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推荐一本适合纯新手小白看的ai书籍

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以下是为纯新手小白推荐的 AI 相关书籍：

  • 在 Python 方面：
    • 《Python 学习手册》：名声在外。
    • 《Python 编程》：对新手友好。
  • 在 AI 方面：
    • 《人类简史》：其中“认知革命”的相关章节令人获益匪浅。
    • 《深度学习实战》：按脉络梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。

此外，还有以下相关资源：

  • 课程：推荐 B 站 up 主“PAPAYA 电脑教室”的 Python 入门课，完全免费。
    • 地址：https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019
  • 对于大模型，Andrej Karpathy 的讲解很不错，其相关地址：
    • 油管：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
    • B 站：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob
  • 资料库：推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的“🌈通往 AGI 之路（一个飞书文档）”，这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远是第一时间更新。
    • 地址：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e

另外，还有“陈财猫：推荐书单--了解各个领域的知识，并在恰当的时候调用它们”中提到的相关书籍：

  • 计算机方面：
    • file:智慧的疆界-从图灵机到人工智能.epub
    • file:白话机器学习的数学（图灵图书）(立石贤吾[立石贤吾])(Z-Library).epub
    • 课程：【(强推)李宏毅 2021/2022 春机器学习课程-哔哩哔哩】https://b23.tv/KhwgLna 【【授权】李宏毅 2023 春机器学习课程-哔哩哔哩】https://b23.tv/2ocUNn0 https://www.lanqiao.cn/mobile/courses/1330
  • 人工智能方面：
    • file:人工智能（第 4 版）现代方法.epub
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

[heading3]书籍推荐-作为新手入门1.作为新手入门，在Python方面，我会推荐这些：《Python学习手册》：动物园家的书，名声在外《Python编程》：新手友好1.在AI方面，我会推荐这些：《人类简史》：「认知革命」的相关章节令我获益匪浅《深度学习实战》：按脉络，梳理了ChatGPT爆发前的AI信息与实践[heading3]课程&资源&信息推荐[content]对于Python，以及各种AI工具的使用，我会最优先的推荐B站up主「PAPAYA电脑教室」的Python入门课（他的很多课都很棒，而且完全免费）：https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019对于现在的大模型，我相信很少有人比Andrej Karpathy讲得更好，毕竟他也是OpenAI创始团队的成员油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_gB站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob对于资料库，我非常推荐AJ和众多小伙伴们共创的资料库（一个飞书文档）：🌈通往AGI之路（一个飞书文档）这应该是当下最全的中文AI资料库，免费、开源、共创。包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远是第一时间更新https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e[heading1]最后愿大家[heading1]Good Good Study[heading1]Day Day Up!!!

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

作为新手入门，在Python方面，我会推荐这些：《Python学习手册》：动物园家的书，名声在外《Python编程》：新手友好在AI方面，我会推荐这些：《人类简史》：「认知革命」的相关章节令我获益匪浅《深度学习实战》：按脉络，梳理了ChatGPT爆发前的AI信息与实践[heading3]课程&资源&信息推荐[content]对于Python，以及各种AI工具的使用，我会最优先的推荐B站up主「PAPAYA电脑教室」的Python入门课（他的很多课都很棒，而且完全免费）：对于现在的大模型，我相信很少有人比Andrej Karpathy讲得更好，毕竟他也是OpenAI创始团队的成员油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_gB站地址：对于资料库，我非常推荐AJ和众多小伙伴们共创的资料库（一个飞书文档）：🌈通往AGI之路（一个飞书文档）这应该是当下最全的中文AI资料库，免费、开源、共创。包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远是第一时间更新https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e

陈财猫：推荐书单--了解各个领域的知识，并在恰当的时候调用它们

file:智慧的疆界-从图灵机到人工智能.epubfile:白话机器学习的数学（图灵图书）(立石贤吾[立石贤吾])(Z-Library).epub【(强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程-哔哩哔哩】https://b23.tv/KhwgLna【【授权】李宏毅2023春机器学习课程-哔哩哔哩】https://b23.tv/2ocUNn0https://www.lanqiao.cn/mobile/courses/1330file:人工智能（第4版）现代方法.epub

