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aigc产品经理入门怎么学习

回答

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、GPT-4、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 GPT-4、New-Bing、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。

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参考资料

最近招聘信息-持续更新中

数字银行——AIGC产品经理(深圳)请直接飞书联系@Eason任职要求(先看要求,再看职位)一定需要你是满足以下3点的同学,因为相信如果你感兴趣,也一定想和像你一样的同学一起工作。相信AIGC:这是大前提。你应该有过第一次用chatgpt时的兴奋,应该记得去年那个AI疯狂的3月份,熬夜看过gpt4、copilot的发布会,想过各种办法搞定plus账号,现在在翘首以盼gpt5喜欢用:用过各种AIGC应用,如GPT-4,new-bing,Kimi,Perplexity,Suno等等。看到新的爆款产品,就会第一时间玩一玩能上手:可以简单的上手,不限于调用api做个小demo,会写复杂的提示词,做一个简单的RAG应用,文生图、视频,微调模型等岗位职责:构建赋能海量用户的大模型工程化产品,帮助某数字银行塑造技术领先性探索和设计工程化产品,来支持更快的AI原生应用构建(类似Langchain,Llamaindex等等,或者由你亲自来颠覆它们,做一个Langxx,Llamaxx)

刘海:「AI 提示词工程师」の 见解和经验分享

Langchain:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.htmlLangchain,一个非常丰富的框架,我甚至不知道怎么用一句话去告诉你它是什么,就是把你平时开发AIGC应用的过程中不变的地方抽象出来,其中你可以不需要修改什么代码就可以做到更换模型,更换实现方式等等。然后有很多第三方平台都对Langchain做了适配,业务拓展性好,就是比较庞大。虽然Langchain杂而庞大,也必然后续会有更简单的框架出来,也有人吐槽说,我通过简单的几行代码就能实现了,为什么要用Langchain呢?对的,这主要还是根据你的需求而定,如果你只是写一个提示词AI代理网站,调用一次ChatGPT,那连Java也能做,根本用不上框架,这个时候,你也需要担忧一下你的产品护城河了。

