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我想了解coze相关的使用教程,应该怎么学习?从哪里开始看?知识库有哪些关于coze的信息

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以下是关于 Coze 的使用教程及相关信息:

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

大圣:胎教级教程:万字长文带你使用Coze打造企业级知识库

字节的官方解释如下:Coze是新一代一站式AI Bot开发平台。无论你是否有编程基础,都可以在Coze平台上快速搭建基于AI模型的各类问答Bot,从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且,你可以将搭建的Bot发布到各类社交平台和通讯软件上,与这些平台/软件上的用户互动我个人认为:Coze是字节针对AI Agent这一领域的初代产品,在Coze中将AI Agent称之为Bot字节针对Coze这个产品部署了两个站点,分别是国内版和海外版国内版网址:https://www.coze.cn官方文档教程:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome大模型:使用的是字节自研的云雀大模型国内网络即可以正常访问海外版网址:https://www.coze.com官方文档教程:https://www.coze.com/docs/guides/welcome大模型:GPT-4、GPT-3.5等大模型(你可以在这里白嫖ChatGPT4,具体参考文档:)访问需要突破网络限制的工具参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html

13. Agent 相关比赛

[大圣:胎教级教程:万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)[大聪明:保姆级教程:Coze打工你躺平](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb)[安仔:Coze全方位入门剖析-免费打造自己的AI Agent(国内版)](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb)[基础教程:Coze “图像流”抢先体验](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf)[YoYo:Coze图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe)[【智能体】让Coze智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ)

扣子 AI 工坊 Coze AI Factory 火热开启

[大圣:胎教级教程:万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)[大聪明:保姆级教程:Coze打工你躺平](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb)[安仔:Coze全方位入门剖析-免费打造自己的AI Agent(国内版)](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb)[基础教程:Coze “图像流”抢先体验](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf)[YoYo:Coze图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe)[【智能体】让Coze智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ)

