一个明确且被广泛认知的特定概念。而 ChatGPT 具有明确的定义和特点： 从 OpenAI 的官网可知，ChatGPT 在 2022 年宣发时被称为一种模型，但在官网的帮助页面中又被称为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 与更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求。 与 Pi 相比，Pi 优先考虑与人的对话，评价标准在于对话自不自然、情商够不够高，而 ChatGPT 在某些情况下给出的建议相对泛泛。在机制设置上，Pi 采取提问式结尾、不断主动追问的方式更有让人聊下去的欲望。

以下是关于如何学习跟生产相关 AI 内容的建议： 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。 通过与这些 AI 产品的对话，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，谷歌生成式 AI 课程的学习路径将引导您完成有关生成式 AI 产品和技术的精选内容集合，从大型语言模型的基础知识，到如何在 Google Cloud 上创建和部署生成式 AI 解决方案。其链接为：https://www.cloudskillsboost.google/journeys/118 ，包含 10 个独立课程。 对于小白理解技术原理与建立框架，您可以参考以下通俗易懂的内容： 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 概念：生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 概念与关系：相关技术名词 AI——人工智能 机器学习——电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习——有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归。 无监督学习——学习的数据没有标签，算法自主发现规律。经典任务包括聚类，比如拿一堆新闻文章，让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。 强化学习——从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失；类似训小狗。 深度学习——一种方法，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM——大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑——2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 含义：Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

AI 是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。对于不具备理工科背景的人来说，可以将其当成一个黑箱。 从历史角度看，最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明，用于按照明确的程序进行数字运算，现代计算机虽更先进但仍遵循相同理念。然而，对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务，我们无法明确编程步骤，而这正是 AI 感兴趣的。 AI 技术再怎么发展，其生态位仍是一种似人而非人的存在。我们可以从人类文明传说和古老哲人的智慧中寻找与这类似人非人存在相处的原则。 在健身领域，AI 健身是利用 AI 技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。相关的 AI 产品有 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等。

以下是一篇关于“AI 下的会计”的论文： 标题：AI 对会计领域的影响与变革 在当今数字化时代，AI 技术正以前所未有的速度渗透到各个行业，会计领域也不例外。生成式 AI 为金融服务业带来了显著的变化，尤其在预测和报告方面展现出巨大的潜力。 尽管金融领域的其他方面不断取得进步，但现代财务团队的日常工作流程仍依赖于手动流程，如 Excel、电子邮件和需要人工输入的商业智能工具。由于数据科学资源的缺乏，基本任务尚未实现自动化，这导致 CFO 及其直接报告人在繁琐的记录和报告任务上耗费过多时间，而无法专注于战略决策。 总体而言，生成式 AI 能够助力金融服务团队从更多数据源获取数据，并实现突出趋势分析、预测和报告过程的自动化。例如，在预测方面，它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，还能发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测提供输入，并建议如何适应模型以支持公司决策。 在报告方面，生成式 AI 能够自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中，如董事会材料、投资者报告、周报表等。 对于会计和税务工作，会计和税务团队通常需要花费大量时间咨询规则并了解其应用，生成式 AI 可以帮助综合、总结，并就税法和潜在扣除项提供可能的答案。 在采购和应付账款方面，生成式 AI 能够自动生成和调整合同、采购订单和发票，并提供提醒。 综上所述，AI 技术为会计领域带来了高效、精准和创新的变革，使会计工作更加智能化和自动化，为企业的发展提供了有力支持。然而，在应用 AI 技术的同时，也需要关注数据安全、隐私保护和伦理道德等问题，以确保其健康、可持续地发展。

目前市面上有一些可以将文档转换为手写字体的 AI 工具，例如： 1. Handwriting.io：它能够根据输入的文本生成逼真的手写字体效果。 2. MyScriptFont：用户可以通过书写样本创建自己的手写字体，并应用于文档转换。 但不同工具的功能和效果可能会有所差异，您可以根据具体需求进行选择和尝试。

以下是为您制定的由浅入深系统性学习 AI 知识的规划： 一、基础阶段 1. 编程语言学习 选择 Python 或 JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构和算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 了解 AI 基本概念 阅读相关入门文章，熟悉 AI 的术语、基础概念，包括人工智能的定义、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。 二、入门阶段 1. 学习路径引导 参考「」中的课程，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，并争取获得证书。 2. 体验 AI 工具和平台 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 三、深入学习阶段 1. 选择感兴趣的模块 AI 领域广泛，包括图像、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，它上手容易且实用。 2. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的发展历程、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。 四、实践阶段 1. 参与实践项目 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。 2. 分享与交流 在知识库分享自己实践后的作品和经验，与他人交流学习。 五、前沿关注阶段 1. 关注动态 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，按照以上规划，从编程基础、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，您将逐步深入 AI 领域，为未来的发展做好准备。

要系统性地从了解认知到熟练精通 AI 行业，可以从以下几个方面入手： 基础理论： 明确人工智能、机器学习、深度学习的定义以及它们之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 掌握统计学基础，熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 了解线性代数中的向量、矩阵等基本概念。 具备基础的概率论知识，例如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 对于监督学习，了解常用算法如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 熟悉无监督学习中的聚类、降维等算法。 了解强化学习的基本概念。 评估和调优： 清楚如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 理解神经网络的基本结构，如前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，还可以通过了解当下 AI 行业的佼佼者 OpenAI 及其掌舵人山姆·奥特曼的为人处事态度和原则，洞悉其宏伟构想，从而掌握 AI 行业的理念趋势。

