AI怎么帮助我成为一个学霸？

在 AI 时代帮助每个学生成为学霸，以下是一些步骤和要点： 1. 培养获取知识的能力：教导学生掌握利用 AI 技术获取和处理信息的方法，提高获取知识的效率。 2. 促进知识内化：引导学生将获取的信息和知识有效内化，转化为智慧。例如，通过实践反思、交流讨论等方式，提升知识的转化速度和质量。 3. 建立信念系统：帮助学生树立“我行、我能、我可以”的信念，增强学习的自信心。 4. 培养独立思考：鼓励学生主动积极思考，不盲目与他人比较，专注自身的成长和进步。 5. 强调自学：引导学生重视自学，让他们明白自学结合 AI 能够带来强大的能力。 6. 培养创造能力： 鼓励学生勇于尝试新事物，将失败视为学习的一部分。 培养批判性思维，不盲目跟从权威。 引导学生从实践中反思，提炼洞见。 促进学生与不同背景的人交流，激发新的思路。 持续学习和不断创造是相辅相成的，通过积累知识和经验，并将其转化为实际价值，学生能够在 AI 时代更好地成长和发展。

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。

在即梦 AI 中，智能画布中的参考图具有以下重要作用： 1. 实现多种商业创意设计：只需上传一张参考图，就能快速生成多种创意设计，例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势；产品图的材质和背景改变；电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性：在奶茶宣传图的制作中，参考图在制作步骤中发挥了关键作用，如在第 1 步找参考图，为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括： 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图（上传一张参考图，点击智能参考）。 相关案例： 1. 模特图自由定制：通过智能参考，轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化：可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定：支持随意更改背景、元素，适应不同营销主题。 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA

在即梦 AI 中，智能画布中的参考图具有以下重要作用： 1. 实现多种商业创意设计：只需上传一张参考图，就能快速生成多种创意设计，例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势；产品图的材质和背景改变；电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性：在奶茶宣传图的制作中，参考图在制作步骤中发挥了关键作用，如在第 1 步找参考图，为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括： 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图（上传一张参考图，点击智能参考）。 相关案例： 1. 模特图自由定制：通过智能参考，轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化：可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定：支持随意更改背景、元素，适应不同营销主题。 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA

目前国内免费好用的文字转图片 AI 工具包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量的图像生成效果和友好的用户界面而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看更多相关工具。但需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于小红书与 AI 结合的相关内容： 汉青老师曾分享，生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存，如小红书、抖音、微信等。短期内可能因新鲜感获流量红利，长期人们仍在意高质量内容。我们掌握了多种先进工具，但应慢下节奏感受真实世界和身边普通人。目前还没想好具体如何与 AI 结合。 有朋友的朋友圈题材提到：同一条街道上，年轻女孩在街上，孤独老人在围墙里；一张照片传递了两种稳固关系和一种爱意；有人认为电商快递外卖的优势是劳动力，图中女孩的状态令人垂头丧气。 还有作者将 AI 与大理石这一古典媒介结合，认为当历史厚重与科技轻盈相遇会激发艺术可能。 此外，2024 年 11 月 30 日举办的 Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场活动中，介绍了扣子平台最新公测的各项能力。活动旨在推动 AI 技术在大消费领域的应用与创新，为内容生产者寻求更多变现可能。获奖作品如“买买买！产品买点提炼神器强化版”专注于市场营销领域，能提炼卖点、生成营销文案等。

以下是关于中小学 AI 教育场景生成式的相关内容： 北京市新英才学校在中小学 AI 教育方面进行了积极探索。跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师在 AIGC 帮助下备课和授课，生物和信息科技老师合作带着学生训练 AI 模型以识别植物。数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然深入参与其中。 在英语课上，对于初中以上学生，一开始更多是老师带着使用 AIGC 工具，由学生提出 prompt，老师引导。例如在研究学校食堂食物浪费问题时，老师带着学生与 ChatGPT 对话获取信息，还让 ChatGPT 生成单词解释和例句，加工生词生成题目、游戏或文章帮助学生复习单词。在社交媒体的英语辩论课上，尝试让学生自主使用 AIGC 工具做辩论准备。 教育科技长期以来在有效性和规模之间权衡，而有了 AI 这种状况不再存在。现在可以大规模部署个性化学习计划，为每个用户提供“口袋里的老师”。像 Speak、Quazel、Lingostar 已在做实时交流并给予反馈的语言教学。Photomath、Mathly 指导学生解决数学问题，PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。学生在作业中也利用 Grammarly、Orchard、Lex 等工具提升写作水平，处理其他形式内容的产品如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。