其他人在问
coze工作流中的消息节点如何在bot中使用
在 Coze 工作流中,消息节点在 Bot 中的使用如下: 1. 消息节点支持在工作流执行过程中返回响应内容,可解决回复消息内容多或工作流长导致用户无法及时收到响应的问题。它支持流式和非流式两种消息模式。 2. 一个消息节点包含以下配置: 输出变量:配置输出变量,可将其添加到下方的回答内容区域中,Bot 调用工作流时只会回复设定的“回答内容”,这些变量也可在配置卡片时使用。 回答内容:工作流运行时,Bot 将直接用这里指定的内容回复对话,可使用{{变量名}}的方式引用输出参数中的变量。 流式输出: 默认关闭,即采用非流式输出,待接收到全部消息内容后,再一次性输出全部消息内容。 开启流式输出后,上一节点一边生成回复内容,一边通过消息节点进行输出,不需要等待全部内容都加载完后再返回,类似于打字机的效果。 3. 在 Coze 中,消息组件是常用的工作流节点,用于实现工作流在执行途中与用户之间的交互。默认情况下,消息组件的流式输出功能是关闭的,当面对长文本或希望优化用户体验时,可以启用流式输出,以提升用户体验,例如在实时聊天 Agent 中,能显著提高用户的参与度和满意度。
2024-09-18
请列出COZE智能体工作流搭建的知识库
搭建 COZE 智能体工作流通常分为以下步骤: 1. 规划: 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 此外,在搭建整理入库工作流时,首先新建工作流「url2table」,然后根据弹窗要求自定义工作流信息,并进行工作流全局流程设置。但关于调试飞书多维表格插件的使用方式,由于篇幅原因不在此详述。
2024-09-17
如何在coze的bot中调用工作流?
在 Coze 的 bot 中调用工作流的方式如下: 采用 32K 的 kimi 模型,只有一条工作流。该工具有 5 个按钮:A、B、C、重新开始、结束并总结。按 A/B/C 时,会直接输入对应的字母文字。按结束并总结时,输入的依旧只是文字:“结束并立即总结医学知识点”。点击“重新开始”时,会直接调用一个工作流“emergency”,且这个工作流有两个必选参数:“疾病设置”和“难度设置”。在实际体验过程中,仅在提供“疾病设置”和“难度设置”时,工作流被调用,其他时候没有触发任何工具和工作流。 在外层 bot 中封装工作流的步骤为:点击「发布」发布工作流后,创建一个 bot 进行最终的工作流封装。具体过程包括:创建 Bot;填写 Bot 介绍;切换 Bot 模式为“单 Agent(工作流模式)”,因为此 Agent 只需在每次输入英文文章时返回精读结果,所以不需要用外层 bot 对输入进行其他任务理解,可直接调用工作流;把配置好的工作流添加到 Bot 中;填写开场白,引导用户使用,并关闭开场白预置问题,因为使用流程里用不到。
2024-09-15
coze案例
以下是关于 Coze 案例的相关信息: 一泽 Eze 的万字实践教程:全面入门 Coze 工作流,用其打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent,开源 AI Agent 从设计到落地的全过程思路,10 多项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户,以及对 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify)和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容以供前置或拓展学习。 从案例入门:创作者将使用扣子 coze.cn 等平台创建智能体 Agent 的过程比喻为“捏 Bot”,最简单的 Bot 往往 1 分钟内可捏完。常见 Bot 有讲故事、减肥提醒、生成 PPT、真假新闻辨识、新闻资讯收集、扮演“甄嬛”等。 蓝衣剑客的四万字长文:在第五章节介绍后,大家对在 Coze 平台上创建工作流和 Bot 有初步了解。实际应用中常利用个性化生产力工具,由特定 Agent 或工作流组成以满足特定需求。这部分介绍一些与个人生产力系统相辅相成的案例,包括流程设计、多智能体框架及特定生产力工具中使用的提示词。由于篇幅有限,仅提供基本常用案例提示词,建议亲自动手实践以更好创建适合自己的生产力工具。
2024-09-14
coze工作流的开始节点 输入参数一般怎么使用?
在 Coze 工作流中,开始节点的输入参数使用方式如下: 开始节点就像生产线的入口,负责定义启动工作流所需的输入参数,收集用户的输入。可以为每种输入取变量名并说明类型,以便后续分类识别与加工。 其中,{{BOT_USER_INPUT}}是默认变量,用于接收用户在外层 Bot 中的输入文本。在工作流模式下,通常应只保留 BOT_USER_INPUT 节点。 例如在记账案例中,开始节点定义一个{{prompt}},把用户在 bot 输入的记账内容传入进来。在本案例中,不需要在开始节点配置额外变量,用户初始输入将通过{{BOT_USER_INPUT}}直接传入工作流启动后续环节。
2024-09-13
coze 中插件的API怎么查看
在 Coze 中查看插件的 API 可以按照以下步骤进行: 1. 点击个人空间,选择插件,然后点击创建插件。 2. 创建插件时,需要注意以下几点: 插件名称:使用中文,根据插件需求起名。 插件描述:向观众说明插件的用途和使用方法等。 插件工具创建方式: 云侧插件 基于已有服务创建:使用现成的 API 来创建插件,选择此方式后,会有一个必填项,即要填入所使用 API 的 URL。 云侧插件 在 Coze IDE 中创建:使用 Coze 的服务器写代码来直接搭建 API(支持 Python 和 Node.JS)。
2024-09-12
本地知识库系统如何利用大语言模型
以下是关于本地知识库系统如何利用大语言模型的相关内容: 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 根据电脑系统,从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后,双击打开,点击“Install”。 安装完成后,将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器,若出现相关字样则表示安装完成。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 方便测试,设备充足可下载更大模型) Windows 电脑:点击 win+R,输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑:按下 Command(⌘)+ Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,选择“终端”应用程序。 复制相关命令行并粘贴回车,等待自动下载完成。(下载久了若卡住,鼠标点击窗口,键盘点空格可刷新) 二、了解 RAG 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前,需对 RAG 有大概了解。大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载:从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器,包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割:文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址,打开页面时使用邮箱注册账号。 2. Open WebUI 一般有两种使用方式: 聊天对话。 RAG 能力,可让模型根据文档内容回答问题,这是构建知识库的基础之一。 3. ChatGPT 访问速度快、回答效果好的原因: 快:GPT 大模型部署的服务器配置高。 好:GPT 大模型的训练参数多、数据更优以及训练算法更好。