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ai生成语音
以下是一些人工智能生成语音的相关信息： 人工智能音频初创公司： ：将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。 ：提供专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 （被 Spotify 收购）：提供完全表达的 AI 生成语音，带来引人入胜的逼真表演。 ：利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。 ：一键使您的内容多语言化，触及更多人群。 ：生成听起来真实的 AI 声音。 ：为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 ：为内容创作者提供语音克隆服务。 ：超逼真的文本转语音引擎。 ：使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 ：听起来像真人的新声音。 ：从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 ：生成听起来完全像你的音频内容。 生成式 AI 在游戏领域的机会： 许多创业公司正在尝试创造人工智能生成的音乐，如 Soundful、Musico、Harmonai、Infinite Album 和 Aiva。 很多公司试图为游戏中的人物创造逼真的声音，包括 Sonantic、Coqui、Replica Studios、Resemble.ai、Readspeaker.ai 等。 生成式人工智能用于语音的优势包括即时对话生成、角色扮演、控制音效、本地化等。 借助生成性 AI 对话，角色可以对玩家的行为做出充分的反应。 使用与玩家的化身相匹配的生成声音可以维持玩家扮演幻想角色的幻觉。 可以控制声音的细微差别，如语调、转折、情感共鸣、音素长度、口音等。 像 Deepdub 这样的公司专门专注于对话本地化这个细分市场。
2024-11-17
如何系统全面地学习AI知识和了解各种AI工具
以下是系统全面学习 AI 知识和了解各种 AI 工具的方法： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 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。 对于新手： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解其主要分支及联系，浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 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，在知识库分享实践成果。 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。 入门工具推荐： Kimi 智能助手是 Chatgpt 的国产平替，实际上手体验最好，推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。它不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 PC 端： 移动端 Android/ios：
2024-11-17
小说创作类型的ai
以下是关于小说创作类型的 AI 相关信息： 在写作方面，有多种 AI 产品可供选择。例如，ChatGPT 在领跑，同时像 Sudowrite 和 Verb.ai 这样的产品也出现了，用于更专业化的写作类型，比如小说。 如果您想用 AI 把小说做成视频，具体的制作流程如下： 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。 以下是一些可以利用的工具及网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。 网址： 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址： 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。 网址： 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。 网址： 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。 网址： 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址： 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。 网址： 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。
2024-11-17
有什么竞品分析的AI工具
以下是一些常见的竞品分析的 AI 工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 以下是一些做 PPT 的 AI 产品： Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。 Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 以下是一些与思维导图相关的 AI 工具： GitMind：免费跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，可利用 AI 生成思维导图。 AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，帮助提升生产力。
2024-11-17
我要用数字人AI做教学讲课
数字人 AI 用于教学讲课具有诸多优势： 1. 突破时空限制：可以让历史人物如牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，白居易讲述《长恨歌》背后的故事，学生能与任何历史人物对话交流，不受时空约束。 2. 个性化教学：能根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化学习计划和资源，因材施教，提高学习效率和成果，缓解教育资源不平等问题。 3. 提高参与感：数字教师博学多能、善解人意且不受情绪左右，基本可实现一对一辅导，让学生参与感更高。 4. 丰富教学形式：如卡尔的 AI 沃茨的数字人课程，包含 15 节视频课，持续更新并增加最新内容，还有课外社群辅导。课程回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件，如 AI 马斯克对谈 AI 乔布斯等。 5. 优化工作流：数字人的出现能在制作个人 IP 短视频、配音、直播、智能客服、虚拟偶像等领域完成赋能。 关于数字人课程的学习： 1. 推荐卡尔的 AI 沃茨的数字人课程，建立了完整的数字人学习体系。 2. 报名方式可通过扫码查看课程详细内容和介绍。 在与 AI 交互方面： 1. 对于提示词工程和学习提示词，有人持反对观点，认为像打字和写作一样，不断尝试和大模型交互是最佳方法。 2. 和大模型交互不一定需要遵循规则，未达成目的可锲而不舍地开新窗口再尝试，或更换模型。 3. 用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与大模型交流的效率和精确性，其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-11-17
给我推荐几个国内使用频率很高的前几位AI吧，可选择的工具太多导致我选择恐惧症犯了
