Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

ai生成类产品的深度学习路径

Answer

以下是关于 AI 生成类产品的深度学习路径:

  1. 了解 AI 基本概念:
    • 阅读「从这里启程」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「入门:AI 学习路径」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。
    • 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,您还可以通过以下课程深入学习:

  • 谷歌生成式 AI 课程:此学习路径将引导您完成有关生成式 AI 产品和技术的精选内容集合,从大型语言模型的基础知识,到如何在 Google Cloud 上创建和部署生成式 AI 解决方案。链接:https://www.cloudskillsboost.google/journeys/118 。

【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):

  • 视频一主要回答了什么是 AI 大模型,原理是什么。
    • 概念:生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC 。
    • 概念与关系:相关技术名词:
      • AI——人工智能 。
      • 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 。
      • 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 。
      • 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 。
      • 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——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)。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习 。
      • 生成式 AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 。
      • LLM——大语言模型。对于生成式 AI,其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类 。
    • 技术里程碑——2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(Self-Attention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。GPT 含义:Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

目录:谷歌生成式AI课程

[title]目录:谷歌生成式AI课程此学习路径将引导您完成有关生成式AI产品和技术的精选内容集合,从大型语言模型的基础知识,到如何在Google Cloud上创建和部署生成式AI解决方案。https://www.cloudskillsboost.google/journeys/11810个独立课程如下:

问:新手如何学习 AI?

[title]问:新手如何学习AI?了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」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。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。开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,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,你可以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(比如图像、音乐、视频等),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。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你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。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,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。

【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)

[title]【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)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)。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。7)生成式AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式8)LLM——大语言模型。对于生成式AI,其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的BERT模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类;3、技术里程碑——2017年6月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了Transformer模型,它完全基于自注意力机制(Self-Attention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。GPT含义:Transformer是关键。Transformer比RNN更适合处理文本的长距离依赖性。