2024-09-17
利用人工智能技术搭建知识库系统
利用人工智能技术搭建知识库系统可以参考以下内容: 大圣的相关文章:大圣致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。其文章如也是以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解。 知识管理体系:知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合,用于系统地管理个人或组织的知识资产。它包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。一个有效的知识管理体系通常包括以下几个关键组成部分: 知识的捕捉:收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息。 知识的组织:通过分类、标签和索引等方式,使知识易于访问和检索。 知识的分享:促进知识在个人或组织内部的流动,增加协作和创新的机会。 知识的应用:确保知识被有效利用,以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。 专家系统:符号人工智能的早期成就之一是专家系统——为充当某个有限问题领域的专家而设计的计算机系统。它们基于从一个或多个人类专家那里提取的知识库,并包含一个推理引擎,在此基础上进行推理。专家系统就像人类的推理系统一样,包含短期记忆和长期记忆。同样,在以知识为基础的系统中,会区分以下几个部分: 问题记忆:包含与当前要解决的问题有关的知识,如病人的体温或血压、是否有炎症等。这种知识也被称为静态知识,因为它包含了快照信息,记录着我们在当前状态下对问题的了解——即所谓的问题状态。 知识库:代表某个问题领域的长期知识。它是从人类专家那里人工提取的,不会因外部的咨询而改变。由于它允许我们从一个问题状态前往另一个问题状态,因此也被称为动态知识。 推理引擎:协调在问题状态空间中搜索的整个过程,必要时向用户提问。它还负责找到适用于每个状态的正确规则。例如,下面这个专家系统是根据动物的物理特征来判断动物的。
2024-09-17
如何创建知识库问答群机器人
要创建知识库问答群机器人,可基于以下步骤: 1. 基于 RAG 机制实现知识库问答功能。首先创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建一个有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容,并陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时,添加这个知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 3. 了解 RAG 机制,全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息(检索),然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答(生成)。可以把它想象成当问一个复杂问题时,RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍,然后基于这些书籍中的信息给出详细回答。这种方法结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力,使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识,还融入了具体、相关的外部信息,有助于提升对话 AI 的理解力和回答质量。
2024-09-14
waytoagi 的知识库问答是如何实现的?
waytoagi 的知识库问答是基于 RAG 机制实现的。具体步骤如下: 1. 创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,并通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容,然后陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时,添加这个知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 RAG 机制,全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说,RAG 机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息(检索),然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答(生成)。可以把它想象成这样一个场景:当问一个很复杂的问题时,RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍,然后基于这些书籍中的信息来给出详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确,因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力,使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识,还融入了具体、相关的外部信息,这对于提升对话 AI 的理解力和回答质量非常有帮助。
2024-09-14
企业内部知识库和 AI 问答结合,有哪些成熟的解决方案,或者产品推荐?
以下是企业内部知识库和 AI 问答结合的一些成熟解决方案和产品推荐: Contextual Answers:这是一个端到端的 API 解决方案,其答案完全基于组织知识,能避免“幻觉”。全球信息服务提供商 Clarivate 与其合作,将其应用于图书馆解决方案套件,为学生、教师和研究人员提供基于策划和可信学术内容的问题答案。 职业规划类产品:结合用户个人情况和市场需求制定详细职业发展计划,包括短、中、长期目标,帮助用户在 AI 时代找到职业定位。其核心构思在于利用企业已有知识积累结合大模型能力,为用户提供准确简洁答案。具体通过创建企业私有知识库收录问答记录和资料,利用大模型处理用户咨询问题,确保回答准确一致,必要时提供原回答完整版,还能对接人工客服,在智能助手无法解决问题时快速转接,提升服务质量和客户满意度。
