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怎样快速的从新手变为一个AI方面的资深从业者?

回答

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「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,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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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。

如果让我推荐一门AI课

📢完整版:今天我以野菩萨学生的身份来和大家分享学习心得。AJ,互联网公司产品经理,创建了“通往AGI之路”“通往AGI之路”不仅是开源的AI知识库,更是连接AI学习者、实践者、创新者的社区,基于无边界组织完成了AI春晚、“离谱村”短片等共创项目[heading3]为什么在开源社区中,我们还要讨论知识付费?🤔[content]这就好比选择自己在家锻炼,还是去健身房找教练,不同的人有着不同的需求。【开源社区】资源丰富,适合自律的自主学习者,而【知识付费课程】则提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈,是一种高效的学习途径。[heading3]社区需求和个人经历🎈[content]最近,社区有很多新同学加入,每次都有人问有没有适合小白新手入门的课程。对于啃知识库的图文,大部分人更愿意接受老师手把手的教学。在创建WaytoAGI之前,我希望能快速入门AI绘画,于是投入金钱学习了许多付费的AI课程,并对市面上的众多课程进行了深入分析。最终,我选择了野菩萨的课程,真的超级棒,我强烈推荐给大家啊!

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2024-11-16
AI学习从哪开始?
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2024-11-16
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2024-11-16
有没有自动AI样机的工具 mockup
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2024-11-16
请推荐一个适合新手用的制作PPT的AI
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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
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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
推荐一本适合纯新手小白看的ai书籍
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).epub 课程:【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
2024-09-30
野菩萨的 AIGC 资深课在哪里获取
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,都能满足学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。
2024-11-04