以下为您推荐一些国内使用频率较高的 AI 工具： 1. 图像类： 可灵：由快手团队开发，可生成高质量的图像和视频，但价格相对较高，重度用户年费最高可达几千元，轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：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，目前免费，每天签到获取灵感值即可，但存在一定局限性，如某些类型图像无法生成等。 2. 其他类别： 百度 Chat：AI 聊天机器人。 360AI 搜索。 AIbot ai 工具集：导航网站。 创客贴 AI：设计工具。 MasterGo：设计工具。 美图设计室：图像编辑。 魔搭社区 阿里达摩院：AI 训练模型。 即时 AI 设计：设计工具。 Boardmix 博思 AI 白板：PPT。 百度飞桨 AI Studio：AI 学习。 字节扣子。 秘塔写作猫：通用写作。 xmind：思维导图。 标小智 LOGO 生成：图像生成。 liblib.art：图像生成。 稿定设计：设计工具。 千帆大模型平台：模型。 DeepSeek：AI 聊天机器人。 墨刀 AI：设计工具。 沉浸式翻译：翻译。 火山方舟：AI 训练模型。 bigjpgAI 图片无损放大：图片增强。 processon：思维导图。 Pika：图生视频。 千库网：资源。 无限画：图像生成。 autoDL 云服务租用。 同花顺问财：金融。
2024-11-17
请推荐一个适合新手用的制作PPT的AI
以下为适合新手使用的制作 PPT 的 AI 推荐： 国内：爱设计 PPT 是一款值得推荐的产品。其背后拥有强大的团队，技术过硬且对市场需求有敏锐洞察力。成功把握住了 AI 与 PPT 结合的市场机遇，已在国内 AI 生成 PPT 产品中确立领先地位，能大大提高制作效率并保证高质量输出。 此外，还有以下几款受欢迎的 AI PPT 工具：MindShow、闪击、Process ON、WPS AI 。每款工具都有独特优势，能助您快速高效完成 PPT 设计。
2024-11-11
新手如何学习ai
对于新手学习 AI，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，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。 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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，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，并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。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。 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。
2024-11-10
AI新手在WaytoAGI怎么入手学习AI并能获得现金收入
对于 AI 新手在 WaytoAGI 入手学习 AI 并获得现金收入，以下是一些建议： 学习 AI 有可能赚钱，但不保证每个人都能成功。人工智能领域有很多高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，掌握相关技术可在这些岗位获得不错收入，且 AI 技术在各行业应用广泛，掌握技能能增加就业和职业发展机会。 然而，能否赚钱取决于多种因素，包括个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等。仅学会基础知识可能难以在竞争中脱颖而出，需要持续学习和实践。 对于新手，【野菩萨的 AIGC 资深课】是不错的选择。这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上值得推荐的课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，无论新手还是进阶者都适用。 总之，新手要在 AI 领域获得现金收入，不仅要选对课程深入学习，还要不断提升自身能力，结合市场需求进行实践。
2024-11-04
新手怎么学习人工智能
对于新手学习人工智能，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，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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后进行分享。 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进行互动，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，并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。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。 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。
2024-10-28
作为新手，我该如何学习AI技术
作为新手学习 AI 技术，可以从以下两个方向入手： 偏向技术研究方向： 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：如监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：涉及语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：包含图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：例如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：进行论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 编程基础：掌握 Python、C++等。 机器学习基础：如监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：熟悉 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：做好数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：关注模型优化、模型服务等。 行业实践：参与项目实战、案例分析等。 同时，数学和编程基础是必不可少的。还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。 以下是一些关于 AI 技术原理的基础知识： 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 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、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，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，经典任务如聚类。 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。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，因层数多称为深度，神经网络可用于多种学习方式。 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。 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，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-25
怎样快速的从新手变为一个AI方面的资深从业者？
要从新手快速成长为 AI 方面的资深从业者，可以按照以下步骤进行： 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，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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 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，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程！课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者，这门课程都能满足您的学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多信息。
