如何快速上手AI人工智能，并在工作和生活中熟练应用

以下是为您推荐的国产图片转视频的 AI 工具： 1. 可灵：由快手团队开发，生成的图像和视频质量高。在视频生成方面，其视频生成质量卓越，画面清晰、连贯且内容丰富，生成速度快，对于国内用户可访问性强。但价格相对较高，重度用户年费可能达几千元，轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 2. 通义万相：作为国产 AI 工具，在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可。但为符合国内监管要求，某些类型图像无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。 更多相关网站可以查看： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的图片转视频的 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的相关网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 另外，在视频转绘制作视频过程中，Topaz Video AI 是一个不错的插件，用于消除视频抖动和运动模糊。其使用方法如下： 解压对应文件，推荐使用绿色版，右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件，导入处理好的视频。主界面左边是原视频，右边是待处理视频，下面是对应的视频轨道。右边部分是主要对视频处理的方式，预设部分主要是放大视频、提升画质、提升帧率等。稳定 AI 模式分为自动裁切和完整帧，做转绘选择完整帧，强度在 60 左右，抖动需要开启，次数一般选择 2 保持默认不变。 在制作新年表情包时，生成新年场景可以输入关键词“新年、中国新年、喜庆热闹、恭喜发财”之类的词汇得到合适的新年背景。然后使用可灵 AI 1.6 图生视频工具让场景动起来，抽卡性价比不错，简单效果一般抽两三次即可。

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。

在动漫制作中使用 AI 辅助工作，大致流程如下： 1. 面临时间和金钱的双重压力，需找到适合的制作捷径。AI 目前主要是辅助工具，负责搞定图和片，其他部分仍依赖人工。 2. 效率至关重要。和视频相关的所有内容、资料都记录在飞书文档里。 3. 分工方面，有人负责前期的内容构思和脚本编写，有人主要负责图片、视频生成和视频剪辑。 4. Midjourney 提示词围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写，例如："a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6"，重点是"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style"，尺寸比例 16:9，模型选择 niji 6，其他根据需求调整。 5. 动画制作主要使用 Runway，因其控制笔刷有优势。

传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别： 传统 AI： 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型： 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，底层是 function loss 损失函数，能在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比，Alpha Go 是增强学习模型，有推理能力，而大语言模型这块很弱。 AGI（通用人工智能）： 部分人觉得 LLM（大语言模型）具有 AGI 潜力，但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面： AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词，但底层是 transformer 结构。

以下是关于 AI 带来的新工作岗位的相关信息： 2023 年，AI 将会替代 4 亿 8 亿工作岗位，同时也会增加 5.55 8.90 亿新岗位。计算被替代的岗位主要是查看岗位的任务构成，其中重复性高的任务容易被替代，而灵活、非常规、创造性的岗位更难被取代。 随着生成式人工智能技术的发展，在编程、自动化任务处理和内容创作等方面展现出惊人的能力，这威胁到了一些技术岗位的存在，如系统管理员、数字营销文案撰写等。但同时也为能够适应新环境的技术工作者带来了新机遇，例如云架构师、网络架构师和企业架构师等职位，因为这些工作不仅需要技术知识，更需要人际交往、团队领导和复杂决策制定的能力。 此外，OpenAI COO 提到 AI 可能创造新工作机会。

以下是为代码小白制定的学习 AI Agent 的高效流程： 1. 基础了解 度过第一阶段，了解 AI 的基本原理和发展阶段。 2. 选择方向 鉴于您是代码小白，建议从不需要代码基础的 Coze 工作流学起。它适用所有人，只要能发现智能体的需求，就可以用工作流来实现。 3. 学习资源 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，了解在业务运营领域如何通过 Coze 接触大量应用场景和进行 prompt 练习。 阅读安仔的文章，学习如何使用极简未来平台、腾讯云轻量应用服务器、宝塔面板和 Docker 搭建一个 AI 微信聊天机器人，了解相关技术组件的选用、配置步骤、费用和运维问题。 查看元子的分享，如“小白的 Coze 之旅”，深入了解 Coze 平台。 4. 加入社群 可以加入免费的 AI Agent 共学群，基于 WaytoAGI 社区等高质量信息源，分享时下 AI Agent 相关的玩法、经验和前沿资讯。通过微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信，备注 AI 共学即可加入。 希望以上流程对您有所帮助，祝您学习顺利！

