新手小白如何入门AI

扣子 AI 应用发布到微信小程序中失败可能有以下原因及解决办法： 1. 容器编排不运行： 宝塔面板中设置加速镜像不生效需安，通过命令行手动设置。 新建/etc/docker/daemon.json 文件（如果已经存在可以不用创建）。 在 daemon.json 中添加相应代码。 重启 Docker 服务：systemctl restart docker。若仍无法解决，可继续排查。 2. 本地镜像的方法： 服务下载：服务的百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1Ueyp6KnOmD18h6wICwJKNg?pwd=85jv 提取码:85jv ；服务的夸克网盘地址：https://pan.quark.cn/s/189b6f3e0d94 。需要把 chatgptonwechat.tar 和 coze2openai.tar 下载到本地。 上传服务：在宝塔操作面板中点击文件，选择上传下载到本地的文件。上传到根目录/www/backup 文件夹下面。 导入镜像：选择 Docker 中选择本地镜像，然后选择导入镜像。导入镜像要选择上传的目录，如根目录/www/backup 。 3. 修改参数不生效：需要删掉“容器编排”和“容器”中的内容，再重新生成一次。 4. 知识库不更新：确认扣子里有点击右上角的发布按钮。 5. 微信机器人无法正常画图，给的图片链接点进去有错误提示：查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点链接的时候多了一个小括号。 6. 扫码后，手机登陆后，没有任何机器人的反应：配置有错错误，或者安装不对，根据步骤去逐一检查。或者重装。 7. 机器人回答问题：COW 本身处理不了一次调取多个对话。有代码能力，可以直接调整代码实现。 8. 宝塔之后登录的时候登录不上去：按下图所示重启服务器之后就好了，重启时间可能会久，但一定会重启成功，请耐心等待。 此外，零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的步骤如下： 1. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： Coze 相关配置： 创建 Coze API 令牌：进入到，点击左下角的扣子 API 选项，进入到 API 管理页面，点击 API 令牌，按照图示创建第一个 API 令牌，创建成功后保存好，因为这个 API 令牌只会在创建成功后显示一次。 记下 Coze AI Bot 的 Bot ID：去到要绑定的 AI Bot 的设计界面，在所在的链接里面记下 Bot ID，将 Bot 发布到 Bot as API 上。

目前的观点认为，剪辑和拍摄岗位不太可能被 AI 完全取代。例如，在相关法律法规的《促进创新的人工智能监管方法》中提到，AI 会对工作方式起到补充作用而非完全替代或破坏。在现代工作中，AI 有可能将人们从单调任务中解放出来，让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。 同时，在好莱坞的现状中，尽管 AI 在电影制作中已被广泛使用，但也引发了一些争议。如在一些电影中使用生成式 AI 工具制作的图像引发了观众不满，但也有观点认为如果有适当保护措施，AI 可以创造就业机会。 另外，有预测称 2025 年将有 10 亿用户级 AI 助理诞生，AI 可能会取代部分岗位，但也会创造新的工程机会。

以下是关于 AI 赋能社会组织线上培训的相关信息： 社区 AI 讲师招募： 招募背景：随着 AIGC 技术的快速发展，传统企业亟需通过 AI 转型实现降本增效与业务创新。工信部大数据产业人才基地计划为传统行业客户提供 AI 技术培训等服务，现面向社区招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家。 涉及业务： 公开课：针对 B 端渠道持续展开公益科普，形式免费，部分渠道有经费，内容包括企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类科普分享，目的是建立与企业渠道的信任及构建收费培训/咨询的转化通道。 线下培训：通过培训转化或直接招生，分成两天一夜、三天两夜的培训班，50 人以上开班，建议 100 人。 咨询服务：针对企业的咨询陪跑服务，包括 AI 营销能力搭建等。 近期安排： 商会公开课：时间暂定 2.22 日，线上直播，用户群体是商会会员，公开课主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课：时间暂定 2.9 日，线上直播，用户群体是重庆地区相关领导，公开课主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂：时间与讲师团商量调整，线下付费，需评估讲师资历和案例，主题包括但不限于 AI 通识培训、AI 企业增长打法等。 省商会公开课：时间待定，线上直播，用户群体是商会会员，公开课主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课：时间待定，线上直播，用户是 SaaS 平台上的企业，主题待定。 杭州市城投线下培训：时间 2 月底，针对城投内部线下培训，付费，主题可与讲师商量。 万人期待的字节 Trae Windows 版正式推出，免费： 重磅福利： AI 编程重磅直播：会邀请在 AI 编程领域取得成绩的嘉宾深度交流，由黄叔亲自主持，还邀请了 Eric 等嘉宾。 AI 编程训练营：WaytoAGI 和 AI 编程社推出为期 2 周左右的共学营，包含图文教程、视频、直播，社群内有老师答疑，完全免费。 相关链接：Trae Windows 版本已经上线，Mac 版本也可下载，官网地址：https://www.trae.ai/

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。

新手学习 AI 可以按照以下路径： 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，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。 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。

