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面试AI公司,需要了解的资料

Answer

以下是面试 AI 公司需要了解的资料:

一、AI 市场与 AI 产品经理

(一)AI 就业市场

  1. 鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer,除了看 boss 直聘的招聘评价,一定要提前收集其他信息,如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。
  2. 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值,只是处于焦虑或跟风心态要做 AI,这部分企业可以聊,但要求求职者要有咨询和商业化的思维,能帮公司厘清业务增长机会。
  3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同,所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同,慢慢会统一标准,这也是产品经理转型的机会。
  4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会,类似之前的“互联网+”,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新,找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证,海外有很多优秀案例。

二、AI 面试官的相关产品

  1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。可以帮助企业完成面试,还能借助人岗匹配模型,自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。
  2. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。
  3. InterviewAI:这是一个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。

使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。

三、Python + AI 学习

(一)Python 学习

  1. 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。
  2. 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。
  3. 异常处理
    • 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。
    • 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。
  4. 文件操作
    • 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。
    • 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。

(二)AI 学习

  1. 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。
  2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。
  3. 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。
  4. 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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会

基于我之前也实操了一些AI落地项目(后面分享),我实际聊了一些AI企业的就业机会,谈谈个人的想法。1)鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到offer,除了看boss直聘的招聘评价,一定要提前收集其他信息,如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱;2)一些公司实际上没搞懂用AI能为自己企业带来什么价值,只是处于焦虑或跟风心态要做AI,这部分企业可以聊,但要求求职者要有咨询和商业化的思维,能帮公司厘清业务增长机会;3)不同公司对AI产品经理的定位不同,所以招聘市场上对AI产品经理的岗位职责和任职要求也不同,慢慢会统一标准,这也是产品经理转型的机会。4)有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会,类似之前的“互联网+”,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂AI或只懂行业是不够的。还有就是业务创新,找到细分的场景痛点并完成PMF验证,海外有很多优秀案例。

问: 有没有 AI 面试官的相关产品

是的,有一些AI面试官的相关产品。这些产品利用人工智能技术来帮助企业进行面试,提高招聘效率和准确性。以下是一些例子:1.用友大易AI面试产品:这款产品具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。它可以帮助企业完成面试,还能借助人岗匹配模型,自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。2.海纳AI面试:海纳AI面试通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达98%,面试效率比人工方式提升5倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达30%。3.InterviewAI:这是一个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由AI生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。这些产品都在努力提高招聘的效率和准确性,帮助企业找到最合适的候选人。然而,使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。希望这些信息对您有所帮助!内容由AI大模型生成,请仔细甄别

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常:了解什么是异常,以及它们在Python中是如何工作的。异常处理:学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作:理解如何使用Python来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础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。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。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。

