《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程在哪里可以学习

生成式人工智能在中职实训课的应用： 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术，所生成的内容可以是多模态的，包括文本（如文章、报告、诗歌等）、图像（如绘画、设计图、合成照片等）、音频（如音乐、语音、环境声音等）、视频（如电影剪辑、教程、仿真等）。 其应用场景广泛，例如： 文档摘要：将长篇文章或报告总结为简短、精准的摘要。 信息提取：从大量数据中识别并提取关键信息。 代码生成：根据用户的描述自动编写代码。 营销活动创建：生成广告文案、设计图像等。 虚拟协助：例如智能聊天机器人、虚拟客服等。 呼叫中心机器人：能够处理客户的电话请求。 生成式人工智能的工作方式如下： 1. 训练阶段：通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习进行训练，训练的结果是一个“基础模型”。 2. 应用阶段：基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练，以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 Google Cloud 提供了相关工具，如 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台，旨在帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型；Generative AI Studio 允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，无需代码或代码量少；Model Garden 是一个平台，可以让用户发现 Google 的基础和第三方开源模型，并与之交互，它提供了一组 MLOps 工具，用于自动化机器学习管道。 在教育领域，从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中，以“移动教学与促动”课程实习周为例，让教育学专业的学生了解和尝试运用教育 APP、二维码、教育游戏等技术方式开展移动教学。课程实习需要在 5 天内让非技术背景的学生分组设计课程并展示，由于学生众多，教师难以给予个性化指导，而 AI 在一定程度上补足了学生缺乏的经验。

生成式人工智能的原理主要包括以下几个方面： 1. 基于深度学习技术和机器学习算法：通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 2. 监督学习：例如在生成文本时使用大语言模型，通过监督学习不断预测下一个词语，经过大量的数据训练，从而生成新的文本内容。这通常需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 3. 从大量现有内容中学习：包括文本、音频和视频等多模式的内容，这个学习过程称为训练，其结果是创造“基础模型”，如为聊天机器人提供支持的大型语言模型（LLM）。基础模型可用于生成内容并解决一般问题，也可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。

生成式 AI 在教育领域具有重要的重构价值，主要体现在以下几个方面： 1. 为教师减负：通过复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集中学习，创造新的原创内容，帮助教师减轻工作负担。 2. 创新教学方式：例如让历史人物亲自授课，知识获取不再受时空限制，提高教育效率和质量，增强学生学习兴趣。 3. 个性化教育：根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源，实现因材施教，满足学生学习需求，提高学习成果，缓解教育资源不平等问题。 4. 角色多样化：授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以被 AI 重构。 5. 促进学生成长：人工智能生成的虚拟角色可以作为数字陪伴，给予孩子社会奖励，促进其成长和提高学习成绩。

Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL·E 这三个生成式 AI 工具主要有以下区别： 1. 开源性：Stable Diffusion 是开源的，用户可以在任何高端计算机上运行。 2. 学习曲线：Midjourney 的学习曲线较低，只需键入特定的提示就能得到较好的结果。 3. 图像质量：Midjourney 被认为是 2023 年中期图像质量最好的系统。 4. 应用场景：Stable Diffusion 特别适合将 AI 与来自其他源的图像结合；Adobe Firefly 内置在各种 Adobe 产品中，但在质量方面落后于 DALL·E 和 Midjourney。 5. 训练数据：这些工具都是使用大量的内容数据集进行训练的，例如 Stable Diffusion 是在从网络上抓取的超过 50 亿的图像/标题对上进行训练的。 6. 所属公司：DALL·E 来自 OpenAI。 在使用方面： 1. Stable Diffusion 开始使用需要付出努力，因为要学会正确制作提示，但一旦掌握，能产生很好的结果。 2. DALL·E 已纳入 Bing（需使用创意模式）和 Bing 图像创建器，系统可靠，但图像质量比 Midjourney 差。 3. Midjourney 需要 Discord，使用时需键入特定格式的提示。