对于职场人士学习 AI ，可以按照以下步骤上手： 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，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自己的作品。 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。 如果您偏向技术研究方向，学习路径包括： 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。 如果您偏向应用方向，学习路径包括： 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。 对于不会代码的职场人士，还可以参考“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python+AI”，在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。

Coze 中的工作流、智能体、应用 Bot 具有以下特点、差异和共同点： 特点： 工作流：包括图像工作流，可进行图像流分类（如智能生成、智能编辑、基础编辑），按照构架配置工作流，调试效果等。 智能体：设定角色，对工作流有详细描述和调用规则，能实现从简单到复杂的不同流程自动化。 Bot：有不同的运作模式（单智能体模式和多智能体模式），可选择模型，配置技能（如插件、工作流、图像流和触发器等），还有知识区域和记忆区域。 差异： 工作流侧重于具体的任务流程配置和图像处理方面。 智能体更注重角色设定和工作流的调用规则。 Bot 则在运作模式、模型选择和技能配置上有独特之处。 共同点： 都与 Coze 平台相关，相互配合以实现各种功能。 对于新手小白逐步上手的建议： 先了解 Coze 平台的基本操作和界面。 从简单的图像工作流开始尝试，熟悉工作流的创建和配置流程。 逐步学习智能体的设定和工作流的调用规则。 再深入研究 Bot 的模式选择、模型选择和技能配置。 参考平台提供的示例和教程，多进行实践和调试。

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. 《》

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面，早期以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法，后来采用基于案例的推理，如今能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算，现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程，这正是人工智能感兴趣的。 译者：Miranda，原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md

人工智能时代对社会的冲击主要体现在以下几个方面： 1. 劳动力市场：预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响，包括好的和坏的方面，但工作变化速度比多数人想象的慢，人们不必担心缺乏事情可做。 2. 能力放大：能使人类天生的创造和彼此有用的欲望得到前所未有的放大，社会将重新进入不断扩张的世界。 3. 深度学习：是一种有效的算法，计算能力和数据量越大，解决难题的能力越强，将随着规模而变得更好，对全球人民生活产生有意义的改善。 4. 个人助理：人工智能模型将很快作为自主的个人助理，代表用户执行特定任务。 5. 资源分配：获得充足的计算和能源对于实现人工智能民主化和防止不平等至关重要。 6. 风险控制：控制人工智能的风险对于最大限度地发挥其优势并确保积极的未来至关重要。 同时，在教育方面，孩子将拥有虚拟导师，能够提供个性化教学，类似概念还可应用于医疗保健改进、创建各种软件等领域，带来共享的繁荣。

人工智能（Artificial Intelligence）是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学，例如做一些人类所擅长的事情。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，用于按照明确的程序（即算法）进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序，就能编写程序让计算机做事。 然而，像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务，因无法明确大脑完成此任务的具体步骤，所以难以编写程序让计算机完成，这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等；AGI 能做任何人类可以做的事。 在人工智能术语方面： 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域，是学习输入输出的映射，一般有输入 A 必然输出 B 的软件。 数据科学是分析数据集，从数据中获取结论与提示，输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层（隐藏层）。