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请介绍一下如何使用AI进行PPT生成
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怎么用AI画漫画
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2025-02-18
AI大模型应用面试题
以下是一些与 AI 大模型应用相关的面试题: 在游戏行业,大模型不仅能降低成本,还能打造创新玩法,如网易的《逆水寒》在美术开发、NPC 与玩家交互等方面的应用。请问您对这种应用的看法和理解? 在人力资源管理领域,AI 覆盖了从招聘到员工绩效评估等各个环节。请谈谈您对这种应用的认识以及其可能带来的影响。 在基础办公提效方面,如 PPT、Excel 等,AI 能从单个任务到角色协同显著提高工作效率。您认为这种提高在实际工作中的具体表现和重要性如何? 对于健身行业中的 AI 减重顾问,既能解决售前客服问题,又能进行健康监护,您如何看待这种应用的前景和挑战? 如何在 10 分钟内在网站上增加一个 AI 助手?比如创建大模型问答应用,包括获取大模型的推理 API 服务等步骤。 作为 AIGC 产品经理,在大模型方面,如对算法的熟悉程度、了解的大模型及其评价、快速体验各种模型的方法、大模型应用落地中注入领域知识的方式、大模型应用的评测、保证大模型价值观无害、对 PE 的理解及相关案例、对大模型微调及 RAG 的理解和优势、用大模型解决传统模型无法解决的业务问题、大模型面临的新安全危险及解决方法、幻觉的产生及解决手段等方面,您有怎样的见解和经验?
2025-02-07
有哪些AI模拟面试的产品
以下是一些 AI 模拟面试的产品: 1. 智联招聘面试模拟功能:利用自然语言处理和机器学习技术,模拟面试官提问,为求职者提供面试练习和反馈。 2. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型,自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 3. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 4. InterviewAI:在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。
2025-01-17
有什么模拟面试AI助手吗
以下为您介绍一些模拟面试的 AI 助手: 1. 沃顿商学院提供的模拟创建器:适用于 GPT4 和 Gemini Advanced。您可以将其设定为一位精通为学生设计角色扮演场景的 AI 主持人,帮助学生练习谈判、面试、演讲等技能。它会先自我介绍,然后提问了解学员背景和水平,提供不同场景选项,在模拟前描绘场景,模拟中代入学员对手,结束后给出反馈和改进建议。 2. 智联招聘的面试模拟功能:利用自然语言处理和机器学习技术,模拟面试官提问,为求职者提供面试练习和反馈。 此外,您还可以通过以下步骤在网站上增加一个 AI 助手: 1. 点击打开函数计算应用模板,选择直接部署、填写百炼应用 ID 以及 APIKEY,其他表单项保持默认,点击创建并部署默认环境,等待项目部署完成。 2. 应用部署完成后,在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名,点击查看确认示例网站部署成功。 3. 在网站的 html 文件中插入几行代码:回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件,取消相关代码注释,最后点击部署代码,等待部署完成。重新访问示例网站页面即可查看效果,网站右下角会出现 AI 助手图标,点击即可唤起。
2025-01-02
我写一份面试用的案例集如何利用ai完成
以下是一些利用 AI 完成面试用案例集的建议: 1. 参考相关的 AI 产品案例和投稿,例如: 销售方面:话术总结优缺点,包括产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等。 客服方面:定制客服话术,涵盖产品知识、使用方法、售后服务等关键词库。 HR 方面:团队绩效管理,根据绩效数据输出考评和改进建议;面试工具,如使用 GPT4 技术的实时转录工具帮助求职者生成回答。 2. 了解 OpenAI 春季发布会中的官方案例,如《面试准备》让 AI 为面试做准备。 3. 研究关于 AI 监管的案例,如“Good AI Recruitment Limited”公司在招聘中使用 AI 系统的情况,以及相关的联合指导措施。 您可以从以上这些案例中获取灵感和有用的信息,来完成您的面试用案例集。
2024-12-31
我想用AI模拟面试,该怎么做
以下是使用 AI 模拟面试的步骤: 1. 首先,您需要有一位模拟创建高手,即 AI 主持人。它要精通为学生设计角色扮演场景,能够帮助您练习面试等技能。 2. 这位 AI 主持人有双重角色,一是扮演 AI 导师,为您设置模拟场景;二是在您完成模拟后给予反馈和改进建议。 3. AI 导师会先自我介绍,表示已准备好帮助您练习面试技能。接着会提问了解您的背景和水平,以便因材施教地设计模拟场景。 4. 然后 AI 导师会提供 3 个不同的面试场景选项,比如在真实的办公环境中练习面试等。 5. 待您选定场景后,AI 导师会提供所需的角色信息和目标,力求详实但不过于复杂。 6. 在正式开始模拟前,AI 导师会鲜活地描绘场景,然后转入角色扮演,始终代入您的对手。 7. 整个过程中不会要求您臆想没有提供的信息。经过 6 轮互动后,您需要做出一个关键决策,用以结束模拟。 8. 当角色扮演结束,AI 导师会宣布模拟完成,给出中肯的反馈意见。反馈内容应全面、均衡,基于您的表现、练习目标、学习程度等因素。最后,AI 导师还会针对要点给出改进建议。 作为模拟创建者,需要从教师那里获取足够信息来设计模拟。为此,要自我介绍说是一位 AI 模拟创建者,然后询问教师:“您希望通过这个场景教授学生什么样的主题、框架或概念,比如谈判、招聘、推介等?”请只问这一个问题,然后等待对方回答。当理解了教学目标后,进一步了解该主题的关键要素,比如教师希望学生思考或练习哪些核心概念,以及学生容易产生哪些误解。把问题细化,每次最多问两个,这样有助于获取足够的背景信息来精心设计模拟。
2024-12-31
ai面试
目前市场上有一些 AI 面试官的相关产品,例如: 1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术及严密数据安全保障。能完成面试、借助人岗匹配模型初筛并自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试:通过在线方式自动面试、评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上,候选人体验改善,到面率提升最高达 30%。 3. InterviewAI:在线平台,提供面试职位相关问题及 AI 生成的推荐答案。候选人用设备麦克风回答,每个问题最多回答三次,会收到评估、建议和得分。 此外,还有 Xiaohu.AI 日报中提到的 Applicant AI 人工智能面试系统,它通过 AI 视频聊天快速筛选求职者,匹配招聘标准,自动推送合适候选人至下一阶段,减少人工干预,还可安排面试流程,提高招聘效率。链接: 。使用这些产品时,企业需要考虑数据安全性和隐私保护问题。
2024-12-27
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2025-02-08
deepseek学习资料
以下是关于 DeepSeek 的学习资料: 2025 年 2 月 6 日的智能纪要中,分享了 DP 模型的使用,其功能包括自然语言理解与分析、编程、绘图等。使用优势是能用更少的词让模型做更多事,思维发散,能给出创意思路和高级内容,但存在思维链长不易控制,可能输出看不懂或胡编乱造的内容,增加纠错成本的问题。审核方法可以用其他大模型来解读其给出的内容。使用时要有自己的思维雏形,多看思考过程,避免被模型冲刷原有认知。使用场景包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面,还有案例展示,如与孩子共读时制作可视化互动游戏,以及左脚踩右脚式的模型交互。此外,还分享了音系学和与大模型互动的内容,如通过对比不同模型的回答来深入理解音系学,与大模型进行多轮对话来取队名。DeepSeek 的相关文档在 3 群和 4 群有分享,也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取,介绍了 DeepSeek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等,未来活动预告有明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹,周一晚上学习多维表格中接入 DeepSeek。 1 月 27 日的宝玉日报中,包括拾象关于 DeepSeek r1 闭门学习讨论,讨论了其在全球 AI 社区的意义,如技术突破与资源分配策略,突出了长上下文能力、量化商业模式及对 AI 生态系统的影响,分析了创新路径及中国在 AI 追赶中的潜力与挑战。还有转关于 DeepSeek 的研究和思考,深入解析其在架构和工程上的创新,如 MoE、MLA、MTP 和 FP8 混合精度训练,强调不是简单模仿,对开源与闭源竞争进行了反思,并指出 AI 生态未来发展方向。 非技术人角度的研究总结,主要围绕天才养成记、“填鸭”之困、自学成才、纯强化学习等话题,力求帮助非技术读者深度理解 Deepseek R1,更好开展工作与生活。
