人工智能训练师证书有必要报班吗

人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 范畴：机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式：机器学习通过输入数据训练模型，使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的（使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值），也可以是无监督的（专注于发现原始数据中的模式）。 3. 复杂程度：深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的：人工智能是一个更广泛的目标，旨在让机器展现智慧；机器学习则是实现这一目标的一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段：生成式人工智能是人工智能的一个子集，试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容；而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。

人工智能（Artificial Intelligence）是一门令人兴奋的科学，旨在使计算机表现出智能行为，例如完成人类擅长的任务。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。然而，有些任务如根据照片判断人的年龄，无法明确编程，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等；AGI 则能做任何人类能做的事。 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域，是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示，输出通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层（隐藏层）。

以下是为您整合的相关内容： 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。国家标准与技术研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试，国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门并建立 AI 安全与保障委员会，能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。同时，商务部将制定内容认证和水印的指导，以明确标记 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 关于 AI 带来的风险，包括：AI 生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任；AI 工具可能被用于自动化、加速和放大高度针对性的网络攻击，增加恶意行为者的威胁严重性。 大型语言模型等技术进步带来了变革性发展，在经济和社会领域有诸多应用，例如能自动化写代码、用于交通应用、支持基因医学等，但也存在隐私风险等问题。

以下是关于人工智能诈骗的相关信息： 拜登签署的 AI 行政命令中提到，要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗，商务部将为内容认证和水印制定指导方针，以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具，让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的，并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定，特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统，无论是否符合高风险条件，都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下，这些系统的使用应遵守具体的透明度义务，自然人应被告知正在与人工智能系统互动，除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类，也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人，应考虑其特点，相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。

以下是关于人工智能诈骗的相关信息： 拜登签署的 AI 行政命令中提到，要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗，商务部将制定内容认证和水印的指导方针，以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具，让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的，并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定，特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统，无论是否符合高风险条件，都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下，这些系统的使用应遵守具体的透明度义务，自然人应被告知正在与人工智能系统互动，除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类，也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人，应考虑其特点，相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。

以下是关于人工智能诈骗技术的相关内容： 欧洲议会和欧盟理事会规定，某些人工智能系统采用潜意识成分或其他操纵欺骗技术，以人们无法意识到的方式颠覆或损害人的自主、决策或自由选择，可能造成重大伤害，特别是对身体、心理健康或经济利益产生不利影响，此类系统应被禁止。例如脑机界面或虚拟现实可能促进这种情况发生。同时，若人工智能系统利用个人或特定群体的特殊状况实质性扭曲个人行为并造成重大危害也应被禁止。若扭曲行为由系统之外且不在提供者或部署者控制范围内的因素造成，则可能无法推定有扭曲行为的意图。 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的人工智能系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针，以明确标记人工智能生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 关于人工智能相关危害的可争议性或补救途径的评估中，提到了一系列高水平风险，如人工智能生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任。人工智能工具可被用于自动化、加速和放大有针对性的网络攻击，增加恶意行为者的威胁严重性。

人工智能训练师证书是否值得考，需要综合多方面因素来判断。 从经验来看，像 MQ 老师这样在教育行业工作 15 年以上，考过了国家工信部、微软、讯飞三个初级人工智能工程师证书，并在教育场景中进行了 AI 实践的人士，能为我们提供一定的参考。 对于新手学习 AI 而言，首先要了解 AI 的基本概念，比如熟悉术语和基础概念，了解其主要分支及相互联系，还可以浏览入门文章。然后可以在相关在线教育平台上按照自己的节奏学习课程，并有机会获得证书。 在医疗保健领域，虽然 AI 具有一定的能力，如 GPT4 在美国医学执照考试中超过及格分数 20 分，但也存在不足。为了在该领域产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。 综合而言，人工智能训练师证书的价值取决于您的职业规划和发展需求。如果您希望在 AI 相关领域深入发展，获取相关证书可能有助于提升您的竞争力和专业认可度。但同时也要考虑证书的权威性、行业认可度以及您为获取证书所投入的时间和精力成本等因素。

考取微软AI证书的流程通常包括以下几个步骤： 1. 选择证书：确定你想要考取的微软AI证书类型，例如"Azure AI Engineer Associate"（AI102）或"Azure AI Fundamentals"（AI900）。 2. 了解考试内容：访问微软官方网站，了解所选证书的考试大纲、测试的技能点以及考试要求。 3. 学习准备：根据考试大纲，通过官方或第三方提供的教材、在线课程、实验室练习和模拟考试进行学习。 4. 获取学习资源：利用微软提供的资源或参加微软官方认证的培训课程来准备考试。 5. 注册考试：在准备好之后，在微软认证的考试平台上注册并安排考试时间。 6. 参加考试：在预定的时间和地点参加考试，考试可能包括多种题型，如单选题、多选题、判断题等。 7. 考试通过：考试合格后，你将获得微软颁发的AI证书。 8. 认证续订：某些微软认证可能需要定期续订，以保持认证的有效性。 具体步骤可能会有所变化，建议访问微软官方认证页面或相关资源获取最新信息。以下是一些微软AI证书的官方链接，你可以访问了解更多详情： 此外，根据搜索结果，还有一些博客和论坛提供了关于微软AI证书考取的经验和指南，你可以作为参考：

