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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?

回答

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!

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

刘海:「AI 提示词工程师」の 见解和经验分享

如果你现在真的是0基础小白,推荐你去找找网上的教程,虽然是新领域吧…但是基础课程还是蛮多的,为什么这么说呢,因为AIGC这种不稳定不确定的业务流里面,真正第一波赚钱的是哪些人?不是做应用的吧,卖课的。不过我还是推荐你看一些科普类教程,比如我前几天看到的这个视频做的不错:还有OpenAI的文档也过一下,理解一下每个参数都有哪些作用,为什么要这样设计,不至于面试官一问就触及的知识盲区和认知上限了。推荐有阅读能力的还是读一读官方文档吧,毕竟外面做教程的都有时效性,第二天OpenAI就更新文档,旧的教程就可能废弃了。推荐一些练手的Prompt工具:一些相关教程文档:

刘海:「AI 提示词工程师」の 见解和经验分享

包括但不限于公众号,Telegram,微博,即刻等等平台。我个人主要的信息源来源于Telegram和群组,公众号没有订阅,但是群里一般都会分享很多公众号信息。推荐一些我个人订阅的Telegram频道:黑洞资源笔记[推荐]:https://t.me/Piracy6科技新闻投稿[推荐]:https://t.me/TestFlightCNAI探索指南[推荐]:https://t.me/aigc1024ChatGPT新闻聚合:https://t.me/AI_News_CNChatGPT精选:https://t.me/AwesomeChatGPT极客分享:https://t.me/geekshare开源社区:https://t.me/opencfdchannel深度技术资源:https://t.me/deeptech123AI News:https://t.me/aigcnoteAI Copilot:https://t.me/AI_Copilot_ChannelGIthub仓库推荐:https://t.me/github_repos我每周都会认真阅读的AIGC周刊:每天都做技术分享的「小互」:推荐关注公众号「卡尔的AI沃茨」,也会有一些AIGC周报等等:

【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)

2、[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_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1)介绍: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,视频链接是第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核,我也会做拆解,并思考与近期苹果发布会的关系。一、视频一主要回答了什么是AI大模型,原理是什么。1、概念:生成式AI生成的内容,叫做AIGC2、概念与关系:相关技术名词1)AI——人工智能2)机器学习——电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。3)监督学习——有标签的训练数据,算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归。4)无监督学习——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,比如拿一堆新闻文章,让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。5)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。6)深度学习——一种方法,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度)。

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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!
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