生成式人工智能的提示词工程是一门新兴学科，在生成式 AI 模型中具有重要作用。 提示词是用户与模型沟通愿望的文本界面，适用于图像生成模型（如 DALLE3、Midjourney）和语言模型（如 GPT4、Gemini）等。它可以是简单的问题，也可以是复杂的任务，包括指令、问题、输入数据和示例，以引导 AI 的响应。 提示词工程的核心是制作能实现特定目标的最佳提示词，这不仅要指导模型，还需深刻理解模型的能力和局限性及所处上下文。例如，在图像生成模型中是对期望图像的详细描述，在语言模型中可能是复杂查询。 提示词工程不仅是构建提示词，还需结合领域知识、对 AI 模型的理解及系统化方法为不同情境定制提示词，可能包括创建可根据数据集或上下文程序化修改的模板。 此外，提示词工程是迭代和探索的过程，类似于传统软件工程实践，如版本控制和回归测试。该领域发展迅速，有潜力改变机器学习的某些方面。 在商业和社会中，提示词工程师是被炒作的职位，实际可能承担了机器学习工程师的部分职责。提示词工程是一切生成式 AI 的基础，不管用于学习、写作、绘画、编程还是玩音乐等。 在使用提示词时，要记住几个基本关键点： 1. 角色/身份：告诉 AI 它需要扮演的身份，提升其“职业素养”。 2. 目标/任务以及背景：所有对话都有目的性，要交代目标背后的逻辑，包括为什么要实现目标、希望达到的结果等。

生成式 AI（Generative AI）是一种基于深度学习技术，利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。 AIGC（AI generated content）意为人工智能生成内容，又称为生成式 AI。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。能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多，包括语言文字类（如 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等）、语音声音类（如 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等）、图片美术类（如早期的 GEN、去年大热的扩散模型带火的 Midjourney、先驱者谷歌的 Disco Diffusion、OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等）。 SD 是 Stable Diffusion 的简称，是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 国内目前主要是在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下，由《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）》共同监管 AIGC 行业。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”正式称呼，是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 在 2022 年宣发时，OpenAI 称其是一种模型，但在官网的帮助页面中，称其是一种服务。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）。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，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，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 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，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。

以下是与 2024 年 10 月的 AIPO 活动相关的云文档： ：包含关于 AI 模型训练的介绍与讲解，如 Eagle 插件批量收藏 3D 图表、不同步数训练时间、使用 MZ 数据集训练 Flux、云服务器训练流程、训练集收集要求、训练模型的时机、角色一致性表现、云服务器训练集设置、模型训练参数设置、模型训练启动与等待等内容。 》，列举了美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司。 ：包含 2024 年 10 月 24 日娜乌斯佳：AIGC 商业片落地经验分享等多个日期的智能纪要。

很抱歉，目前知识库中没有关于使用 AI 生成介绍员工持股平台 2024 年治理情况 PPT 的相关内容。但我可以为您提供一些思路和建议来帮助您完成这个任务。 首先，您需要明确 PPT 的结构和主要内容板块。比如，可以包括员工持股平台的概述、2024 年的治理目标和策略、治理成果和关键数据、面临的挑战和解决方案、未来展望等。 在使用 AI 工具生成 PPT 时，您可以向工具清晰地描述每个板块的具体要求和重点内容。例如，对于治理成果板块，您可以要求 AI 突出显示关键的数据和图表，并进行简洁明了的解读。 同时，您还可以参考一些现有的优秀 PPT 模板和案例，以获取更多的灵感和设计思路。 希望这些建议对您有所帮助，如果您还有其他问题，请随时向我提问。