2025-02-07
帮我收集deepseek的使用资料
以下是关于 DeepSeek 的使用资料: 相关文章: 南瓜博士的《当你惊呼 DeepSeek 成精时,请警惕前方的陷阱》,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ppt89GozeYo7hR99pEFrkA 南瓜博士的《让 DeepSeek 成为全家人的脑洞外挂》,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/BBh8GTrdhb8Qyqgz8SufwQ 奥的《让 DeepSeek 进行脱口秀创作,幽默程度虽然大幅提升,但仍有进步空间》,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/3nZERD5H5wPCGCT1_A46Sw DeepSeek 最新文章观点学术报告及业界评论:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/D9McwUWtQiFh9sksz4ccmn4Dneg 社区动态: 华尔街分析师对 DeepSeek 的反应:DeepSeek 以小成本实现媲美领先 AI 产品的性能,并在全球主要市场 App Store 登顶。高盛认为 DeepSeek 或改变科技格局,降低 AI 行业的进入门槛。详情:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/deepseek DeepSeek 的实际使用体验:中文场景表现优秀,日常写作和表达习惯贴近人类,但专业论文总结略弱。数学能力不错,编程能力逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO,提升语言评价灵活性与训练速度。更多信息:https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873 ,GRPO 详情:https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpodeepseekr18c6cff0cdeb84937a4197066af987e43 工具使用: 网址:https://www.deepseek.com/zh ,新手推荐,国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。使用时点击开始对话,左边选择代码助手。 在生成 2048 游戏上,DeepSeek 和晓颖 AI 助手更为简便准确。
2025-02-05
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
我想了解如何在微信公众号搭建一个能发语音的数字人
以下是在微信公众号搭建能发语音的数字人的相关步骤: 1. 照片数字人工作流及语音合成(TTS)API 出门问问 Mobvoi: 工作流地址:https://github.com/chaojie/ComfyUImobvoiopenapi/blob/main/wf.json 相关文件: 记得下载节点包,放进您的 node 文件夹里,这样工作流打开就不会爆红了!ComfyUI 启动后就可以将 json 文件直接拖进去使用了! 2. 「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人: 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人: 返回个人空间,在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”,点击进入即可。 组装&测试步骤: 将上文写好的 prompt 黏贴到【编排】模块,prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能:工作流、知识库。 【预览与调试】模块,直接输入问题,即可与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人: 测试 OK 后,点击右上角“发布”按钮即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 发布到微信公众号上: 选择微信公众号渠道,点击右侧“配置”按钮。 根据以下截图,去微信公众号平台找到自己的 App ID,填入确定即可。不用了解绑即可。 最后去自己的微信公众号消息页面,就可以使用啦。
2025-02-18
如何快速了解ai
以下是快速了解 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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。知识库提供了很多实践后的作品、文章分享。 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。 对于希望继续精进的情况,还可以尝试了解以下作为基础的内容: 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。 另外,还可以通过一些具体的例子来了解 AI 是什么,比如: 1. 从计算机科学和人工智能之父图灵的故事开始,他在二战期间构建的机器破译了德军的密码,并提出了“图灵测试”的方法。 2. 观看 2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人(GPT4o)产品时的发布会视频,感受其接近人类交流的体验。思考 ChatGPT 是否可以跨越图灵测试,以及关于 AI 是否拥有自主意识等新问题。
2025-02-18
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」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。同时,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。 二、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。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。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。 三、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。我建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 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 (1)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。 (2)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 (1)统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 (2)线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 (3)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 (1)监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 (2)无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 (3)强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 (1)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。 (2)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 (1)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)。 (2)激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
我想了解diffusion技术相关的重要论文
以下是一些与 diffusion 技术相关的重要论文: 《HighResolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》:https://arxiv.org/abs/2112.10752 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》:作者为 Ho、Jain、Abbeel,出自 Berkeley (2020)
2025-02-16
从0开始了解AI
以下是为您提供的从 0 开始了解 AI 的建议: 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,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。 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。 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。
2025-02-14