以下是一些关于音频生成的人工智能工具： ElevenLabs：一家前沿人工智能公司，专注于文本转语音、语音变声器、配音、文本转音效和语音克隆，为创作者、企业和开发者提供超逼真和可定制的语音解决方案。前 5000 名注册用户可享受 2 个月的入门计划。 Hailuo Audio by Minimax：面向创作者和电影制作人的下一代音乐生成、文本转语音和语音克隆模型。 Cartesia：优质文本转语音服务，既以开发者为中心，又适合实时对话用例，专注于行业领先的延迟、逼真的声音和准确的发音。提供 1 个月的专业计划。 Sync：研究公司，致力于为动画师、开发者和视频编辑提供前沿的人工智能视频口型同步解决方案。2 个月的 Sync 创作者层级+额外生成积分。 Tunes by Freepik：使用 Freepik Tunes 让您的项目更具表现力。发现精选音乐、高质量音效和强大的音频工具，可在 Freepik Tunes 上无限制下载。 以下是一些人工智能音频初创公司： Lemonaide Music：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。 tuney.io：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 KORUS AI：AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 TRINITI：通过音乐赋予新的创作和表达方式。 voice swap：使用 AI 改变歌唱声音。 mix audio：为创造力和生产力提供 AI 音乐。 Audiogen：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 Wavtool：带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 Wavacity：Audacity®音频编辑器的网页版。

人工智能对现在时代的冲击主要体现在以下几个方面： 1. 劳动力市场：预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响，包括好的和坏的方面，但工作变化速度比多数人想象的慢。 2. 社会发展：使社会重新进入不断扩张的世界，人们可以再次专注于正和游戏，天生的创造和彼此有用的欲望将得到前所未有的放大。 3. 技术进步：深度学习有效，随规模扩大预期改善，能帮助解决难题，模型将作为个人助理执行特定任务，促进各领域科学进展。 4. 资源与普及：降低计算成本以普及人工智能，否则可能导致其成为有限资源，引发战争并成为富人工具。 5. 社会变革：社会和经济将发生长期巨大变革，人们会发现新的做事、互助和竞争方式。 6. 不均衡影响：AGI 将产生不均衡影响，一些行业变化小，科学进步可能更快，许多商品价格大幅下跌，奢侈品和受限资源价格上涨。 7. 公共政策：关于如何将人工智能系统融入社会的公共政策和集体意见非常重要，要权衡安全性和个人授权。 8. 社会控制：存在专制政府利用人工智能进行大规模监控从而剥夺人民自主权的风险。

对于为小学生设计一门 12 集的人工智能视频课，以下是我的设计思路： 第一集：《走进神奇的 AI 世界》 介绍什么是人工智能，通过有趣的例子展示 AI 在日常生活中的应用，激发学生的兴趣。 第二集：《AI 的历史之旅》 讲述人工智能的发展历程，从早期的概念到现代的突破。 第三集：《AI 如何理解我们》 讲解 AI 是如何处理和理解人类输入的信息，如语言、图像等。 第四集：《智能机器人小伙伴》 介绍机器人如何通过 AI 技术实现各种功能和动作。 第五集：《AI 在游戏中的魔法》 展示 AI 在游戏中的应用，如游戏角色的智能行为。 第六集：《AI 与医疗保健》 讲述 AI 在医疗领域的作用，如疾病诊断、医疗影像分析等。 第七集：《AI 与交通出行》 介绍 AI 如何改善交通状况，如智能交通系统。 第八集：《AI 与教育的碰撞》 探讨 AI 在教育中的应用，如个性化学习、智能辅导。 第九集：《AI 绘画的奇妙世界》 让学生了解 AI 绘画的原理和创作过程。 第十集：《AI 音乐的旋律》 介绍 AI 在音乐创作和演奏方面的应用。 第十一集：《AI 的未来展望》 一起畅想未来 AI 可能带来的更多变化和创新。 第十二集：《我和 AI 的故事》 鼓励学生分享自己对 AI 的理解和想象，总结课程内容。 在每一集的设计中，都会采用生动有趣的动画、简单易懂的案例和互动环节，让小学生能够轻松理解和参与。