2024-10-13
小白学习AI该怎么开始
对于小白学习 AI ，可以按照以下步骤开始： 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。
2024-11-17
小白如何学习AI
对于小白学习 AI，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，因其上手容易且有用。 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。 知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 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，获得实际应用中的第一手体验。 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，与其他爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 1. 视频一主要回答了 AI 大模型的概念和原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习有标签，无监督学习无标签，强化学习从反馈中学习。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等。 LLM 是大语言模型。 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 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-11-14
小白学习AI
对于小白学习 AI，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，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。 此外，还可以通过以下方式加深对 AI 技术原理的理解： 1. 观看相关视频，了解如什么是 AI 大模型及其原理。 2. 学习相关技术名词和概念关系： 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习有标签的训练数据，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。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元。 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。 3. 了解技术里程碑，如 2017 年 6 月谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出的 Transformer 模型。
2024-11-14
小白学AI
对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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。 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）按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 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，建议掌握提示词的技巧。 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。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，还有一个案例，一位之前只玩过图形化编程的女孩，在暑假超脑 AI 黑客松期间，靠 Claude 和父亲的帮助，用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。起初父亲并不相信纯小白能通过 AI 搞定 Unity 程序，但女孩不服气，决定做一个简单任务，半小时就完成并明白了 Unity 里的基本概念。在后续开发中，虽有顺利也有挫折，挫折原因包括问题描述不清、AI 给的方案复杂、配置错误等。这让父亲意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目来先学明白背后的原理，在此基础上开发复杂项目，且最好有人类导师把任务拆解到足够小，针对性地设计学习路径，并密切关注随时从坑里捞人。
2024-11-14
我现在是一个AI小白，我想学习AI相关知识，我要怎么进阶学习？
对于 AI 小白的进阶学习，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，包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其之间的联系。 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）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，如图像、音乐、视频等，根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作自己的作品。 分享实践后的经验和成果。 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，获取实际应用中的体验，激发对 AI 潜力的认识。 同时，您还需要掌握以下基础知识： 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。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 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。 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。
2024-11-14
什么是知识库，以及他的运作原理是什么，请用小白也能理解的语言进行说明
知识库可以用比较通俗的方式来理解： 想象一个大语言模型就像一个非常聪明、读过无数书的人，但对于一些特定的工作场景中的细节，比如见到老板娘过来吃饭要打三折，张梦飞过去吃饭要打骨折，它可能并不清楚。这时候，知识库就像是给这个聪明的人发的一本工作手册。 从更专业的角度来说，知识库的运作原理通常包括以下几个步骤： 1. 文档加载：从各种不同的来源，比如 PDF、SQL 数据、代码等加载相关的文档。 2. 文本分割：把加载的文档分割成指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：这包括两个环节，一是将分割好的文档块进行嵌入，转换成向量的形式；二是将这些向量数据存储到向量数据库中。 4. 检索：当需要使用数据时，通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给大语言模型，大语言模型会根据问题和检索出来的提示一起生成更合理的答案。 以车型数据为例，每个知识库的分段中保存了一种车型的基础数据。当用户问宝马 X3 的售价是多少时，就能匹配到对应车型的分段，然后从其中获取到售价信息。 海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge
2024-11-13
入门大模型的简要学习书籍清单