在人工智能领域中，训练 Agent 主要有以下方法和特点： 1. 基于迁移学习和元学习的 Agent 训练： 传统强化学习中，Agent 训练消耗大量样本和时间，泛化能力不足。为突破此瓶颈，引入迁移学习，促进不同任务间知识和经验迁移，减轻新任务学习负担，提升学习效率和性能，增强泛化能力。 元学习让 Agent 学会从少量样本中迅速掌握新任务最优策略，利用已有知识和策略调整学习路径，减少对大规模样本集依赖。 但迁移学习和元学习面临挑战，如迁移学习在源任务与目标任务差异大时可能无效甚至负面迁移，元学习需大量预训练和样本构建学习能力，使通用高效学习策略开发复杂艰巨。 时间：21 世纪初至今 特点：迁移学习将一个任务知识迁移到其他任务；元学习学习如何学习，快速适应新任务 技术：迁移学习如领域自适应；元学习如 MAML、MetaLearner LSTM 优点：提高学习效率，适应新任务 缺点：对源任务和目标任务相似性有要求 2. 基于强化学习的 Agent 训练： 强化学习关注如何让 Agent 通过与环境互动自我学习，在特定任务中累积最大长期奖励。起初主要依托策略搜索和价值函数优化等算法，如 Qlearning 和 SARSA。 随着深度学习兴起，深度神经网络与强化学习结合形成深度强化学习，赋予 Agent 从高维输入学习复杂策略的能力，有 AlphaGo 和 DQN 等成果。 深度强化学习允许 Agent 在未知环境自主探索学习，无需人工指导，在游戏、机器人控制等领域有应用潜力。 但面临诸多挑战，包括训练周期长、采样效率低、稳定性问题，在复杂真实环境应用困难。 时间：20 世纪 90 年代至今 特点：通过试错学习最优行为策略，以最大化累积奖励 技术：Qlearning、SARSA、深度强化学习（结合 DNN 和 RL） 优点：能够处理高维状态空间和连续动作空间 缺点：样本效率低，训练时间长

对于 AI 初学者想要训练自己的个性 AI ，可以从以下几个方面入手： 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，如李宏毅老师的课程。 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，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，包括图像、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。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 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。 在知识库中分享实践后的作品和文章。 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进行互动，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，激发对 AI 潜力的认识。 此外，更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，您也可以对其进行了解和参考。同时，为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，应投资于创建像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习的模型生态系统，例如通过学校教育和经验积累，培养在复杂情况下确定最佳答案的直觉。

以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤： 准备工作： 下载所需模型：t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意：不使用时模型放置位置不限，只要知道“路径”，后续会引用到“路径”。 训练建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 下载训练脚本： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 数据集准备： 进入厚德云模型训练数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 步骤一：创建数据集 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集。 输入数据集名称。 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件，也可以上传只有图片的文件（之后可在 c 站使用自动打标功能），或者一张一张单独上传照片，但建议提前将图片和标签打包成 zip 上传。 Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名“1.png”，对应的达标文件就叫“1.txt”。 上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可点击详情检查，预览数据集的图片以及对应的标签。 步骤二：Lora 训练 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 训练参数可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置，可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力。 等待训练，会显示预览时间和进度条，训练完成会显示每一轮的预览图。 鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 数据集放置位置：.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train 运行训练：约 1 2 小时即可训练完成。 验证和 lora 跑图：有 ComfyUI 基础的话，直接原版工作流的模型后面，多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点就可以，自行选择您的 Lora 和调节参数。

要将历史写过的文章发给 AI 以训练生成写作风格，可以参考以下步骤： 1. 首先，像安迪的做法一样，把过去写的多篇相关文章发给 AI。 2. 让 AI 总结这些文章的写作特点。 3. 根据 AI 总结的特点，编写出描述写作风格的提示词，从而克隆出自己的写作风格。 4. 未来使用这个风格时，先花 3 分钟时间让 AI 分别写多篇内容。 5. 从多篇内容中找到最符合心意的作品，并从其他作品中寻找好的段落。 6. 最后进行整合、修改、删减和润色，少则几分钟、十几分钟，多则半个小时就能完成一篇文章。 同时，就像夙愿提到的，找选题对于写作很重要。我们可以通过学习其他优秀公众号的文章，分析其选题思路、文章结构、表达方式等，不断训练自己的“写作模型”，但要注意不能照搬，而是要形成自己独特的风格。 另外，在写作过程中，“主体性”的介入也很关键。比如在使用 Prompt 生成公众号文章时，要先思考自己对写作的理解以及对特定主题写作风格的认知，这样写出来的 Prompt 才会有个人特色。日常也要注重基本功的积累，因为在表达“意象”时非常考验语言能力。