以下是为小白提供的学习 AI 工具并运用于工作生活的建议： 一、从菜鸟到达人的进阶之路 可以参考元子的进化史： 1. Day 1：懵懵懂懂，只会说“你好，帮我写个报告”。 2. Day 7：学会表达，比如“帮我写一份周报，重点说明项目进度”。 3. Day 14：熟练掌握，例如“我需要一份项目总结，包含数据分析和改进建议”。 4. Day 30：把常规 AI 工具都试过一遍，并选定自己要持续玩的方向，比如 AI Agent。 5. Day 60：组队参加 AI Agent 比赛并有幸得奖。 这里推荐一个社区小伙伴的 100 天 AI 之路，每天都有记载，大家可以感受一下进境： 元子的心得： 1. 不要怕问“笨”问题，但要多直接问 AI。 2. 解决一个小问题也是进步，不积跬步，无以至千里。 3. 多试多练才是王道，来社区共学，一群人走得更远。 4. 融入生活和工作才能持久，学完就用才是王道，不要纯靠意志力。 二、工作中的 AI 小帮手 1. 需要快速生成报告，AI 来帮忙。 2. 需要快速整理数据，AI 来处理。 3. 需要快速翻译文件，AI 来翻译。 4. 需要快速优化文案，AI 来优化。 三、参与制作 AI 动画短片的经验分享 在参与设计 AI 动画短片时，比如负责“刺猬菠萝”角色的图片和视频制作，即使没有相关经验，在他人指导下也能逐渐掌握基本技巧，并通过 MJ 和 RunWayAI 工具提高效率。 为了做好这件事，可以： 1. 利用 WaytoAGI 社群中的入门资料，快速了解动画制作的基本流程和技术。 2. 积极参与团队讨论，向有经验的大佬请教，多多参与「共创活动」，不仅能快速学习，还能收获伙伴。 四、AI 与生活 对于超出自己理解范围的事情，最简单的方法就是试一试。学习新东西，百闻不如一练。在面向父母的“AI 布道”活动中会发现，AI 工具虽强大，但与普通人之间存在一定距离。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，能让普通人更快受益。 如果想要跟元子交朋友、一起在 AI 路上探寻，欢迎戳这里：

普通人要熟练使用 AI ，可以参考以下几点： 1. 提供背景信息：在使用 AI 时，尽可能为其提供详细的背景信息，以确保输出更准确和有用。 2. 让 AI 自我反思：促使 AI 对每次输出的内容进行再次思考，提高输出质量。 3. 尝试使用：对于超出自己理解范围的 AI ，最简单的方法是亲自试一试，百闻不如一练。 4. 了解 AI 能力边界：虽然目前难以明确类似 GPT4 等模型的具体能力边界，但要心中有数，避免在边界外的任务上过度依赖。 5. 接受培训：使用 AI 时接受一定的培训，能提高任务完成的效率和质量。 6. 注意协作方式：可以采用“半人马”模式，即人与 AI 紧密结合但各司其职，人类主导流程并合理调配资源；也可以向“机械人”模式发展，实现人与 AI 的高度融合，更精细化地协作和创作。 此外，尽可能简单地试用 AI ，是让普通人在 AI 发展中更快受益的好方式。

要熟练使用 AI ，对英语水平的要求会因具体的应用场景和个人需求而有所不同。 一般来说，如果是为了进行基本的交流和获取常见的信息，具备大学英语四级左右的水平可能就能够初步应对。但如果想要更深入地理解和运用 AI 中的复杂技术文档、进行专业领域的交流，或者参与国际前沿的研究和讨论，可能需要达到大学英语六级甚至更高的水平，如雅思 6.5 分及以上。 例如，在一些需要准确理解和运用复杂句子结构、多样化词汇，并能进行深入的观点阐述和交流的场景中，较高的英语水平会更有优势。 同时，学英语的目的和需求不同，所需的英语水平也不同。比如，为了跨语言交流、应试、工作、获取信息或理解文化等，学习的必要性和路径都会有所差异。 在使用 AI 辅助英语学习时，要注意一些事项：AI 只是辅助工具，不能替代人的思考；给 AI 的信息要尽可能准确、清晰；要注重思维启发和知识学习而非单纯获取答案；掌握一些向 AI 提问的技巧；养成做一道题就新开一个对话的好习惯；对于英语、语文之外的学科的学习要慎用 AI 。 此外，英语学习的重点在于“有效输入”，然后是理解后的输出。可以尝试不开字幕听感兴趣的优质播客，每天熟读并背诵一篇 100 字短文等方法。