2024-09-14
@ 用ai制作优美的歌曲用什么工具软件,详细的使用教程
以下是用 AI 制作优美歌曲的相关工具软件及使用教程: 工具软件: 1. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。网址:https://www.udio.com/ 2. Suno AI:是一款革命性的人工智能音乐生成工具,它通过先进的深度学习技术,能够将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。网址:https://suno.com/ 使用教程: 1. 导出时间轴歌词:使用剪映(剪辑软件),其导出时间轴歌词的功能位置如下图所示。 2. 音乐分轨:可以使用腾讯 QQ 音乐旗下的 TME Studio,支持一键分轨,再将分轨好的音频文件进行全部导出。TME Studio 网站链接:https://y.qq.com/tme_studio/ 3. 音频编辑:对于分轨好的视频,可以导入 Adobe Audition 进行编辑。有编曲经验的同学可以自由发挥,没有编曲经验的小白可以打开电脑的录屏工具,录制歌曲的工程文件,上传提供创作证明。 4. 准备音频素材: 使用干声转换时,在软件中分别导入人声干声和伴奏,放在两个轨道上。干声用于转成 MIDI 做 AI 演唱。 男歌女唱或者女歌男唱时,在导入前先进行变调。常用的工具包括 TME Studio(腾讯音乐开发的 AI 音频工具箱,其中最常用的是音频分离,可用于将人声和伴奏从歌曲中提取出来。地址:https://y.qq.com/tme_studio/index.html/editor)和 Vocalremover(包含音频分离、变调、BPM 查询等功能,使用较多的是变调和 BPM 查询。建议在准备素材阶段,就将音频调整到所需调,并获取到 BPM。地址:https://vocalremover.org/zh/keybpmfinder) 关于申请网易云音乐人和上传音乐,只提供了认证成功的方法和过程,不能确保所有人都能成功,这是一个概率性的问题。此外,根据 AI 创作目前的特殊性,会在平台上声明此音乐为 AI 创作,并且也绝对支持尊重所有原创作品,也希望平台能尽快开辟一个 AI 创作的专区,可以提供一个容纳并保护所有群体的不同板块。
2024-09-17
runway教程
以下是关于 Runway 的教程信息: 官方使用教程:https://academy.runwayml.com/ 知识库详细教程: 简单介绍:支持文生视频、图生视频、视频生视频。文生视频支持正向提示词、风格选择、运镜控制、运动强度控制、运动笔刷(https://academy.runwayml.com/gen2/gen2motionbrushinterface),支持 16:9、9:16、1:1、4:3、3:4、21:9 尺寸,可设置种子值。图生视频、视频生视频除了尺寸不可选以外,其他跟文生视频基本相同。生成好的视频可以延长时间,默认生成 4s 的视频。 Runway 网页:https://runwayml.com/ 5 分钟,手把手入门:
2024-09-17
comfyui flux相关的教程
以下是关于 ComfyUI Flux 的教程: 安装及使用: 模型放置: t5xxl_fp16.safetensors:放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 clip_l.safetensors:放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 ae.safetensors:放在 ComfyUI/models/vae/目录下。 flux1dev.safetensors:放在 ComfyUI/models/unet/目录下。 下载地址: 如果 GPU 性能不足、显存不够,底模可以使用 fp8 的量化版模型,速度会快很多,下载地址:https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 工作流下载:上面提供的工作流复制即可,或者使用官方原版的图片链接 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ,将工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。 ComfyUI 共学相关: 插画提效成果显著,原本需要 200 人美术团队一年多完成的 1 万多张动画插画,最终不到 10 人用半年完成。 课程从零基础开始,从认识 config、UI 及行业概念讲起,逐步深入到环境部署、底层技术概念、提示词等内容。 介绍 config 牛角尖大王系列,包括 control net、IP Adapter、图像放大、mask 等部分,阐述了它们的作用和玩法。 具备搭建复杂工作流能力,学习相关知识后初步具备搭建复杂工作流能力,会拆解分析网上热门工作流。 解决 config UI 报错问题,报错问题可分为网络、模型、工作流搭建、环境等方面,安装新插件时可参考项目地址的 requirement 文档。 规划实战案例思路,目前想到了三个实战案例的思路。 关于 config UI 生态及相关技术的分享,郭佑萌介绍课程提纲,包括课程可能的扩充、回顾总结及重点讲解 Flux 模型,实际课程不严格按大纲走,会根据大家接受程度和安排进行共学。
2024-09-16
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
cursor教程
以下是关于 Cursor 的教程: 模型选择: 在 AI 输入框下方,有一个下拉列表,允许您选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用以下模型: cursorsmall:这是 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。您还可以在 Cursor Settings > Models > Model Names 下添加其他模型。 从 VS Code 迁移: Cursor 是 VS Code 的一个分支。这使我们能够专注于使用 AI 编写代码的最佳方式,同时提供熟悉的文本编辑体验。 您可以通过单击右上角的齿轮按钮、按 Ctrl/⌘ + Shift + J 或 Ctrl/␣ + Shift + P 并键入 Cursor Settings 来打开光标特定设置窗格。也可以使用 Ctrl/⌘ + Shift + P,然后键入 VS Code Settings 来打开 VS Code 特定设置。 产品特点与应用: Cursor 是一个集成了 claude3.5sonnet、GPT4 等多个模型的编辑器,国内可以直接使用,支持多种语言(如 python、java、C等),也支持在多平台安装。可用于聊天、辅助写代码、辅助写作等功能,能更好地为开发者服务。 它继承了 vscode 的强大功能和用户界面,几乎一模一样,还深度集成了 gpt 等大模型,无缝融入了包括 IntelliJ IDEA、Visual Studio Code 和 GitHub 在内的主流开发环境和代码库中。具有体量小、启动快、编程效率高的优点。 Anysphere 公司的客户群已拓展到像 OpenAI、Midjourney、Perplexity 等知名大企业。价格方面,Cursor 目前提供了 3 种订阅模式。