以下是关于如何用 AI 模型做训练的相关内容： 要在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和学徒实践开始，AI 也应如此。当前的学习方式存在问题，应通过堆叠模型训练，如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。就像预医学生从基础课程学起，设计新疗法的科学家经历多年学习和指导，这种方式能培养处理细微差别决策的直觉。 大模型的构建过程包括： 1. 收集海量数据：如同教孩子博学多才要让其阅读大量资料，对于 AI 模型要收集互联网上的各种文本数据。 2. 预处理数据：像为孩子整理适合的资料，AI 研究人员要清理和组织收集的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误等。 3. 设计模型架构：为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是复杂的神经网络，如 Transformer 架构。 4. 训练模型：像孩子开始学习，AI 模型开始“阅读”数据，通过反复预测句子中的下一个词等方式逐渐学会理解和生成人类语言。 为提高 AI 模型的鲁棒性，应对可能的“恶意”样本数据导致的幻觉，可使用对抗训练技术，让模型在训练中接触并学会识别和抵抗。

训练自己的小说大纲模型可以参考以下步骤： 步骤一：创建数据集 1. 进入厚德云模型训练数据集，网址为：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 。 2. 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集。 3. 输入数据集名称。 4. 可以上传包含图片+标签的 zip 文件，也可以只有图片没有打标文件（之后可在 c 站使用自动打标功能）。 5. 也可以一张一张单独上传照片，但建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。 6. Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名“1.png”，对应的达标文件就叫“1.txt”。 7. 上传 zip 以后等待一段时间。 8. 确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可以点击详情检查，可预览到数据集的图片以及对应的标签。 步骤二：Lora 训练 1. 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。 3. 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。 4. 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 5. 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置，可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 6. 可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力。 7. 然后等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成的会显示出每一轮的预览图。 8. 鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 步骤三：Lora 生图 1. 点击预览模型中间的生图会自动跳转到这个页面。 2. 模型上的数字代表模型强度，可以调节大小，正常默认为 0.8，建议在 0.6 1.0 之间调节。 3. 也可以自己添加 lora 文件，点击后会显示训练过的所有 lora 的所有轮次。 4. VAE 不需要替换。 5. 正向提示词输入写的提示词，可以选择基于这个提示词一次性生成几张图。 6. 选择生成图片的尺寸，横板、竖版、正方形。 7. 采样器和调度器新手小白可以默认不换。 8. 迭代步数可以按照需求在 20 30 之间调整。 9. CFG 可以按照需求在 3.5 7.5 之间调整。 10. 随机种子 1 代表随机生成图。 11. 所有设置都好了以后，点击开始生态，生成的图会显示在右侧。 12. 如果有哪次生成结果觉得很不错，想要微调或者高分辨率修复，可以点开那张图，往下滑，划到随机种子，复制下来，粘贴到随机种子这里，这样下次生成的图就会和这次的结果近似。 13. 如果确认了一张很合适的种子和参数，想要高清放大，则点开高清修复，可以选择想放大的倍数。新手小白可以就默认这个算法，迭代步数也是建议在 20 30 之间，重回幅度根据需求调整，正常来说在 0.3 0.7 之间调整。 今日作业 按照比赛要求，收集六个主题中一个主题的素材并且训练出 lora 模型后提交 lora 模型与案例图像。提交链接:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnpJAtTjID7cIcNsWB79XMEd 。 另外，直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型的步骤如下： 1. 确保后面有一个空格。然后将 requirements_win.txt 文件拖到命令提示符中（如果在 Windows 上；否则，选择另一个文件 requirements.txt）。拖动文件将在命令提示符中复制其路径。 2. 按 Enter 键，这将安装所有所需的依赖项，使其与 ComfyUI 兼容。请注意，如果为 Comfy 使用了虚拟环境，必须首先激活它。 3. 教程： 图像必须放在一个以命名的文件夹中。那个数字很重要：LoRA 脚本使用它来创建一些步骤（称为优化步骤…但别问我是什么^^’）。它应该很小，比如 5。然后，下划线是必须的。 对于 data_path，必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。例如：C:\\database\\5_myimages ，必须写 C:\\database 。 对于参数，在第一行，可以从 checkpoint 文件夹中选择任何模型。据说必须选择一个基本模型进行 LoRA 训练。但也可以尝试使用微调。