以下是使用 AI 帮助自己学习的方法： 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），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，通过实践巩固知识，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。 通过与这些 AI 产品的对话，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，使用 AI 进行英语学习和数学学习可以这样做： 英语学习： 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，让 AI 提供实时反馈和建议。 使用自适应学习平台（如 Duolingo）利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 使用自适应学习系统（如 Khan Academy）结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath）通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手（如 Socratic）利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 需要注意的是，因为 AI 可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以帮助审视视频材料并总结输出内容的工具和流程： 工具方面： ChatGPT：可用于分析视频内容，提取关键信息。 Stable Diffusion 或 Midjourney：用于生成与视频相关的视觉描述。 Adobe Firefly：能将文本转换为语音，添加音频效果。 Clipfly 或 VEED.IO：用于视频编辑与合成。 流程方面： 1. 剧本敲定：确保剧本内容完整，包括对话、场景、角色等都已确定。 2. 制作分镜头脚本：根据剧本，制作详细的分镜头脚本，涵盖每个场景的视角、动作、表情等细节。 3. 分镜出图：为每个镜头绘制或制作相应的分镜图，每个镜头可准备多张图以备用或展示不同视角。 4. 素材管理： 图片管理：按场景或部分将图片保存在不同文件夹中，命名为“场景 1”“场景 2”等，单个图片命名为“x 场 x 镜”。 视频管理：跑视频时按不同部分用不同文件夹管理，单个视频命名也为“x 场 x 镜”。 5. 素材审核：制作过程中定期审核素材，确保符合分镜头脚本要求和质量标准。 6. 备份与存档：定期备份素材，项目完成后存档，方便后续使用。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能因项目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随时间变化，建议直接访问工具网址获取最新信息和使用指南。

以下为您推荐两款可能满足您需求的免费 AI 软件： 1. 360AI 浏览器： 功能 1：看长视频，敲黑板划重点。可以帮您观看 B 站的字幕视频，短短几秒就能总结概要生成脑图，告诉您视频的重点和高潮剧情在哪。例如用 360AI 浏览器观看《2007 年 iPhone 发布会》，能生成内容摘要和思维导图，视频全程 20 个看点，点击其中任一看点，就能定位到进度条对应位置，直接观看感兴趣的重点内容。还可以对英文字幕进行翻译，帮助您理解内容。同时可通过 AI 助手对话，就视频内容进行追问和扩展提问。 功能 2：阅读国内外长论文和著作，自动翻译自动提炼，3 分钟 get 要点。目前支持 360k 长文本阅读。以《三体》为例，360AI 浏览器可以呈现《三体》两册完整的故事框架，还支持生成思维导图。 官网地址：ai.se.360.cn 2. Boardmix 博思 AI 白板：在 12 月数据国内总榜中，其属于思维导图分类。

以下是一些能帮助生成特殊格式文档的 AI 工具： 对于文章排版： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 PandaDoc：文档自动化平台，用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 对于论文写作： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 对于制作 PPT： 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：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。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。

以下是一些高中物理教师可能获得 AI 最大化帮助的途径： 1. 利用 AI 提供代码帮助，例如在使用特定计算语言（如 Wolfram 语言）表达教学内容时，从非正式概念转变为明确的计算语言。 2. 参考关于教师使用 AI 的小技巧，例如在生成教学相关的各种材料（如教案、课程计划、大单元教学计划等）时，借助 AI 提高效率和质量。 3. 探索人机智慧学习协作框架，以更好地将 AI 融入教学过程。 但需要注意的是，目前关于 AI 在科学领域的文献研究还不够系统，其在教学中的应用也有待进一步探索和完善。