2024 年，AI 大模型在生产和生活中落地速度迅猛，被称为国内大模型落地元年。以下是一些值得关注的情况： 国内大模型行业形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争格局。 2024 年 1 至 11 月，国内大模型中标项目数量和金额大幅增长，中标项目共 728 个，是 2023 年全年的 3.6 倍；中标金额 17.1 亿元，是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 厂商方面，百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。 在金融行业，百度以 14 个中标数量、3734.4 万元中标金额排名第一；科大讯飞居第二。 在智能终端行业，超半数手机厂商都在使用文心大模型，包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流手机品牌；上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 百度表现突出，截至 11 月，其文心大模型日均调用量超过 15 亿次，千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。今年三季度财报披露，百度智能云营收达 49 亿元，同比增长 11%。 2024 年 9 月 AI 行业大事记： 9 月 12 日：李继刚再现神级 Prompt，玩法持续翻新；Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日：商汤 Vimi 相机开放微博小程序；元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B；OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日：人工智能生成合成内容标识办法；Jina AI 发布 ReaderLM、Jina Embeddings V3。 9 月 18 日：DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一，几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日：云栖大会；通义万相 AI 生视频上线；快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日：腾讯元器智能体对外发布；秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈；阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日：大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日：钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日：讯飞星火 API 全新升级；豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日：Vidu API 正式开放，加速企业级视频创作；OpenAI 发布高级语音功能；西湖心辰开源 WestlakeOmni。 大模型进入产业落地后，除了大模型本身能力质量要过硬外，落地应用所需要的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业想要真正将大模型在自身场景落地，需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力，大模型的竞争正在加速成为体系化之战。

目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下： 国家统计局数据显示，2022 年全国研究与试验发展（R&D）经费投入总量首次超过 3 万亿元，达到 30782.9 亿元，比上年增加 2826.6 亿元，增长 10.1%，表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大，已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元，预计到 2023 年，中国算力产业规模将超过 3 万亿元。 在企业数量方面，截至 2024 年 3 月，全国算力存量企业共有 75,343 家。其中，广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三，分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外，人工智能企业数量也超过 4400 家。 德勤的报告指出，中国 AI 产业快速发展，得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量，数量占比高达九成，活跃于各行业领域。预计到 2025 年，中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。 在影视行业，若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%，则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上；若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额，则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一，未来，AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。

以下是关于 2024 年中国 AI Agent 行业的相关研究报告： 2024 年 9 月： 《》 《》 2024 年 8 月： 《》深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。 《》指出企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本，尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 2024 年 5 月： 《》提到 AI Agent 市场处于早期阶段，其商业价值在于提升工作均值、实现行业知识库构建、改变工作流程及生产关系。未来，AI Agent 将作为数字生产力，通过与工作流的结合，成为企业知识资产积累与复用的关键角色，推动技术革命。

以下是为您整理的最新国际 AI 资讯： 2024 年 2 月 5 日：百度智能云成功点亮昆仑芯三代万卡集群，这是国内首个正式点亮的自研万卡集群。 在 Lex Fridman 的播客中，Dylan Patel 和 Nathan Lambert 深入探讨了中国的 DeepSeek AI 模型，特别是 DeepSeekV3 和 DeepSeekR1。Nathan 强调 DeepSeek 是最开放的模型之一，采用 MIT 许可，鼓励商业用途，推动行业走向开源。 2025 年 AI 语音助手研究显示，语音技术是 AI 应用的关键，企业和用户都将受益。2024 年将是语音助手快速发展的时期，技术不断升级，市场竞争加剧，涌现出多种创业公司。未来，AI 语音将成为服务的“万能钥匙”，应用场景广泛，从医疗到教育，推动行业变革与创新。 2024 年 1 月 17 日：随着预训练技术遭遇瓶颈，GPT5 迟迟未能问世，从业者开始从不同角度寻找突破。以 o1 为标志，大模型正式迈入“PostTraining”时代；开源发展迅猛，Llama 3.1 首次击败闭源模型；中国本土大模型 DeepSeek V3，在 GPT4o 发布仅 7 个月后，用 1/10 算力实现了几乎同等水平。同时，大模型的日渐成熟也让产业重心从基础模型转向应用落地。AI 在编程领域爆发，“数字员工”崛起。 李飞飞在访谈中探讨了 AI Agent 的发展及其未来。她强调 AI Agent 应作为工具和赋能者，而非主导者，确保人们的自主性。李飞飞回顾了 ImageNet 的创立背景，并提到正在推动的“空间智能”概念，旨在理解和融合物理与数字三维世界。她认为，未来这两者的界限将逐渐模糊，从而带来更大变革。

