产品经理大模型入门学习

以下是为新手提供的 AI 入门指南： 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，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，您将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。 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。 此外，为您推荐入门工具 Kimi 智能助手： Chatgpt 的国产平替，实际上手体验最好，推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。 不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品。 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 点我去下载

新手小白入门 AI 可以参考以下步骤： 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。 4. 掌握提示词的技巧：提示词上手容易且很有用。 5. 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。 6. 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。 7. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，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。 入门工具推荐：Kimi 智能助手 Chatgpt 的国产平替，实际上手体验最好，推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。 不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品。 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 点我去下载 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自己的成就。

以下是为您推荐的能够帮助您快速入门 AI 的优秀书籍： 《陈财猫：推荐书单了解各个领域的知识，并在恰当的时候调用它们》：这是一个涵盖多个学科的书单，包括心理学、人工智能、经济学、社会学、生态学、哲学、设计学等 13 个学科。其特点包括权威准确，多为大学教材或导论书籍，不乏经典大师之作；有框架成体系，能通过阅读构建起完整知识框架；好读，适合初学者，即使对该领域没有了解也能看懂并入门。 《写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI》： Python 方面：推荐《Python 学习手册》，名声在外；《Python 编程》，对新手友好。 AI 方面：推荐《人类简史》，其中“认知革命”的相关章节令人获益匪浅；《深度学习实战》，按脉络梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。

以下为您提供两份快速入门 AI 的教程： 《写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI》 在深入学习 AI 时，许多朋友因需要编程而感到困难，且各类教程默认会打命令行，导致入门不易。此教程旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，在接下来的 20 分钟内，您将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。 《AI 线上绘画教程》 如果您在工作中需要大量图片，AI 生图是高效的解决办法。主流工具如 midjourney（MJ）付费成本高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低，但还有像这样的免费在线 SD 工具网站。此教程就是解决不会使用这些工具的问题，从开始探索到写完前两篇教程仅 10 天，说明入门不难。

以下为您介绍一些 AI 入门课程： 微软 AI 初学者入门课程：这是一个为期 12 周、共 24 课时的课程，您可以通过该课程探索人工智能的世界。课程涵盖符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容，适合初学者。您还可以亲身实践课程内容、做随堂小测试或开展实验，课程覆盖 TensorFlow、PyTorch 及人工智能伦理原则。在本课程中，您将学到实现人工智能的不同方法，包括符号人工智能这种“有效的老式人工智能”，以及神经网络和深度学习等现代人工智能的核心，还会接触到处理图像和文本的神经架构，以及不太流行的人工智能方法，如遗传算法和多智能体系统。课程原网址：https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 。 新手学习 AI 的路径指南：首先了解 AI 基本概念，建议阅读「」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）按自己节奏学习并获取证书。最后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，您可根据兴趣选择特定模块深入学习。 此外，微软 AI 初学者入门课程还有详细的课程列表，如“人工智能导论”“符号人工智能”等，部分课程有相关讲义的链接。

以下是为新手提供的人工智能入门学习指南： 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，您可以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。 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。 此外，还有以下相关资源： 适用于 JavaScript 的 AI 堆栈入门：原文链接 https://a16z.com/2023/06/21/thegettingstartedwithaistackforjavascript/ 。 微软 AI 初学者入门课程：译者 Miranda，课程原网址 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 。在本课程中，您将深入学习符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容，还能学到实现人工智能的不同方法、神经网络和深度学习、处理图像和文本的神经架构以及不太流行的人工智能方法等。