作为服务于企业的律师，要得到 AI 最大化的帮助，可以从以下几个方面入手： 律师的优势： 1. 具备深厚的法律专业知识，能提供专业的法律分析和建议。 2. 在沟通和谈判中能够与各方建立信任、表达观点、促成交易等。 3. 能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议。 4. 作为专业人士，在危机应对时能在紧急情况下做出专业判断，提供及时的法律建议和解决方案。 律师的不足： 1. 处理大量信息和数据时人工效率有限，如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节方面可能难以记住各类案件中的所有事实和细节，尤其在复杂案件中。 3. 在处理复杂案件时，可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力，从而影响专业判断。 AI 的优势： 1. 信息检索与整理：能迅速从大量数据中检索相关信息，提取和整理案件相关资料。 2. 模式识别与预测：通过导入历史数据和参考信息，设定指令，可以预测案件的可能结果，辅助制定诉讼策略。 3. 自动化文档处理：能够自动生成和修改标准化文本与合同，减少律师在文档起草和修订上的工作量。 4. 多任务处理能力：可以同时处理多个任务，不受时间和体力的限制，对于同时处理基础任务能够极大提高效率。 AI 的不足： 1. 法律解释与推理：难以像专业的法律人一样，推演复杂的法律解释和论证。特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时，能力非常有限。 2. 理解道德和情感：难以理解案件中涉及的复杂情感和动机。 3. 创新或个性化的服务：难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务，因为大模型是基于预设的数据和规则，不能及时采集到客户所有的即时信息，很难超出语料的内容生成创新且专业的答案，因此很难针对性地为客户提供专业服务。 律师与 AI 协同的关键在于：根据不同的法律业务场景，精准地提出问题、指令（Prompt），以引导 AI 发挥其最大的效用。例如，在处理信息检索与整理任务时，律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息，能够迅速获得案件准备所需的素材，花更多的时间进行法律分析。当需要自动化处理文档时，律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。给出类似“根据提供的模板，自动生成一份关于 XX 事项的合同草案，并标注出需要人工审核的关键条款”的 prompt。 同时，要认识到 AI 存在一定的“不稳定性”，不能期待设计一个完美的提示词就能得到完美答案，提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在与 AI 的对话中产生，并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。

要从 0 到 1 成为 AI 工程师，您可以参考以下步骤： 1. 基础学习： 掌握计算机科学的基本概念，通过 CS50 课程和专门的 Python 资源学习 Python 编程技巧。 2. 机器学习基础： 学习基础的机器学习方法，建立扎实基础并培养处理数据的直觉。 巩固数学基础，包括微积分、线性代数和概率论。若能学习数值计算和优化则更好。 3. 深度学习技术： 选择优秀的深度学习课程，如 Yann Le Cun 的纽约大学讲座、fast.ai 或 deeplearning.ai 的深度学习专精课程深入学习。 4. MLOps 技能： 从 fullstackdeeplearning 学习 MLOps 技能。如有需要，可先通过 fullstackopen 学习软件工程的基本知识，包括 web 开发、分布式系统、DevOps 和关系数据库。 5. 专业发展： 寻找感兴趣的领域，通过构建和完善作品集来发展专业技能。可以从 Hugginface 的课程开始，深入挖掘兴趣方向，完成有趣的项目和论文并展示在 GitHub 上。 此外，您还可以关注以下资源和活动： 1. Reddit 上的 Claude Sonnet 3.5 代码编写提示词模板 V2 版本，其有详细解释和引导式思维链，包含代码审查、规划、输出、安全审查 4 个步骤。 2. 参加第二期「AI 实训营」，如“大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员”的共学直播，通过零基础互动练习、GitHub 部署实战等方式学习。 3. 学习 Code AI 应用开发，以证件照应用为例，了解其背景、现状和学习创建应用的过程，包括操作界面、业务逻辑和用户界面等。