以下是给您的入门 NLP 的系统性建议： 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，其起源早于“人工智能”概念的诞生，艾伦·图灵在开创性论文《计算机器与智能》中提出的“图灵测试”是该领域被广泛认可的起点。这个概念涵盖了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两大核心领域。 对于新手入门 NLP，首先要理解 NLP 的基本概念和发展历程，了解其在人工智能中的重要地位。深入学习“图灵测试”的理念，体会让计算机与人类自然流畅对话的目标。 重点掌握 NLU，学会让机器准确理解人类语言的复杂性和微妙之处。同时关注 NLG，研究如何让机器生成流畅、自然、符合语境的人类语言。 通过实际案例和项目实践，加深对 NLP 核心领域的理解和应用能力。

以下是关于如何系统性学习使用 AI 的建议： 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、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。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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。 五、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，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。 对于中学生学习 AI 的建议： 1. 从编程语言入手学习，比如 Python、JavaScript 等，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。 2. 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等体验 AI 的应用场景，也可以探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识，包括了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 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。 5. 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，无论是新手还是中学生，都可以从编程基础、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。

以下是关于《AI Agent 系列：系统性学习大脑模块》的相关内容： 大脑模块（Brain）是 AI Agent 智能行为的核心，是一个高度集成的系统，负责处理信息、做出决策和规划行动。通常基于大型语言模型（如 Llama 或 GPT），在海量文本数据上训练，赋予强大的自然语言理解和生成能力。 其不仅包含丰富的语言知识（词法、句法、语义学和语用学），还融入广泛的常识知识，能做出符合现实世界的合理决策。此外，还集成特定领域专业知识，能在专业领域执行复杂任务。 具备记忆能力，可存储和检索过去的观察、思考和行动序列，对处理连续任务和解决复杂问题至关重要。还具备推理能力，能基于证据和逻辑决策，并通过规划能力将复杂任务分解为可管理的子任务，制定相应行动计划。 计划反思机制使 Agent 能评估和完善策略，适应变化环境，支持任务泛化，根据指令完成新任务。上下文学习能力让其从给定示例快速学习适应新任务，持续学习机制避免灾难性遗忘，保持知识更新累积。 接收感知模块处理信息后，会访问存储系统，检索知识并提取信息，帮助制定计划、推理和做明智决策。还能记录 Agent 过去的观察、思考和行动，以不同形式存储，不断更新常识和专业知识库。基于大型语言模型的 AI Agent 具备出色概括和迁移能力，适应新奇或陌生场景。以下是大脑模块中对不同能力的关注点。

以下是系统性学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 工具和平台体验： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验其应用场景。 探索面向学习者的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习： 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、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目参与： 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。 5. 关注前沿动态： 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。 对于新手学习 AI： 1. 了解基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 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： 根据自身兴趣选择特定的 AI 模块（如图像、音乐、视频等）进行深入学习。 此外，在医疗保健领域，为了让 AI 产生真正的改变，需要让其接触到顶级从业人员的多样化视角以避免偏见。鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识，并有可能成为下一代专家（无论是人类还是 AI）的教师。

以下是关于学习应用 AI 的全面指导： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么，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。 二、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，并有机会获得证书。 三、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。一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 六、针对不同人群的学习建议 1. 对于中学生： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，探索面向中学生的 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，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 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。 关注 AI 发展的前沿动态，思考其对未来社会的影响。 2. 对于偏向技术研究方向的学习者： 掌握数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 学习机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 深入研究深度学习，如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 钻研自然语言处理，包括语言模型、文本分类、机器翻译等。 探索计算机视觉，如图像分类、目标检测、语义分割等。 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等，并进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 3. 对于偏向应用方向的学习者： 具备编程基础，如 Python、C++等。 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 了解应用领域，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 掌握数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 学会模型部署，如模型优化、模型服务等，并进行行业实践，包括项目实战、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。

学习 AI 可以从以下几个方面入手： 1. 编程语言：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 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、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目： 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。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考其对未来社会的影响。 对于新手学习 AI： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读相关入门文章，熟悉术语和基础概念。 了解人工智能的主要分支及它们之间的联系。 2. 开始学习之旅： 参考为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： 根据自身兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等。 掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识。 分享实践成果。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 如果希望继续精进，对于不会代码的人，可以尝试了解以下基础内容： 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关系。 历史发展：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、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，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：了解基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：掌握如何评估模型性能，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。

以下是新手学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么，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，能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作品。 在知识库有很多大家实践后的作品、文章分享。 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. 对于中学生学习 AI，还可以： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 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，了解其基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，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。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是关于基础学习 AI 的一些建议和资源： 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。 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。 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，它上手容易且很有用。 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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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。 以下是一些基础学习的讲解资源： ：这是 Nvidia 的四部分系列文章，介绍了 2015 年实践中的深度学习基础，对于刚开始学习 AI 的人来说是一个很好的资源。 翻译： 翻译： 翻译： 翻译： ：通过实用的例子和代码，解释了 AI 基础知识的全面、免费的课程。 ：对嵌入和令牌的简单介绍，它们是 LLMs（和所有语言模型）的构建块。 翻译：

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、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，了解它们的工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 体验 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 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。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 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。 5. 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。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。