以下是为您推荐的入门大模型的简要学习书籍清单： 1. 《大模型入门指南》： 通俗解释了大模型，即通过输入大量语料让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 用上学参加工作类比大模型的训练和使用过程，包括找学校（训练所需的大量计算和 GPU）、确定教材（大量数据）、找老师（算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）。 介绍了 Token 作为模型处理和生成的文本单位，以及其在数字化和形成词汇表中的作用。 2. 《从 0 到 1 了解大模型安全，看这篇就够了》： 介绍了不同类型的模型架构，如 encoderonly 适用于自然语言理解任务，encoderdecoder 用于理解和生成内容，decoderonly 更擅长自然语言生成任务。 指出目前大型语言模型多为只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构，其预训练数据量大，参数多。 提到了大模型在安全性方面的差别。 3. 《走入 AI 的世界》： 以 GPT3 为例，说明了预训练阶段大模型学习的内容和数量，如使用了 4990 亿 token 的数据集，相当于 86 万本《西游记》。 介绍了 Transformer 模型，这是一种处理文本内容的经典架构，不清楚其具体细节不影响使用大模型，感兴趣可通过相关链接深入了解。
2024-10-28
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍，但是在开始前，我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分，以及如何将各个部分连接起来，以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议： 一、引言 介绍编写本书的目的和背景，引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能（AIGC） 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI（人工智能） 机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习） 深度学习（神经网络、神经元） 生成式 AI（可生成文本、图片、音频、视频等内容形式） LLM（大语言模型） 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成（如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等） 2. 图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等） 3. 视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等） 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC（用户生成内容） 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC（专业生成内容） 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文） 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例，分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战（如数据隐私、伦理问题等） 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容，对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接，使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
那款AI更适合写书籍读后感
以下是关于适合写书籍读后感的 AI 的相关信息： 在书籍推荐方面，有三本神经科学书籍值得关注： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun）：这是世界权威的认知神经科学教材，系统涵盖了认知神经科学的诸多方面，包括发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展等。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel; James H.Schwartz）：能让您系统了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：是神经生物学领域的世界级名著，涵盖了神经科学的各个方面。 在利用 AI 写书籍读后感的提示词方面，您可以参考以下方法： 1. 明确不同类型书籍的阅读和记忆方法，总结共性方法论。 2. 了解阅读和记忆的思维模型和小技巧。 3. 掌握选择自己“一定看得下去”的书籍的方法，通过目录大纲确定核心内容。 4. 确定一本书的阅读次数和顺序。 5. 决定读书过程中是否做笔记以及何时做大纲。 6. 思考如何教刚毕业的孩子有效读书。 根据上述问题的清晰答案，可以设计不同用途的 Prompt，如“书籍阅读助手”“催我读书”等，并根据不同类型的书籍进行测试和优化。如果侧重知识内化，要重点研究读书效率和信息转化，注重结构化信息能力和有效的记忆存储与调取。
2024-10-13
推荐一些学习AI的书籍
以下是为您推荐的学习 AI 的书籍： 神经科学相关： 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统涵盖认知神经科学的诸多方面。 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel; James H.Schwartz）：让您系统了解神经元的细胞和分子生物学等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的世界级名著，涵盖神经科学的方方面面。 Python 与 AI 相关： Python 方面：《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面：《人类简史》《深度学习实战》。 此外，对于初学者，还可以考虑微软的相关课程，例如： 特定的机器学习云框架：如《》。 对话式人工智能和聊天机器人：《》。 深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics）：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning），该书可在 https://www.deeplearningbook.org/ 上获取。
2024-10-02
帮忙推荐AI优秀的书籍，让我们快速入门
以下是为您推荐的能够帮助您快速入门 AI 的优秀书籍： 《陈财猫：推荐书单了解各个领域的知识，并在恰当的时候调用它们》：这是一个涵盖多个学科的书单，包括心理学、人工智能、经济学、社会学、生态学、哲学、设计学等 13 个学科。其特点包括权威准确，多为大学教材或导论书籍，不乏经典大师之作；有框架成体系，能通过阅读构建起完整知识框架；好读，适合初学者，即使对该领域没有了解也能看懂并入门。 《写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI》： Python 方面：推荐《Python 学习手册》，名声在外；《Python 编程》，对新手友好。 AI 方面：推荐《人类简史》，其中“认知革命”的相关章节令人获益匪浅；《深度学习实战》，按脉络梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。
2024-09-17
有没有关于大模型Lora技术的书籍或文章
以下是一些关于大模型 LoRA 技术的书籍或文章推荐： （2021）：这项来自 Microsoft 的研究为在新数据上训练 LLM 提供了一种比微调更有效的替代方案。它现在已经成为社区微调的标准，特别是对于图像模型。 同时提供了 LoRA 微调和全量参数微调代码，关于 LoRA 的详细介绍可以参考论文“。 创作方面，在打造虚拟专家时，除了传统的全量训练和 freeze 冻结某些层方式以外，最近发展出了很多种高效的微调方法，其中包括 LoRA 技术。本篇主要采用 LoRA 方式，主要思路就是训练一个参数量较小的分支，然后再与底模合并，从而在模型中注入新的知识。
2024-08-28