小七姐-提示词

16年互联网产品经理,工具安利狂魔,一个月20万字AIGC课程编写赛亚人,AIGC重度用户和研究者,群友戏称有问必答虽远必诛的万能小七姐。

其他人在问
有代码基础和数学基础,帮我制定一份AI的学习计划,主要方向是数据分析、计算机视觉和AIGC
以下是一份针对您有代码基础和数学基础,以数据分析、计算机视觉和 AIGC 为主要方向的 AI 学习计划: 一、基础知识学习 1. 深入学习 AI 相关的基本概念,包括但不限于: AI(人工智能):了解其定义、发展历程和应用领域。 机器学习:掌握监督学习、无监督学习和强化学习的原理和应用。 深度学习:理解神经网络和神经元的工作原理。 2. 学习相关数学知识,如线性代数、概率论、统计学等,为后续的学习打下坚实基础。 二、数据分析方向 1. 学习数据分析的基本流程和方法,包括数据收集、清洗、预处理和可视化。 2. 掌握常见的数据分析工具和库,如 Python 的 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。 3. 学习数据挖掘和机器学习算法在数据分析中的应用,如分类、回归、聚类等。 三、计算机视觉方向 1. 学习计算机视觉的基本概念和原理,如图像处理、特征提取、目标检测等。 2. 掌握深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等,并学习使用它们进行计算机视觉任务的开发。 3. 实践常见的计算机视觉项目,如人脸识别、图像分类、目标跟踪等。 四、AIGC 方向 1. 了解 AIGC 的发展现状和应用场景。 2. 学习生成式模型,如生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等。 3. 实践 AIGC 相关的项目,如文本生成、图像生成等。 五、学习资源推荐 1. 在线课程:Coursera 上的《机器学习》《深度学习专项课程》等。 2. 书籍:《机器学习》(周志华)、《深度学习》(伊恩·古德费洛等)。 3. 开源项目:在 GitHub 上寻找相关的优秀开源项目进行学习和实践。 4. 视频资源: :某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,内容硬核,值得观看。 六、实践与项目经验积累 积极参与实际项目,将所学知识应用到实际中,不断提升自己的能力。 请注意,学习是一个持续的过程,需要不断地实践和总结,祝您学习顺利!
2024-09-18
我是一个自媒体创作者,想自学Ai,成为AIGC方面的专家,运用到自媒体创作中,我应该按照怎样的步骤学习,有哪些方式和渠道推荐?
以下是为您整理的自学成为 AIGC 专家并应用于自媒体创作的步骤、方式和渠道: 步骤: 1. 从基础课程入手,通过网上的科普类教程了解 AIGC 的基本概念和知识。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档,深入理解每个参数的作用和设计原理。 3. 利用推荐的 Prompt 工具进行实践练习。 学习方式: 1. 观看相关视频,如“用大模型保存你的全部人生,你会接受吗:专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期”,了解 AI 大模型的原理等内容。 信息获取渠道: 1. 订阅一些 AI 信息源,包括公众号(如“卡尔的 AI 沃茨”)、Telegram 频道(如“黑洞资源笔记”“科技新闻投稿”“AI 探索指南”等)、微博、即刻等平台。 希望以上内容对您有所帮助,祝您在自学 AIGC 的道路上取得成功!
2024-09-16
国内谁在做青少年AIGC的课程
目前国内在做青少年 AIGC 课程的有以下相关信息: 北京分队中的方俊翔是在线教育创业者,正在寻求拥有完整教学交付课程的大能合作,开发 AI 线上课程。 工信部下属单位人民邮电出版社开设的【野菩萨的 AIGC 资深课】,课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,适合 AI 初学者和进阶者。
2024-09-13
AIGC如何处理情绪神经质问题
以下是关于 AIGC 处理情绪神经质问题的相关内容: Pink Piko 是一款互动心情跟踪应用,旨在将情绪反思日常化。应用中的角色 Piko Cat 会提出深刻问题,帮助用户了解自身情绪及其触发因素,还能识别日常活动对情绪状态的影响,清楚什么能让人振奋或沮丧。该应用运用人工智能技术,解读心情日志、标签和日记条目,提供清晰、个性化的情感洞察,超越传统的图表和图形,并结合积极心理学原则,通过规律性的反思和练习帮助增强情感韧性。
2024-09-13
如何学习aigc?
以下是学习 AIGC 的方法: 首先,了解一些基础概念: 人工智能(AI):目标是让机器展现智慧。 生成式人工智能(GenAI):目标是让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习:让机器自动从资料中找到公式。 深度学习:更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 大语言模型(LLMs):具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT:美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人,能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容,可用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例。 AIGC 学习三步法: 1. 系统梳理 AIGC 知识脉络,对相关概念有清晰的理解。 2. 关注 AIGC 领域的最新动态和应用案例,积累实践经验。 3. 不断总结和反思,将所学知识应用到实际项目中。
2024-09-13
如何制作一个基于AIGC的游戏助手
以下是一些关于制作基于 AIGC 的游戏助手的参考信息: Ammaar Reshi 利用 GPT4、Replit、MidJourney、Claude 组建了一个 AI 助手团队,以零 Javascript 或 3D 游戏编程知识从头开始创建了一个 3D 太空竞速游戏,您可参考: 有一份全面的基于 RAG 的 LLM 应用构建指南: ,在该指南中构建了一个基于 RAG 的 LLM 应用程序,结合外部数据源增强 LLM 的能力,并以构建一个可以回答有关 Ray 的问题的助手为例。 Roblox 推出了 Roblox Assistant 这款对话式人工智能助手,在演示中,通过输入相关描述可自动生成游戏内容,比如输入“我想制作一个以古代废墟为背景的游戏”,会生成相应的元素,您可参考:
2024-09-11
如何入门AI
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
2024-09-19
新手小白怎么入门ai
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。
2024-09-19
帮忙推荐AI优秀的书籍,让我们快速入门
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。
2024-09-17
有没有快速帮我入门使用AI的教程
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。
2024-09-16
ai入门课程
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。
2024-09-13
人工智能入门
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。
2024-09-12
我想转行做AI产品经理我该了解哪些AI方面的知识
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。
2024-09-14
产品经理大模型入门学习
以下是为产品经理提供的大模型入门学习内容: 1. 案例分享 微信“夏捞师”分享了产品经理使用 ChatGPT 的案例。在 AI 快速发展的背景下,一些从业者感到工作可能被取代,但产品经理可以积极接受和学习新技术,如通过 ChatGPT 进行代码优化测试。这样做的原因包括对新技术的兴趣和企业对复合型人才的需求,能提高工作效率和技能水平。 2. 理解模型运作 多模态原理方面,diffusion 模型中加减噪点的方式与大脑构思图片的方式有相似之处。多模态模型会关联文字的向量值和图片的 rgb 像素点的向量值,这也类似大脑的思考过程。过程涉及噪点图的原始状态、加减噪点的步骤和分布等,更详细的原理可参考张涛老师的分享: 3. 招聘信息 北京有大模型算法工程师/产品经理(实习)的招聘。大模型行业发展前景好,工作氛围积极。产品实习生的职责包括技术与产品调研、大模型效果评测、协助提高 AI 准确性和用户体验等。基本要求包括研究生及以上学历,相关专业优先,有相关实习经验、代码能力和数据分析处理能力者优先,能尽快到岗且每周出勤 5 天,实习时间 4 个月以上。
2024-09-04
AI产品经理每天的工作内容是什么
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
2024-08-25
怎么成为一个AI产品经理?
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。
2024-08-21
我想做aigc产品经理,都要会ai哪些专业知识
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。
2024-08-20
我想做aigc产品经理,面试的时候可能会问我什么问题
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?
2024-08-20
如何利用ai 提高高中理科学生的学习效率、制定对应学习计划
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。
2024-09-19
作为公职人员,学习哪些AI工具比较好,如何开始学
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。
2024-09-19
新手小白如何学习ai
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。
2024-09-19
ai 学习一般多少时长
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。
2024-09-19
我是一个AI小白,想要从0开始学习AI。请告诉我在通往AGI之路的学习步骤。
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。
2024-09-19
有哪些ai课程值得学习?
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。
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