以下是关于李宏毅《生成式人工智能导论》的相关信息： 课程目录： 1. 第 0 讲：课程说明（2024 年 2 月 24 日） 2. 第 1 讲：生成式 AI 是什么？（2024 年 2 月 24 日） 3. 第 2 讲：今日的生成式人工智慧厉害在哪里？从「工具」变为「工具人」（2024 年 3 月 3 日） 4. 第 3 讲：训练不了人工智慧？你可以训练你自己—神奇咒语与提供更多资讯（2024 年 3 月 3 日） 5. 第 4 讲：训练不了人工智慧？你可以训练你自己—拆解问题与使用工具（2024 年 3 月 10 日） 6. 待更新…… 第 0 讲课程说明的要点： 1. 知道：有能力自己开发、何时需要自己开发、何时可以用现成的人工智能。 2. 目标：了解生成式 AI 背后的原理和更多可能性，作为你魔术师的开始。包括体验用生成式 AI 打造应用、体验训练自己的生成式 AI 模型。同时提到负面体验，如大模型训练花时间（以周为单位）、结果不可控。 3. 影响模型能力的指标很多，常规会看参数的量级来评估，量级指数级增长，FOMO，如 2019 年 GPT2.0 15b 参数，2024 年 GPT3.5 70b 参数。 附录： 1. 课程介绍：这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍生成式 AI 的基本概念、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。 2. 学习目标：掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 3. 学习内容：包括什么是生成式 AI、生成式模型、生成式对话、预训练语言模型、生成式 AI 的挑战与展望等方面。 4. 学习资源：教材《生成式 AI 导论 2024》，参考书籍《深度学习》，在线课程李宏毅的生成式 AI 课程，开源项目 OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 5. 学习方法。 课程地址：https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8

以下是为您整理的关于人工智能相关的内容： 1. 头脑风暴常用的 20 个 prompt：包括 Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping 等。 2. 构建外脑/智变时代的个人知识管理：从哲学角度思考知识被 AI 重塑后人的意义，认为超级智能将是人类的外脑，人类独特的个性等将与智能个体融合成为化身，共同汇聚成智能时代的新知识网络。 3. 生成式人工智能在教学中的应用：涉及多媒体、虚拟现实、移动设备等方面，涵盖全面发展个性化学习、协作学习、创新能力等内容，还包括数字校园、智慧课堂、在线社区等场景，以及培养元认知能力、创新思维等能力，以及人机协同、因材施教等理念。

以下是为您提供的人工智能导论思维导图相关内容： 与思维导图相关的 AI 工具有： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您生成的关于“人工智能导论”的思维导图相关内容： 与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：基于 GPT 的助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”工具，输入需求可自动生成思维导图。 6. EdrawMind：提供 AI 工具，包括头脑风暴功能，提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术提高思维导图制作效率，为知识工作者带来便利。

以下是关于人工智能导论的相关内容： 微软提供了 AI 初学者入门课程，其中包括人工智能导论。在这门课程中，您将学到： 实现人工智能的不同方法，如使用知识表示和推理的符号人工智能，它属于“有效的老式人工智能”（GOFAI）。 神经网络和深度学习，会使用 TensorFlow 和 PyTorch 两个流行框架中的代码来说明重要概念。 处理图像和文本的神经架构，但在前沿信息上可能有所欠缺。 不太流行的人工智能方法，如遗传算法和多智能体系统。 课程还包含了人工智能简介和历史的课前测试，指出人工智能研究如何使计算机表现出智能行为，例如做人类擅长的事。最初计算机遵循明确的程序运算，而像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务无法明确编程，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，这类任务正是人工智能感兴趣的。 课程列表中编号为 I 的课程即为人工智能导论，其相关讲义可通过获取。

以下是关于《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程的相关内容： 课程介绍： 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要涵盖生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。 学习目标： 通过本课程，掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解其发展现状和未来趋势。 学习内容： 1. 什么是生成式 AI：包括定义和分类，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，基于生成式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。 第 1 讲：生成式 AI 是什么 1. 定义：机器产生复杂有结构的物件。 2. AI 和 AGI 的关系：涉及机器学习、深度学习、类神经网络等。 3. 以 ChatGPT 等为例讲解，如 ChatGPT 是文字接龙，语言模型将复杂问题变成分类问题，生成策略采用回归等。 学习资源： 教材为《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。