以下是一些国内外好用的图生视频模型： 可灵（国内，免费） 网址：https://klingai.kuaishou.com/ 支持文生视频、图生视频。 支持图生视频首尾帧功能。 提示词可使用中文。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持 16:9、9:16、1:1 尺寸。 图生视频除了不可运镜控制以外，其他跟文生视频基本相同。 默认生成 5s 的视频。 ETNA（国内） 网址：https://etna.7volcanoes.com/ 由七火山科技开发的文生视频 AI 模型。 可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。 生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。 文生视频，支持中文，时空理解。 关于可灵的文生视频效果，测试者 Austin 周安鑫进行了以下测试： 1. 场景识别：包括室内和室外，如客厅的沙发、液晶电视、漂亮的波斯猫、超现实主义的蜿蜒河流、茂密森林、灿烂花海、碧绿草坪等。 2. 物体识别：涵盖静态和动态物体，如水晶球、跳动的火焰、翱翔的飞鸟、闪烁的流星、飞溅的水珠等。 3. 人物识别：包括面部和姿态，如一个人笑容灿烂、一个人惊恐愤怒，一位芭蕾舞女孩在冰面上跳舞等。 4. 动作识别：包含基本和复杂动作，如短跑运动员快速奔跑、赛车手驾驶跑车激烈漂移等。 5. 事件检测：有简单和复杂事件，如一位帅哥在喝水、外星文明和地球进行星际大战等。 6. 环境变化：涉及光线和天气，如奇幻的极光舞动变幻、城市写字楼灯光忽明忽暗、闪电交加、乌云密布、台风、大雨等。 7. 多对象场景：包括单一和多对象场景，如 1 个飞行员驾驶战斗机翱翔太空、海军指挥航母战斗群展开激烈战斗等。 8. 特殊场景：有遮挡和非标准场景，如城市大雾遮挡摩天大楼、一边是神秘海底世界，一边是梦幻糖果屋。 9. 细节检测：包含小物体和微表情，如崭新的苹果电脑屏幕上播放电影、瞳孔收缩、脸颊泛红、嘴唇微微颤抖。

以下是关于模型的相关信息： 新的 gpt3.5turbo 模型针对会话进行了优化，原始的 GPT3.5 模型针对文本补全进行了优化。 用于创建嵌入和编辑文本的端点有自己的一组专用模型。 在 AI 输入框下方有一个下拉列表，允许选择要使用的模型。默认情况下，Cursor 已准备好使用的模型包括：GPT4o、GPT4、Claude 3.5 Sonnet、cursorsmall。其中，cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型，不如 GPT4 智能，但速度更快，用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings > Models > Model Names 下添加其他模型。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有非常大的上下文窗口，与其他大型语言模型相比，不太可能恶意行事。

目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面，一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。

AI 大模型中带有“instruct”通常与指令微调相关。在大模型的训练过程中，指令微调是其中一个重要阶段。此阶段模型被训练以理解并执行具体指令，例如翻译文本等，从而能够回答问题。指令微调阶段输入的内容通常包括三个部分，如“Instruct：请你翻译下面这段话”“Input：一段英文”“Output：一段中文”。通过指令微调，模型能够更好地按照人类的期望和具体要求进行输出。

我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。 云雀是由字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能够高效地完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 此外，还有一些免费的大模型接口，如阿里的通义千问大模型接口，可创建 API key。智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）也有免费接口，但国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token。 谷歌的 Gemini 大模型（gemini 1.5）、海外版 Coze 的 GPT4 模型是免费且能图片识别，但需要给服务器挂梯子。想使用的话，可参考张梦飞同学写的教程。 在深入了解 AI 运作原理和众多落地产品后，重新思考 AI 大模型引发的变革。此前曾有疑问，大模型与智能语音技能的 NLU 存在差异。语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成，运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式逻辑性。而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。

训练模型来协助运营跨境电商线上店铺，仅依靠一些精准的关键词通常是不够的。模型的训练需要多方面的数据和信息，包括但不限于产品的详细描述、客户的评价和反馈、市场趋势、竞争对手的情况等。精准的关键词可以作为其中的一部分输入，但不足以全面有效地训练模型以达到理想的辅助运营效果。