ComfyUI 是一种具有独特特点和优势的工具，以下是关于如何凭借它成为自由职业工作者的相关内容： ComfyUI 的概念和重要性： ComfyUI 的 UI 界面相较于 SD WebUI 更为复杂，除输入框外还有很多块状元素和复杂连线。 虽然学习成本较高，但连线并不复杂，小方块与 SD WebUI 的输入框和按钮作用相同，都是对参数进行配置，连线类似搭建自动化工作流，从左到右依次运行。 ComfyUI 的功能和优势： 从功能角度看，它与 SD WebUI 提供的功能相同，但以连线方式呈现。 通过改变节点可实现不同功能，如一个是直接加载图片，一个是通过画板绘制图片，从而实现导入图片生图或绘图生图等不同功能。 选择 ComfyUI 的核心原因在于其自由和拓展性，可根据自身需求搭建适合自己的工作流，无需依赖开发者，还能开发并改造节点。 ComfyUI 的基础界面和操作： 熟悉基本界面，如创建第一个工作流时，要进行加载 Latent（设置图片宽高和批次）、加载 VAE 等操作。 节点分为起始节点、最终输出节点和过程执行节点，将各节点按规则串联，如 checkpoint 加载器、CLIP 对应链接正向和负向提示词等，最终得到工作流。 要成为凭借 ComfyUI 的自由职业工作者，需要多练习和使用，尝试通过变现图片获取收益。

未来类似 DeepSeek 这种推理大模型普及，结构化提示词不会成为过时的知识。 虽然未来模型可能在某些情况下无需提示词，仅通过简单对话就能理解用户意图，但基础的如何与模型对话的认知仍需具备，这就涉及提示词。例如李继刚老师的结构化提示词能让模型给出更优质、完整的答案。操作过程中有很多有意思的提示词，如“酷老师”“抬杠高手”等，近期提示词有升级，李继刚老师将其玩到新高度，cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。输入特定提示词可生成卡片，小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 从工程视角看，AI 提示词在游戏创作及优化中也有应用。此外，提示工程的本质是提供足够的信息来明确指定要求，即使模型在理解上下文方面变得更好，能够清晰地陈述目标始终很重要，仍需要明确预期结果的能力和技巧。未来可能会更多地利用提示工程来让模型为我们生成、调整提示词，对于没有太多提示工程经验的人来说，提示词生成器可以帮助他们。未来的提示可能更像是一种自省，模型会尝试理解用户真正在思考什么、需要什么。 在 R1 时代，使用 AI 提示词的关键在于提供足够的背景信息，而非复杂的结构。简单大白话仍然有效，但信息量不足则难以得到理想结果。示例和框架可帮助理清思路，但最终影响在于用户的思考和表达。利用乔哈里视窗分析信息需求，避免过度指令化，让 AI 自由思考，从而激发更高的创意和效果。“有用的不是技巧，而是你的思考！”

要成为一名 AI 培训师，即使不懂编码，也可以从以下几个方面努力： 1. 深入理解 AI 理论和概念：掌握 AI 的基本原理、算法、应用场景等知识。 2. 熟悉 AI 工具和平台：了解并能熟练使用常见的 AI 工具和平台，如一些无需编码的 AI 应用开发工具。 3. 培养教学能力：包括课程设计、讲解技巧、与学员互动等方面的能力。 4. 注重案例分析：通过实际的 AI 应用案例，深入理解其实现过程和效果。 5. 持续学习和更新知识：AI 领域发展迅速，要不断跟进最新的技术和趋势。 对于编码相关的培训，如果您要教授编码课程，可能需要先让学生通过手动编码学习，掌握语言后再将 AI 生成的代码作为节省时间的工具。比如在健康类课程中，如果学生开发应用，您可能不太在意他们是否使用生成式 AI 来编写代码，而更关注学生基于健康习惯设计健康活动。但在编码课程中，可能需要对学生使用生成式 AI 编写代码进行严格要求。

以下是为您提供的 AI 学习路线： 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，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。 6. 对于有一定编程基础的新手： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向新手的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 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。 参与 AI 相关的实践项目，比如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。 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。 总之，新手可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。

要从 IT 产品和项目经理转变为 AI 产品经理，可以参考以下步骤： 1. 入门级：通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：对某一领域有认知，能根据需求场景选择解决方案，利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径：熟悉传统互联网偏功能实现和偏商业运营的产品经理工作，最好能将两者结合。 3. 落地应用级：积累成功落地应用的案例，产生商业化价值。 AI 产品经理的岗位技能要求包括： 1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 3. 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 4. 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 5. 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 6. 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 7. 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 8. 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 9. 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 10. 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 11. 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 总结来说，AI 产品经理要懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。同时，要关注场景、痛点、价值。