Chat with Wiki - ai生成类产品的深度学习路径

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以下是关于 AI 生成类产品的深度学习路径：

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。
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。
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。
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。
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。