如果您想转行做 AI 产品经理，以下是您需要了解的一些 AI 方面的知识： 1. 算法知识： 理解基本的机器学习算法原理，有助于更好地理解 AI 产品的核心技术，从而做出更合理的产品决策。 掌握一定的算法知识，可与开发团队进行更有效的沟通，减少信息不对称带来的误解。 在产品规划阶段，能够评估某些功能的技术可行性。 了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 发现产品的独特优势，提出创新的产品特性，提升产品竞争力。 提升数据分析能力，因为很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。 2. 技术框架：对技术框架有认知，了解技术边界，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 3. 关注重点： 关注场景、痛点和价值。 例如在录播课编程作业的自动批改案例中，要关注班主任批改作业时间长的场景，作业批改无法统一标准的痛点，以及提高教学质量和效率的价值。 总之，AI 产品经理需要具备跨学科的知识背景，能够在技术和业务之间进行有效沟通和决策。

以下是关于 AIGC 产品经理入门学习的一些建议： 1. 培养对 AIGC 的热情和信念：要记得第一次使用 ChatGPT 时的兴奋，关注 AI 领域的重大事件和新产品发布，如去年 3 月的 AI 热潮、GPT4、Copilot 等的发布会，想办法获取相关账号并体验。 2. 多使用 AIGC 应用：用过如 GPT4、NewBing、Kimi、Perplexity、Suno 等各种应用，对新的爆款产品及时尝试。 3. 具备上手能力：能够简单上手，如调用 API 做小 demo、写复杂的提示词、做简单的 RAG 应用、文生图、视频、微调模型等。 4. 学习相关框架：如了解 Langchain 框架，它能在开发 AIGC 应用时将不变的部分抽象出来，便于更换模型和实现方式，虽然庞大但业务拓展性好。当然，后续可能会有更简单的框架出现，选择应根据需求而定。 此外，某数字银行招聘 AIGC 产品经理（深圳），任职要求包括对 AIGC 充满相信、喜欢使用各种 AIGC 应用、能上手相关操作。岗位职责包括构建赋能海量用户的大模型工程化产品，探索和设计工程化产品以支持更快的 AI 原生应用构建。

AI 产品经理每天的工作内容通常包括以下方面： 1. 市场调研：观察目标群体工作流。 2. 创造并拆解需求：选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求。 3. 产品设计与集成：抽象出来集成为一个互联网 APP 产品，写 PRD，画 APP 产品原型图。 4. 组织团队开发：组织团队进行 APP 产品开发。 此外，AI 对产品经理工作流程的改变还体现在以下几个相对实用的场景： 1. 辅助精读论文：能帮翻译、拆解公式，分析代码等。工具：https://scispace.com 2. 写一些小脚本：写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 产品宣传文案：根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 调研问卷设计/整理：生成调研框架，回收非结构化问卷，按指定框架生成指定表头表格。 5. 竞品分析：用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件，按指定框架对比各项数据，如 DAU、用户结构、市场占比等等。 6. 解释专业名词：很多垂直领域，都有不少缩写或行业黑话，可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 另外，还有一些有趣的用法，比如写完 PRD 后，让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码，既能发现自己产品逻辑表达问题，也能方便以后 QA 同学测试。 最近，作为产品经理还可以运用一些 AI 工具，如 PMAI 来提升工作效率。PMAI 是一款面向产品经理的生产力工具，具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址：https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O

要成为一个 AI 产品经理，可以从以下几个方面努力： 1. 知识储备： 通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 的概念。 掌握基本的机器学习算法原理，了解算法前沿。 2. 实践应用： 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 能力培养： 具备跨学科的知识背景，能够在技术和业务之间进行有效沟通和决策。 掌握一定的算法知识，与技术团队有效沟通，减少信息不对称带来的误解。 提升数据分析能力，很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。 在产品规划阶段，能够评估某些功能的技术可行性。 4. 经验积累： 拥有成功落地应用的案例，产生商业化价值。 5. 行业认知： 对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案。 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 同时，作为传统的软件/互联网 PM 在面对 AI 产品时，需要具备更专业的技术知识和独特的产品思维。AI 产品通常涉及复杂的算法、大数据处理等技术，同时又需要考虑用户体验、商业模式等因素。