Others are asking
建立本地AI知识库有什么意义
建立本地 AI 知识库具有以下重要意义: 1. 灵活掌控:通过使用像 AnythingLLM 这样的软件,可以对知识库进行更灵活的管理和操作。例如选择文本嵌入模型、向量数据库等。 2. 数据隔离:在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace,能与其他项目数据进行隔离,保障数据的独立性和安全性。 3. 多样对话模式:提供 Chat 模式和 Query 模式。Chat 模式综合大模型训练数据和上传文档数据给出答案,Query 模式仅依靠文档数据回答。 4. 深入理解技术:虽然大多数人不需要自行部署大模型,但通过本地部署和搭建知识库的实操,可以更深入地了解相关技术,如 RAG 技术,包括其文档加载、文本分割、存储、检索和输出等过程,以及文本加载器的作用。 5. 个性化定制:可以根据个人需求上传文档并进行文本嵌入,实现个性化的知识储备和应用。 6. 测试与优化:完成配置后可进行对话测试,不断优化和改进知识库的性能和回答质量。
2025-02-14
你能系统性的概述一下ai的能力包含哪些吗
AI 的能力主要包含以下方面: 1. 在品牌卖点提炼中: 逻辑推理:通过分析数据和信息,为寻找品牌卖点提供思路。 数据分析:快速处理和分析相关数据,提取有价值的信息和模式。 内容理解和输出:理解用户提供的内容,按照正确结构梳理并输出有效的内容。 但需要注意的是,AI 对公司的具体情况了解程度接近于 0,更适合作为引导型助手,在思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 在网页浏览模拟中: 像 GPT4VAct 这样的多模态 AI 助手能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览的行为。 它可以通过视觉理解技术识别网页元素,目的是自动完成一些人工操作任务,提高工作效率。 3. 在通用人工智能(AGI)的发展等级中: 聊天机器人:具备基本对话能力,依赖预设脚本和关键词匹配,用于简单服务和查询响应。 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT。 智能体:不仅能推理,还能执行全自动化业务,但目前仍需人类参与。 创新者:能够协助人类完成新发明,如预测蛋白质结构等。 组织:最高级别,能自动执行组织的全部业务流程。
2025-02-14
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 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,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,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 可在知识库分享实践后的作品和文章。 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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 如果您的学习路径偏向技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您的学习路径偏向应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 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。
2025-02-14
今天有没有新的 ai 资讯
以下是为您汇总的近期 AI 资讯: 12 月 25 日: Recraft AI :更新了 60 种新的图像风格,是 AI 平面设计工具,用户可生成和编辑插画、海报、产品周边等,对所有用户每日有免费试用点数,允许商业使用。地址:https://www.recraft.ai/ AI 公文智能体“学习强国公文助手”在文小言 APP 正式上线,可进行文汇检索、AI 公文书写、AI 公文润色等。使用方式:下载文小言 APP,找寻学习强国公文助手。 2 月 13 日: Magnific AI 的图像高清化能力已在 freepik AI 上提供,订阅用户可用。地址:https://www.freepik.com/ai 百度上线深度搜索功能,同时宣布文心一言将从 4 月 1 日起全面免费。地址:https://mp.weixin.qq.com/s/lk7g2bhjBX45NHYDxU2D3w OpenAI CEO Sam Altman 深夜透露 GPT 未来路线图,数周或数月内将推出代号“Orion”的 GPT4.5,后期将融合 o 系与 GPT 系列推出 GPT5,同时结合多项新能力。ChatGPT 的免费用户也将可用到 GPT5,订阅用户享有更高智能的 GPT5。今晨 OpenAI 又更新,Openai O1 和 O3Mini 支持 CHATGPT 中的文件和图像上传,上调 O3MiniHigh 使用限制,所有 Pro 用户可在多端使用 Deep research 能力。如有问题可联系后台,电子邮箱:alolg@163.com 12 月 24 日: DisPose :由清华大学与北京大学等组织联合发布的可控人体图像动画方法,输入动作视频参考和人物图像可形成新的角色舞蹈视频。地址:https://lihxxx.github.io/DisPose/ InvSR :开源图像超分辨率模型,提升图像分辨率的开源新工具,只需一个采样步骤即可增强图像,可高清修复图像。地址、在线试用地址:https://github.com/zsyOAOA/InvSR?tab=readmeovfilerailway_caronlinedemo 、https://huggingface.co/spaces/OAOA/InvSR
2025-02-14
ai魔术橡皮擦网址
以下是为您找到的可能包含 AI 魔术橡皮擦网址的相关信息: Canva 推出了 Magic Eraser 功能,您可以通过以下网址了解更多:https://www.canva.com/newsroom 。但该网址中可能没有直接指向 Magic Eraser 的具体链接,您需要在页面中进一步查找相关内容。
2025-02-14
ai魔术橡皮擦