对于新手来说，若想用 AI 强大自己，可以参考以下步骤： 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。 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。 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。 此外，还有一些课后作业可以帮助您更好地掌握 AI： 1. 尝试撰写结构化 prompt 或使用。 2. 尝试 AI 绘画，画一幅能表达中秋的画面。 3. 实操：在这里找一些案例实操。 4. 数据：AI 产品榜数据库>。 5. 阅读：通往 AGI 之路知识库阅读，每日小互的推特阅读获取最新动态：http://waytoagi.com/xiaohu。 6. 探索：生成式视频案例可以找一些欣赏，有机会自己动手做一个视频。

以下是新手快速学习 AI 的方法： 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习，建议掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 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。 6. 持续学习和跟进： 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。 对于不会代码的新手，在 20 分钟上手 Python+AI 方面： 1. 一些背景： 了解 Python 就像哆拉 A 梦，拥有标准库这个百宝袋，不够用时还可通过 pip 工具从 GitHub 等平台订购新道具，且在 AI 领域被广泛使用。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。 3. 任务： 完成一个简单程序。 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。

对于新手学习 AI 的入门，您可以按照以下步骤进行： 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。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。 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。您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。 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。同时，建议您掌握提示词的技巧，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。 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。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。

以下为您介绍几款能对 YouTube 视频实时同声传译的 AI 工具及使用教程： 1. 沉浸式翻译： 主打在所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读。 可以一键开启网页中 YouTube 视频的双语字幕，解决了 YouTube 自带字幕翻译点击路径长的问题。 插件安装地址：https://immersivetranslate.com/ 2. 微软 Stream 中的 Copilot： 可以帮助您理解视频内容，询问并跳转到对应时间点。 此外，Youtube 还更新了五款针对创作者的 AI 工具，虽然并非完全是实时同声传译工具，但也可能对您有所帮助： 1. Dream Screen：将 AI 生成的图像或视频背景添加到 YouTube Shorts 中。 2. YouTube Create：使用新的编辑和制作应用程序编辑手机中的视频。 3. AI Insights：根据观众已在 YouTube 上观看的内容获取视频创意和大纲建议。 4. Aloud：使用自动配音工具轻松创建更多语言的内容。 5. 创作者音乐中的辅助搜索：使用这款人工智能辅助搜索工具为您的视频找到完美的配乐。 详细介绍：https://blog.google/products/youtube/youtubenewcreatortools2023/

以下为您介绍几款能够对 YouTube 视频实时同时传译的 AI 工具及使用教程，适合新手小白学习使用： 1. 沉浸式翻译： 主打在所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读。 可以一键开启网页中 YouTube 视频的双语字幕，解决了 YouTube 自带字幕翻译点击路径长的问题。 插件安装地址：https://immersivetranslate.com/ 2. Kimi： 由月之暗面科技有限公司开发。 最大特点在于超长文本（支持最多 20 万字的输入和输出）的处理和基于文件、链接内容对话的能力。 用户可以上传多种格式文件，Kimi AI 能够阅读并理解相关内容，为用户提供基于文件内容的回复。

新手学习 AI 可以参考以下步骤： 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，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自己的作品。 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。 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，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。

以下是快速入门 AI 工具的一些建议： 1. 对于普通人来说，对 AI 最好的直观初接触有两个方面： 最低成本能直接上手试的工具是什么，自己能否亲自尝试。 现在最普遍/最好的工具是什么，能达到什么效果。 2. 虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重，不同公司也有各自的优化。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。 3. 为了让普通人更直观地马上上手，可选择以下几种工具展开说明：聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具。 4. 对于超出自己理解范围内的事情，最简单的方法就是试一试。学习新东西，百闻不如一练。 5. 在面向父母的“AI 布道”活动中发现，因“AI 工具”功能强大能做无数事情，反而在其与普通人之间形成了一道墙。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，是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最好方式，不论是什么人群。 6. 最后，如果想交流并一起在 AI 路上探寻，欢迎戳 。

以下是新手学习 AI 的建议： 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。 一定要掌握提示词的技巧，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，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，入门强化学习时，可参考以下学习计划：像这个链接里面：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 就有很多资料。在学习之前先明确自己的目的，比如以搞懂 DQN 算法作为入门目标。

对于非计算机专业出身想要快速入门 AI 的人，以下是一些建议： 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，您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，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。 此外，对于不会代码的您，20 分钟上手 Python + AI 的方法如下： 在深入学习 AI 时，许多朋友发现需要编程，变得头大。同时，各类教程都默认您会打命令行，导致入门十分困难。鉴于此，就有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并使您在接下来的 20 分钟内，循序渐进的完成以下任务： 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。 一些背景： 1. 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，它拥有一个百宝袋，装满了各种道具，被称为标准库。当遇到问题时，都可以拿出来直接使用。 如果百宝袋里的道具不够用，还可以打电话给未来百货，去订购新道具。在这里：打电话对应 pip 一类的工具，可以用来订购任何的道具；未来百货对应 GitHub 一类的分享代码的平台，里面啥都有。 Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域，所以遍地是大哥。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务：其一，通过 ChatGPT，提供开箱即用的服务，直接对话即可，简单直观；其二，通过 OpenAI API，提供更加灵活的服务，通过代码调用，来完成更多自动化任务，比如全自动将本地的 1 万本小说，从中文翻译成英文。 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，在这里，我们将分享 AI 技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始，这是一篇能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命相关核心知识信息的文章，我们将从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式，带你快速走入 AI 的世界，跟上 AI 大势。阅读提示：为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习 AI 应用的伙伴更好的阅读，下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑，帮助于您在学习应用 AI 的路上走得更加顺畅和稳健，但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨，我们将会显性的做出标注提示，方便您识别，您可以关注文末的论文推荐导引，去了解真实的技术细节。此外，文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容，我们也将会显性的做出标注提示，告诉您这部分内容即使不懂，也完全没关系，可以放心跳过，不必焦虑。