如果您想成为 AIGC 产品经理，以下是一些需要掌握的 AI 专业知识： 1. 对 AIGC 有坚定的信念：记得第一次使用 ChatGPT 时的兴奋，关注 AI 发展动态，如熬夜看过 GPT4、Copilot 的发布会，想办法搞定 Plus 账号，期待 GPT5 等。 2. 熟悉各类 AIGC 应用：用过如 GPT4、NewBing、Kimi、Perplexity、Suno 等应用，对新的爆款产品能第一时间尝试。 3. 具备实践能力：可以简单上手，不限于调用 API 做小 demo，会写复杂的提示词，做简单的 RAG 应用、文生图、视频，微调模型等。 4. 理解算法知识： 了解基本的机器学习算法原理，有助于更好地理解产品核心技术，做出合理决策。 掌握一定算法知识，能与开发团队有效沟通，减少信息不对称带来的误解。 在产品规划阶段，评估某些功能的技术可行性。 把握 AI 技术发展迅速的趋势，更好地把握产品未来发展方向。 发现产品独特优势，提出创新特性，提升产品竞争力。 提升数据分析能力，很多 AI 算法涉及数据处理和分析。 5. 针对具体的工作场景，例如： 面向 AIGC 领域，结合应用场景，开发针对性图像生成解决方案。 负责模型的部署和推理性能优化，确保模型在实际应用中的高效性和稳定性。 持续关注最新技术发展和业界趋势，积极推动团队技术水平提升，并将新技术应用到实际项目中。

以下是您在面试 AIGC 产品经理时可能会被问到的问题： 大模型题目： 1. 您对哪些算法比较熟悉，能否介绍一下？ 2. 能介绍一下您了解的大模型有哪些？您怎么评价它们？ 3. 如果想要快速体验各种模型，该怎么办？ 4. 大模型应用在落地过程中如何注入领域知识？ 5. 能介绍一下大模型应用如何做评测？ 6. 大模型怎么保证它们的价值观没有危害？ 7. 您对 PE 有什么理解，有过什么比较好的 pe 案例吗？ 8. 您怎么理解大模型微调和 RAG，它们有什么优势？ 9. 有过用大模型解决传统模型解决不了的业务问题吗？ 10. 大模型面对的安全危险有什么传统内容没有的吗？怎么系统化地解决大模型内容安全的问题？ 通用题目： 1. 您怎么理解 AIGC 产品经理、AI 产品经理、传统产品经理的，有什么差异？ 2. AIGC 项目和传统 AI 项目有什么差异，对于产品经理来说有什么不同？ 3. 在 AIGC 项目中产品经理需要参与和负责哪些事情？ 4. 您认为，未来 AI 或者 AIGC 的方向是什么？ 5. 大模型一般认为需要大量的数据和硬件，但是现在很多国内大模型公司显然不具备这样的条件，他们的发展您有了解过什么途径吗？ 6. 您用过哪些 AIGC 产品，您怎么评价？ 7. 说一下，您对大模型、AIGC、AI 的理解。 8. 您怎么理解大模型和传统模型的异同点？ 9. 介绍一下当前 AIGC 都有哪些落地的场景？ 10. 生成式大模型的优点和局限性有哪些？ 11. 大模型在您所在的行业和领域有哪些结合点，为什么？