以下是关于 AI 魔术橡皮擦的相关信息: Magic Brush 按键功能详解: 1. 笔刷:不同的笔刷通过颜色区分,目前支持 6 种,每种笔刷必须绘制相应运动轨迹才可生效,即每个颜色必须有“1 个笔刷覆盖的区域+1 个运动轨迹”。 2. 调节笔刷大小。 3. 擦除选定区域。 4. 自动识别:上传图片后,PixVerse 会自动识别图中元素,如天空、树、人、狗、猫等。当勾选相应元素,会自动添加运动区域。若列表中未出现某些画面元素,说明未被自动识别,需手动通过笔刷选择区域。 5. 返回上一步/下一步,重置操作。 6. 删除运动轨迹:单击鼠标左键。 FAQ: 1. Magic Brush 只支持 PC 端,如果在手机或 iPad 登录,请换成电脑。 2. 浏览器广告拦截插件会导致笔刷失效,请检查浏览器并关闭插件。 3. 如问题仍未解决,请联系:support@pixverse.ai Canva 发布的十项 AI 功能中的 Magic Eraser:使用魔术橡皮擦,可以在眨眼间神奇地消除不必要的干扰。 全新 AI 整活大赛中的相关内容:在比赛中,可利用可画软件调整海报尺寸,对于比例及乱码问题,可通过 AI 修图功能解决,其中有 AI 橡皮擦可擦掉乱码。
2025-02-14
原料类产品的营销人员如何使用ai开发客户
以下是一些原料类产品的营销人员可以借鉴的利用 AI 开发客户的方式: 1. 图像生成工具应用:像 DALLE 2 这样的图像生成工具已经在广告领域得到应用。例如,亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签来展示“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”,这意味着模型接受了大量相关照片的训练。雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版帮助销售酸奶品牌,美泰使用该技术生成玩具设计和营销的图像。 2. 服装推荐与可视化:如 Stitch Fix 这样的服装公司,使用 AI 向客户推荐特定服装,并尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。原料类产品的营销人员可以思考如何将类似的理念应用到自身产品的展示和推荐中,以吸引客户。
2025-02-05
我想请教一些问题 1:目前有哪些AI教育类产品 2:目前有哪些AI辅助学习类产品 3:有哪些AI辅助学习的好用的方法
以下是关于您所提出问题的回答: 目前的 AI 教育类产品和 AI 辅助学习类产品有: 语言学习方面:Speak、Quazel、Lingostar 等是由 AI 驱动的语言老师,能够实时交流并给予发音或措辞反馈;Grammarly 可进行英语写作和语法纠错。 数学学习方面:Photomath、Mathly 可指导学生解决数学问题;Khan Academy 有自适应学习系统。 综合学习方面:Duolingo 是自适应学习平台,能为用户提供个性化学习内容和练习。 AI 辅助学习的好用方法包括: 英语学习:利用智能辅助工具如 Grammarly 改进写作和语法;通过语音识别应用如 Call Annie 练习口语和纠正发音;使用自适应学习平台如 Duolingo 获得个性化学习计划;借助智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习。 数学学习:运用自适应学习系统如 Khan Academy 获取精准推荐;使用智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤;借助虚拟教学助手如 Socratic 解答问题、观看教学视频和获得答疑服务;参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 进行数学建模和问题求解。
2024-11-12
AI一共有几类产品
AI 产品主要分为以下几类: To C 领域: 主打 AI 角色扮演赛道的产品,例如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”等,在 LLM 基础上,在 prompt 上加了些特定角色定义。 主打 AI 陪伴类的产品,例如“星野”“Talkie”“BubblePal”等,在 LLM 基础上,在 prompt 上加了些特定角色定义,且会在长短记忆上做出处理,以突出陪伴意义。 做 AI 搜索工具的产品,例如“秘塔”“360 搜索”等,有些会在搜索内容基础上,把内容结构化,整出一个图谱或者脑图。 单纯的做 AIGC 的产品,例如“可灵”“ai 写作手”“即梦”“md”等,借助 AI 的生成能力做出。 Agent 产品,目前只有头部的厂商在做,比如字节的扣子,支付宝的智能助理,百度的文心智能体,腾讯的元宝。 To B 领域: 智能办公,价值点主要体现在办公垂域场景中,比如快速总结群聊内容或会议信息,给出公文写作的结构模板参考等。 智能客服,通常借助 agent 来实现,接入企业的 QA 知识库,对用户的信息予以回应,并依据用户的回答下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 AI 导购,在用户和商家之间发挥作用,能够依据用户的问题,结合产品的介绍和评论信息等,为用户推荐更为准确、精准的产品。 智能营销。 此外,4 月动态中还提到了 78 个 AI 新产品,包括 15 个初创企业的新产品(从开源和闭源角度划分)、39 个有用的和 10 个好玩的新产品(有用的部分从通用场景及垂直场景划分,还单列了诸如模型训练、AI 安全、代码学习和 AI 代理等关注度较高的类别)、14 个大公司的新产品(如微软、谷歌、英伟达、苹果、Palantir 等)。
2024-08-26
AI技术路径有哪些
AI 技术路径主要包括以下方面: 1. 偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时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。 在一些特定领域,如 AI 生成音乐,存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型等技术路线。在游戏领域,AI 也有多种应用和技术发展,例如能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格并动态调整游戏难度,以及将 AI 作为游戏玩法的一环等。