以下是新手入门学习 AI 的方法： 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，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。 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，了解其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，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 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： 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。 如果您不会代码，想要在 20 分钟上手 Python + AI，可以按照以下步骤： 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。 一些背景知识： Python 就像哆拉 A 梦，拥有一个百宝袋，即标准库，若不够用，还可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码的平台订购新道具。OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。

以下是零基础入门 AI 的一些建议： 1. 学习 Cursor： 下载 Cursor：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱，接受二维码登录。 安装中文包插件。 参考相关文章： 在设置中 Rule for AI 配置，按 ctrl/cmd+i 输入需求。 2. 成为 AI 提示词工程师： 岗位技能要求包括市场调研、观察目标群体工作流、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、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 零基础小白学习建议：找网上的基础课程，看科普类教程，阅读 OpenAI 的文档以理解参数作用。 推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. 学习 Stable Diffusion： 可参考 Nenly 发布的零基础入门课及配套学习文档。 了解安装攻略，包括如何安装、启动软件。 下载课程内提及的模型文件、扩展插件及所需素材。

以下是对于您在一个月内快速入行 AI 的建议： 首先，要明白对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是亲自尝试。学习新事物，百闻不如一练。AI 是未来必然的发展方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最佳方式。 对于普通人来说，对 AI 最好的直观初接触主要有两个方面： 1. 思考最低成本能直接上手试的工具是什么，自己能否亲自尝试。 2. 了解现在最普遍或最好的工具是什么，以及它们能达到的效果。 虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重，不同公司也会进行各自的优化。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。为了更便捷地展示 AI 的能力，让普通人能更直观地马上上手，您可以重点关注以下几种工具： 1. 聊天工具 2. 绘画工具 3. 视频工具 4. 音乐工具 如果您想要跟他人交流、一起在 AI 路上探寻，可以戳这里：

对于 AI 小白入行 AI，您可以参考以下步骤： 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，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。 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。 此外，您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 1. 学习模式：输入→模仿→自发创造。 2. 第一阶段：迈出第一步，看书听课进社区。例如： DAY5 2024.5.26：使用 kimi，参考，抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态，调整思考模式，养成有问题问 AI 的习惯。 DAY6 2024.5.31：应朋友强烈推荐，插队先看吴恩达的课程，在 B 站搜索对应关键词，有很多课程资源，如吴恩达《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》，抽空陆续 3 天学完。 DAY7 2024.6.1：探索用 AI 解决一个真实问题，例如团队要写一份行业研究报告，试试看 AI 怎样能帮到自己。 需要注意的是，学习资源可能会更新变化，您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。本日记中学习资源的内容都是免费开源的。

以下是为您提供的新手入行 AI 的学习建议： 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，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。 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。 此外，为了帮助您更好地理解技术原理与建立框架，以下是一些通俗易懂的内容： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是基于有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 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。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、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 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；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。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，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）。

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：

以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入，中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词，更生动描述画面内容。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词，利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect： 能够根据输入的 Prompt 进行优化，并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴，但使用该能力需要消耗积分（可通过签到、购买获得）。 访问地址：

对于纯小白来说，理解模型等相关概念是有一定挑战的，但通过以下内容可以逐步入门： Tusiart 相关概念： 1. 首页包含模型、帖子、排行榜，其中发布了各种模型和生成的图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签，有的还有 XL 标签属于 SDXL 新模型。点击可查看模型详细信息，下方是返图区。 2. 基础模型（checkpoint）是生图必需的，任何生图操作都要先选定。它与 lora 不同，lora 是低阶自适应模型，类似小插件，可有可无，但对细节控制有价值，旁边的数值是其权重。 3. ControlNet 可控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 4. VAE 是编码器，类似滤镜，调整生图饱和度，一般选择 840000 这个。 5. Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容，负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。 6. 图生图是上传图片后，sd 根据图片、模型及输入信息重绘，重绘幅度越大，输出图与输入图差别越大。 AI 技术原理相关概念： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（有标签的训练数据，学习输入和输出映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习数据无标签，算法自主发现规律，如聚类）、强化学习（从反馈学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 深度学习是一种参照人脑的方法，有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等。 LLM 是大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，有的大语言模型如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本长距离依赖性。