以下是利用 AI 提高高中理科学生学习效率并制定对应学习计划的方法： 1. 首先，询问学生的学习目标或需要解决的问题。 2. 按照以下顺序向学生询问并收集以下信息： 学习目标与个人或职业发展目标如何相关？ 具体想要学习的内容是什么？ 如何量化学习进度和成功？ 目标完成的时间框架是什么？ 目标是否现实可行？ 3. 综合学生提供的信息，形成一个整体综述。根据收集的信息，制定详细的、分步骤的学习计划，包括每日和每周的学习内容和目标（含学习目标、学习资源准备、学习计划）。 4. 实践： GPT4：效果更加稳定，内容质量更高。 初始化提示词。 回复主要目标或问题。 回复 SMART 原则的每个问题。 得到整体计划。 文心 4.0：考虑到网络问题，若不方便使用 GPT4 可使用文心 4.0，但偶尔会不稳定，可酌情使用。 初始化提示词。 回复主要问题或目标。 在这个快速变化的数字时代，职场不断演化，掌握学习方法和制定良好的学习计划都很重要。结合自身情况，如目前一般的英语水平及提高需求，利用 AI + SMART 原则能帮助快速构思出具体学习计划的方案，达到事半功倍的效果。

以下是为公职人员推荐的 AI 工具及学习方法： AI 工具推荐： Kimi 智能助手：ChatGPT 的国产平替，不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 AI 产品，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 PC 端： 移动端（Android/ios）： 学习方法： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 通过这些 AI 工具和方法，可以有效地学习一门外语，提升语言能力。坚持使用，并结合实际交流，不断进步。但请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于新手小白学习 AI，以下是一份详细的指南： 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。 4. 掌握提示词技巧： 提示词上手容易且很有用。 5. 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。 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。 6. 体验 AI 产品： 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。 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。 7. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，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。 需要记住，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自己的成就。 如果您想学习 AI 绘画，可以体验《AI 绘画助手》，他是一位专业且贴心的导师。他能够将复杂的知识用通俗易懂的语言解释清楚，介绍流行的绘画工具及使用步骤，擅长风格迁移技术等领域，拥有丰富的实战案例经验，能为您答疑解惑并规划学习路径，帮助您在 AI 绘画之旅上不断突破，充分释放创意与想象。

AI 学习所需的时长因学习的内容、目标和个人情况而异。 例如，学习生成式 AI 课程，如李宏毅的《生成式 AI 导论 2024》，课程学习时间为 12 周，每周约 8 小时。具体安排为：第 1 2 周学习生成式 AI 的基本概念和常见技术；第 3 4 周学习生成式模型的基本结构和训练方法；第 5 6 周学习生成式对话的基本概念和应用场景；第 7 8 周学习预训练语言模型的发展历程和关键技术；第 9 10 周学习生成式 AI 的挑战与展望；第 11 12 周复习和总结所学内容，完成课程作业和实验。 在医疗保健领域，要让 AI 产生真正的改变并像人类一样学习，可能需要经历类似于人类的学习过程。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始，先是正规的学校教育，然后是某种形式的学徒实践，数年时间致力于从该领域最出色的实践者那里学习。 总之，AI 学习的时长没有固定标准，取决于多种因素。

如果您是 AI 小白，想要从 0 开始学习 AI，以下是为您推荐的学习步骤： 1. 记忆阶段： 先从 AI 的历史（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc）、基本术语（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu）、重要人物（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd）、方法和原理（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl）等开始了解。 看看入门课程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w）。 2. 理解阶段： 进一步了解 AI 领域的主要思想和概念（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblC69kVi8xZMQ4B&view=vewFgR7hhS）。 将精选 AI 网站（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblrU3QwceYkyu5Y&view=vewhpVxSzR）和 APP 产品都试一试。 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e）的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 首先，建议阅读「从这里启程」（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2）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，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 然后，在「入门：AI 学习路径」（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w）中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，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，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 最后，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。

以下是一些值得学习的 AI 课程： 【野菩萨】的预习周课程，包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课，涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影穿越的大门等内容。 核心范式课程，涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程，包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程，有 ChatGPT 基础、核心文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程，包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程，涉及通识欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。