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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。

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如何快速入门AI工具
以下是快速入门 AI 工具的一些建议: 1. 对于普通人来说,对 AI 最好的直观初接触有两个方面: 最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否亲自尝试。 现在最普遍/最好的工具是什么,能达到什么效果。 2. 虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也有各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。 3. 为了让普通人更直观地马上上手,可选择以下几种工具展开说明:聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具。 4. 对于超出自己理解范围内的事情,最简单的方法就是试一试。学习新东西,百闻不如一练。 5. 在面向父母的“AI 布道”活动中发现,因“AI 工具”功能强大能做无数事情,反而在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最好方式,不论是什么人群。 6. 最后,如果想交流并一起在 AI 路上探寻,欢迎戳 。
2025-02-17
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
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。
2025-02-17
即梦ai里,关于智能画布中的参考图的具体作用
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
2025-02-17
即梦ai里,关于智能画布中的参考图的具体作用
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
2025-02-17
国内有什么免费好用的文字转图片AI吗?
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。
2025-02-17
小红书与AI的结合
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。
2025-02-17
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共学内容路径
以下是为您整理的 AI 共学内容路径: 1. “城市狂想”文旅短视频创意大赛相关共学课程: 9 月 5 日:AI 文旅视频赏析,分享老师十三,第一课回放: 9 月 6 日:AI 文旅视频入门,分享老师 WaytoAG 小田,共学文档: 9 月 7 日:AI 文旅视频入门,分享老师 WaytoAG 小田,第三课回放: 9 月 8 日:AI 文旅视频赏析,分享老师白马少年,第四课回放: 9 月 10 日:AI 文旅视频进阶玩法,分享老师 Tonix,第五课回放: 2. 「AI 编程共学」相关课程: 10 月 28 日 20:00 开始,分享人麦橘,回放链接: 10 月 29 日 20:00 开始,分享人梦飞,回放链接: 10 月 30 日 20:00 开始,分享人银海,回放链接: 10 月 31 日 20:00 开始,分享人南墙,回放链接: 3. 通往 AGI 之路知识库使用指南: 提到共学课程可供学习 config UI,从入门到精通都涵盖,还有个人专栏研究报告、产品数据、全球投融资情况等内容。 介绍了 AI 的案例和投稿,包含开发相关、微信机器人、人物角色等内容,位于 AI 产品案例板块 3.1。还提到了日报动态、法律法规、历史更新和社区介绍等。 重点介绍社区共创项目,包括 CONFIUI 生态大会东京站:11 月 16 17 日活动内容及报名等。
2025-02-15
新手学AI从哪里开始,路径是什么
新手学习 AI 可以按照以下路径: 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。
2025-02-15
学习ai的路径
以下是新手学习 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,包括图像、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作品。 在知识库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。 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。
2025-02-15
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
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
我需要一款免费的AI软件 可以帮助我将网课视频内容进行深度总结,并形成听课笔记和思维导图
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。
2025-02-14
什么是深度学习
深度学习是源于新的方法和策略,旨在通过克服梯度消失问题来生成深层的非线性特征层次,以训练具有数十层非线性层次特征的体系结构。2010 年早期的研究表明,结合 GPUs 和激活函数能提供更好的梯度流,便于训练深层结构。深度学习不仅与学习深度非线性层次特征有关,还与学习检测序列数据中非常长的非线性时间依赖性有关。例如,长短时记忆循环神经网络允许网络收集过去几百个时间步的活动,从而做出准确的预测。自 2013 年以来,其使用量迅速增长,与卷积网络一起构成了深度学习的两大成功案例之一。 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习,通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。其突破性研究成果包括反向传播、更好的初始化网络参数等。 在相关技术名词中,深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度)的方法,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。
2025-02-14
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