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。

以下是一些与 ChatGPT 相关的工具和插件，您需要熟练使用： 1. 内容生成：GPT 可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。例如：https://chat.openai.com/ 、https://bard.google.com/extensions 、https://claude.ai/ 。 2. 聊天机器人：GPT 可以作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。如： 。 3. 问答系统：GPT 可以用于问答系统，为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：GPT 可以生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：虽然 GPT 不是专门为机器翻译设计的，但它在这方面也有不错的表现。 6. 群聊总结： 。 7. 代码生成：GPT3 和其后续版本已经被证明可以生成代码片段，甚至帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：GPT 可以用于教育领域，帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：webpilot 。 10. PDF 对话：演示 www.chatpdf.com 。 11. PPT 生成： 。 12. 音视频提取总结：https://bibigpt.co/r/AJ 。 13. 播客总结：https://podwise.xyz/dashboard/trending 。 14. 生成脑图：https://xmind.ai/editor/ 。 此外，ChatGPT 还推出了一些插件示例，如网页浏览器（将 Bing 添加到对话中，可访问互联网内容）、代码解释器（在沙盒和防火墙执行环境中添加一个实时的 Python 解释器）、检索（为个人和组织文档提供语义搜索）。 Claude 2 是常用的 PDF 与长文阅读器，ChatGPT 配合 ShowMe 和 WebPilot 插件也会非常有效，特别是集成了 GPT4V 多模态后，一些图表的解释很方便，结果配合原图一起保存。Notion 是主要的外脑想法组装工厂，Notion AI 对创作有帮助，ChatGPT 输出内容品质较好，可配合 Notion 使用，最后用 Google Doc 完成输出交付物。微软 Office 套件将集成 GPT4 作为 Copilot 能力，OneNote 计划在今年 11 月成为首个可以 Copilot 的套件应用；Google 也宣布把 Bard 集成到了自己的全线产品，包括 Search、Google Map、Google Workspace 等。

在人工智能时代，不能简单地认为就是看谁把 AI 软件用得更熟练。 一方面，AI 时代不再需要囤积信息和单纯“记住”知识，关键在于是否懂得提问以及能否有效地利用 AI 技术获取和处理信息。个体在获取知识方面的差异体现在是否掌握利用 AI 技术的能力及运用的熟练程度，能高效利用技术的个体将更快获取所需信息和知识从而占据优势。 另一方面，知识内化的差异也很重要，这不仅仅是获取信息和知识的效率问题，更关键的是将这些信息和知识内化、转化为智慧的能力。AI 技术在个性化学习、数据分析和知识管理方面的应用可提高这一过程的效率，个体对这些工具的利用会直接影响从知识到智慧的转化速度和质量。 此外，随着大语言模型规模的增加，在单一技能上的熟练度会提高，并且能够同时使用多个技能。模型能执行概括和创造性的任务，截至 2023 年，AI 在大部分任务中的表现已超越人类能力，目前人类只有在复杂的认知任务上还有部分优势，但预计这种优势在 2025 年将消失。 同时，在应用方面，拥有庞大客户群的上一代软件或服务公司把基础模型整合到业务流程中具有巨大优势，创新公司也不断涌现，核心在于如何看待和使用基础模型，而非简单封装，这些模型如同智能时代的操作系统，需要在上面构建原生应用程序。