2025-02-13
AI视频学习路径
以下是为您提供的 AI 视频学习路径: 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,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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己的实践成果。 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,获得实际应用体验。 此外,作者二金分享了自己的学习经历:4 月 8 日开始接触 AGI 和离谱村,4 月 21 日和小伙伴一起做了第一个 AI 视频《贵重的包裹》,5 月 5 日做了第二个 AI 视频《好梦》,期间积极参与各种活动。其经历了尝鲜期、迷茫期,理想的成长期是确立好学习目标,找到适合自己的学习路径。 如果您不熟悉 AI 视频,可查看以下教程: 需要学习 AI 视频、参与 AI 视频挑战赛、参与 AI 视频提示词共创的小伙伴,可以直接扫二维码或联系三思或小歪【备注:AI 视频学社】,但必须有 AI 视频账号才能进群,请勿随便申请好友。AI 视频学社每周 1 次直播(周五直播),如:
2025-02-11
新手入门该看这个知识库里的哪些文章/视频,给我列一个学习 路径
以下是为新手入门提供的学习路径: 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,进行实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 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,对于 WayToAGI 知识库的使用: 1. 如果觉得视频太多很晕,可以从 Agent 板块开始,比如链接: ,从下往上看,一个一个点进去,都有视频。共学都有视频,都是手把手从注册开始的教学,不会就多看几遍,基本保障一个工具能调通、一个 Agent 能搭好。如果觉得内容多,可以先挑听过的工具开始。 2. 看了一些视频之后,如果想看理论或应用,可以找到导航,想看哪里点哪里。比如链接: 。 3. 还可以从常见工具开始体验,比如: 工具入门篇(AI Tools):数据工具多维表格小白之旅,文章链接: ,适用人群为 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者,可满足 80%数据处理需求。 工具入门篇(AI Code):编程工具Cursor 的小白试用反馈,文章链接: ,适用人群为 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白,可降低技术壁垒。 工具入门篇(AI Music):音乐工具Suno 的小白探索笔记,文章链接: ,适用人群为 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白,可参与音乐制作。
2025-02-07
flux1-depth-dev模型存放路径
flux1depthdev 模型的存放路径如下: 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘:见前文 2. 也可以将 depth lora 模型存放到 ComfyUI/models/loras 文件夹中。 depth lora 模型:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora 3. 百度网盘中也有相关模型: 链接:https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码:qflr
2025-02-05
新手如何学习 AI 路径
以下是为新手提供的学习 AI 的路径: 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。 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。
2025-02-02
AI领域,传统机器学习,nlp,深度学习,大语言模型,rag,agent,请生成一张让普通人能看懂的AI领域概念图
以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释: 人工智能(AI):一种目标,让机器展现智慧。 生成式人工智能(GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式,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,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,如聚类。 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:一种更厉害的手段,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度),神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型(LLM):是一类具有大量参数的“深度学习”模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content):利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-11
DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一
DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一,具有以下特点和成就: 发布了大一统模型 JanusPro,将图像理解和生成统一在一个模型中。 统一 Transformer 架构,使用同一个模型就能完成图片理解和生成。 提供 1B 和 7B 两种规模,适配多元应用场景。 全面开源,支持商用,MIT 协议,部署使用便捷。 Benchmark 表现优异,能力更全面。 模型(7B):https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型(1B):https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 官方解释:JanusPro 是一种新型的自回归框架,通过将视觉编码解耦为独立路径解决先前方法局限性,利用单一统一 Transformer 架构处理,缓解视觉编码器角色冲突,增强框架灵活性,超越之前统一模型,匹配或超过特定任务模型性能,成为下一代统一多模态模型有力候选者。 下载地址:https://github.com/deepseekai/Janus 官方频道: 微信公众号:DeepSeek 小红书:@DeepSeek(deepseek_ai) X DeepSeek R1 的成就: App Store 排名:冲到美国区 App Store 第一名,超越 OpenAI 的 ChatGPT。 口碑与技术实力:依靠技术实力和口碑赢得用户认可,没有市场部和市场投放。 技术特点: 性能与成本:效果比肩顶尖闭源模型 o1,价格仅为 o1 的 27 分之一。 开源与创新:开源让行业认知整体拉齐,得到全世界尊重和喜爱。 创新模型 R1 Zero:跳过监督微调训练,发现模型思考能力可自我涌现。 影响: 行业影响:引发美国科技界恐慌,Meta 内部对 DeepSeek V3 出色表现感到震惊。 市场影响:低成本和高性能使英伟达市场地位受挑战,股价短期内大跌超 3%,市值蒸发超 300 亿美元(27 日盘前又跌 14%)。 未来展望: 开源模型的进步将超越闭源模型,顶级模型推理价格急速下降,技术更加普惠平权。 AI 编程将随着模型能力提高显著提升效率并降低门槛,AI 创作能力不断提升,催生更多 AI 创作的可消费内容形式。
2025-02-08
我需要你给我生成一些提示词,我会给你我想的想法。《》以内的是想法。《我想写一篇影视解说的文案,写作的视角以我,第一人称的视角来写。想要风格偏幽默风趣一点,就像跟朋友在讲述一样,可以模仿鲁迅先生的手法。而且还想把影片的剧情内容写出来,从开篇到电影的结尾,如果有需要保留原片的地方,请把原片的画面场景以及时间段描述出来。要求这篇文案要附上我自己的内心独白,以此引人深思!请你深度思考后,在做答复!要求字数不少于5000字。》请问我该如何写提示词?请你整理好提示词后发给我
以下是为您生成的一些提示词,希望对您有所帮助: 影视解说文案提示词 1. 以第一人称幽默风趣的口吻,像与朋友讲述般,描绘影片从开篇到结尾的精彩剧情,融入自己的内心独白,模仿鲁迅先生的手法,展现独特的视角和深刻的思考。 2. 用轻松幽默的语言,以我的视角详述影片情节,穿插搞笑的评论和内心想法,借鉴鲁迅先生的讽刺技巧,使解说引人入胜。 3. 以亲切自然的叙述方式,如同与好友聊天,讲述影片故事,从开头至结束,结合鲁迅先生的文风,加入个人的情感起伏和独特见解。 DALL·E 相关提示词 1. 绘画:提及颜料种类、画布纹理和笔触形状/纹理(列表)。 2. 数字:注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法(列表)。 3. 基于详细提示使用 DALL·E 3 生成图像,让创意鲜活起来,为提示的每个元素做出大胆有趣的选择。 4. 遵循提示指南,提出四个全新的简单概念,而非完整提示,从上次给出的建议中获取灵感。 请注意,默认方面比率为正方形(1:1),默认风格为摄影,包括相机设置、摄影类型和设备。同时,避免违反服务条款的词汇或概念,不侵犯版权,不使用暗示性或露骨的图像,强调符合 G 级评级的元素。
2025-02-06
什么是深度神经网络
深度神经网络是机器学习文献中的一类模型,受到生物神经网络的启发。一般来说,深度神经网络可分为以下几类: 1. 前馈神经网络:这是实际应用中最常见的类型。第一层是输入,最后一层是输出。若有多个隐藏层,则称为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。 2. 循环网络:在其连接图中有定向循环,可能具有复杂动态,训练较难,但更具生物真实性。 深度神经网络具有以下特点和应用: 1. 可以计算一系列改变样本相似性的变换,几乎能应用于任何从输入到输出空间复杂映射的机器学习问题。 2. 能够用于模拟大脑工作方式、了解并行计算风格以及解决实际问题。 在其发展过程中,如感知机的出现推动了机器学习的问世,展示了其对简单形状分类的学习能力。神经网络本质上是多层感知机,早期只有输出层,而典型应用如分辨手写数字。 同时,在深度神经网络的研究中,还涉及到如深度玻尔兹曼机、受限玻尔兹曼机、深度信念网络等相关内容。但使用反向传播等方法存在需要有标签的训练数据、学习时间不理想、可能陷入局部最小等问题。
2025-02-03
那深度学习是监督学习、无监督学习还是强化学习呢?又或者他们四个是并列的?
深度学习是一种方法,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度)。神经网络可以用于监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是使用有标签的训练数据,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。无监督学习是学习没有标签的数据,算法自主发现规律,经典任务如聚类。强化学习是从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。所以深度学习与监督学习、无监督学习、强化学习不是并列关系,而是其应用的一种方式。
2025-01-21
机器学习的子领域包括: 监督学习,常用算法如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习,如聚类、降维等算法。 强化学习,那深度学习是哪一种啊
深度学习是机器学习的一个子领域。 在机器学习中,深度学习是一种利用深度神经网络来学习数据特征和模式的方法。 深度学习的特点包括: 1. 具有复杂的网络结构,如前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。 2. 能够自动从大量数据中提取高级特征。 深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2025-01-21