2024-09-15
哪里有系统的视频教程?
以下是一些系统的 AI 相关视频教程资源: 关于 stable diffusion 的教程: 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion 「AI 绘画」革命性技术突破 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置,消灭奇怪的报错 关于 ComfyUI 的教程: ComfyUI 官方文档:提供了 ComfyUI 的使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户。可在找到相关信息。 优设网:提供了一篇详细的 ComfyUI 入门教程,适合初学者,详细介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法以及如何使用 ComfyUI 生成图像等内容。教程地址是。 知乎:有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解 ComfyUI 的用户。可在找到相关教程。 Bilibili:提供了一系列的 ComfyUI 视频教程,涵盖了从新手入门到精通的各个阶段。可在找到视频教程。 请注意,上述内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-15
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。
2024-09-19
如何学习AI
以下是为新手提供的学习 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,比如图像、音乐、视频等,可以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。 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: 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。 需要注意的是,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。
2024-09-18
零基础的小白想学习AI怎么开始
对于零基础的小白想学习 AI,可以按照以下步骤开始: 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,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),可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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。
2024-09-18
我是一个程序员,想学习AI,应该怎么做
作为一名程序员想要学习 AI ,可以参考以下步骤: 1. 掌握基础知识: 学习 Python 语言,包括属性和方法、继承和多态、异常处理、文件操作等方面。 了解 AI 背景知识,如基础理论(人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系)、历史发展、数学基础(统计学基础、线性代数、概率论)。 熟悉算法和模型,如监督学习(线性回归、决策树、支持向量机等)、无监督学习(聚类、降维等)。 2. 了解基本概念: 阅读相关资料,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解其主要分支及相互联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 3. 开始学习之旅: 参考「」中的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 4. 深入特定模块: 根据自身兴趣选择 AI 领域的特定模块(如图像、音乐、视频等)深入学习。 5. 掌握提示词技巧: 提示词上手容易且实用,要熟练掌握。 6. 实践和尝试: 理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品制作作品。 分享实践成果。 7. 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。 8. 持续学习和跟进: 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,了解最新发展。 加入 AI 相关社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与他人交流。 学习 AI 是长期过程,需要耐心和持续努力,别怕犯错,每个挑战都是成长机会,逐渐建立自己的知识体系并取得成就。
2024-09-18
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
如要学习使用AI,主要的用法是输入文字生成图片,再进一步生成中短视频,应该使用哪些工具,如何进行?
如果您想学习使用 AI 输入文字生成图片,再进一步生成中短视频,可以使用以下工具和按照以下步骤进行: 工具: 1. ChatGPT(https://chat.openai.com/)+ 剪映(https://www.capcut.cn/):ChatGPT 生成视频小说脚本,剪映根据脚本自动分析出视频所需场景、角色、镜头等要素,并生成对应素材和文本框架,实现从文字到画面的快速转化。 2. PixVerse AI(https://pixverse.ai/):在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入(如图像、文本、音频)转化为视频。 3. Pictory(https://pictory.ai/):AI 视频生成器,用户提供文本描述即可生成相应视频内容,无需视频编辑或设计经验。 4. VEED.IO(https://www.veed.io/):提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器,帮助用户从图像制作视频,并规划视频内容。 5. Runway(https://runwayml.com/):能将文本转化为风格化的视频内容,适用于多种应用场景。 制作流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
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