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深度研究学习ai 好呢 还是学习怎么使用ai 好呢

回答

对于您提出的是深度研究学习 AI 好还是学习如何使用 AI 好的问题,以下是一些建议:

了解 AI 基本概念

  • 建议阅读「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,您能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,还有机会获得证书。

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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议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。

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。

如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下作为基础的内容:

  • AI 背景知识
    • 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。
    • 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。
  • 数学基础
    • 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。
    • 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。
    • 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。
  • 算法和模型
    • 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。
    • 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。
    • 强化学习:简介强化学习的基本概念。
  • 评估和调优
    • 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。
    • 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。
  • 神经网络基础
    • 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)。
    • 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
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。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

[title]写给不会代码的你:20分钟上手Python + AI[heading1][heading3]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AI背景知识基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。历史发展:简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。数学基础统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。算法和模型监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。强化学习:简介强化学习的基本概念。评估和调优性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。神经网络基础网络结构: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)。激活函数:了解常用的激活函数,如ReLU、Sigmoid、Tanh。

他山之石|如何防止AI取代人类思考一切?

[title]他山之石|如何防止AI取代人类思考一切?[heading1]原文Cognitive atrophy happens any time we lose the ability to engage in a mental process due to inactivity.In a world of Artificial Intelligence,we need to be cognizant of the dangers of cognitive atrophy so that we can continue to engage in curiosity,creativity,and deeper learning.If We Off-Load Our Thinking to AI,What About Cognitive Atrophy?When I lived in Phoenix,I had a solid mental layout of the city.I knew which streets were north and south and which were east and west.I knew that Cactus would turn to Shea for some reason when you went to the east side of town.I accidentally memorized the order of our first twenty presidents because of the sequence of presidential street names downtown.I knew where landmarks were located and I would use phrases like,“Where the old Denny’s was located before they moved it up the street” or “Right by where the mall used to be before they turned it into the middle school.”In other words,I learned how to drive in an era where we had to give verbal directions that often shifted from landmark to cardinal direction to left and right and often included a mix of all of the above.I later navigated additional areas of town via MapQuest,which was a bit like being a pirate with a customized map.I often cringe at just how distracted a driver I was as a college student using a printout map to find my way to a friend’s apartment.

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以下是关于 AI 诈骗防范的一些措施和技术手段: 1. 政府层面: 拜登签署的 AI 行政命令要求,开发最强大 AI 系统的开发者需向美国政府分享安全测试结果和其他关键信息。对于可能对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型,开发公司在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。 商务部将制定内容认证和水印的指导方针,以清晰标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具,为公众识别官方内容提供便利,并为私营部门和全球各国政府树立榜样。 2. 技术层面: 国家技术标准研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试,以确保在公开发布前的安全性。 国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门,并建立 AI 安全和安保委员会。能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。 3. 企业层面: 360 立志解决大模型的安全问题,将大模型的安全问题分为三类进行研究。 在个人层面,要提高对 AI 诈骗的警惕性,不轻易相信来源不明的信息,学会识别可能的 AI 生成的虚假内容。
2024-11-21
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以下是为您整合的相关内容: 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。相关部门将制定标准、工具和测试以确保 AI 系统安全可靠,还将通过制定新标准来防范利用 AI 制造危险生物材料的风险,以及通过建立标准和最佳实践来保护美国人免受 AI 导致的欺诈和欺骗,如商务部将为内容认证和水印制定指导,以明确标记 AI 生成的内容。 关于 AI 相关的监管协调,将支持企业对 AI 创新进行有信心的投资并减少不确定性。行业要求进一步的系统协调以明确谁负责解决跨领域的 AI 风险并避免多个监管机构的重复要求。例如“AI 公平保险有限公司”设计新的 AI 驱动算法来设定保险费价格,其使用 AI 设定价格可能受到包括数据保护、平等和一般消费者保护法等一系列法律框架以及部门规则的约束。
2024-11-21
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2024-11-21
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AI 诈骗可能具有以下特征: 1. 利用类似 GPT4o 这样的先进模型,以面相分析、相亲建议等看似新奇有趣的服务吸引用户,抓住人们的好奇心和浮躁心理,获取用户信任。 2. 声称能够在多个领域如穿搭、生活工作、化妆、婚姻等根据用户照片给出准确建议,包括职业、健康、财运、婚姻等综合运势。 3. 生成看似合理但可能完全错误且令人信服的内容,如虚假的事实、预测和解释。 4. 不道德地操纵或欺骗用户,尤其是对不懂 AI 的老人,可能导致其财产损失。 需要注意的是,对于 AI 生成的内容,应保持警惕,不可过度相信,要仔细检查和核实。
2024-11-21
作为ai初学者,想训练自己的个性ai,应该怎么入手
对于 AI 初学者想要训练自己的个性 AI ,可以从以下几个方面入手: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,如李宏毅老师的课程。 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,并争取获得证书。 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,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,因其上手容易且实用。 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,激发对 AI 潜力的认识。 此外,更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求,您也可以对其进行了解和参考。同时,为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变,应投资于创建像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习的模型生态系统,例如通过学校教育和经验积累,培养在复杂情况下确定最佳答案的直觉。
2024-11-20
AI有哪些趣味应用
以下为一些 AI 的趣味应用: 智联招聘 APP:作为 AI 招聘筛选工具,运用自然语言处理和机器学习技术,能帮助企业快速筛选简历,提高招聘效率。例如企业招聘程序员,APP 会筛选出有相关技术经验和技能的简历。 贝壳找房 APP:其 AI 房地产评估系统通过数据分析和机器学习,可准确评估房地产价值,为买卖双方提供参考。比如用户想出售房屋,APP 可以给出一个合理的价格区间。 腾讯游戏助手:拥有 AI 游戏角色生成器,借助图像生成和机器学习技术,为游戏开发者生成独特的游戏角色,丰富游戏内容。例如在一款角色扮演游戏中,生成不同外貌、性格和技能的角色,增加游戏的趣味性。 墨迹天气 APP:利用数据分析和机器学习的 AI 天气预报助手,能提供精准的天气预报和气象预警,包括温度、湿度、风力等信息,同时还能提供气象预警,如暴雨、台风等,帮助用户合理安排出行和生活。 宝宝树安全座椅推荐:其 AI 儿童安全座椅推荐系统通过数据分析和机器学习,能根据儿童年龄、体重等信息,为家长推荐合适的儿童安全座椅。 途虎养车保养推荐:AI 汽车保养套餐推荐系统运用数据分析和机器学习,根据车辆型号、行驶里程等,为用户推荐合适的保养套餐,如更换机油、滤清器等。 丰巢快递柜管理系统:利用数据分析、物联网技术的 AI 物流快递柜管理系统,能优化快递柜使用效率,如分配柜子、通知取件等,提高快递配送效率。 智联招聘面试模拟功能:其 AI 招聘面试模拟平台通过自然语言处理和机器学习,模拟面试官提问,为求职者提供面试练习和反馈。 酷家乐装修设计软件:AI 房地产装修设计平台借助图像生成和机器学习,为用户提供装修设计方案,用户可根据自己的喜好进行选择和调整。
2024-11-20
强化学习+开源代码
以下是关于强化学习的开源代码入门指南: 1. 基础知识准备: 若概率论和线性代数基础薄弱,可利用周末约一天时间学习相关课程,若不关注公式可忽略。 若机器学习基础为零,先看吴恩达课程,再以李宏毅课程作补充,若仅为入门强化学习,看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可,此课程约需 25 小时。 2. 动手实践: 跟随《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》学习并写代码,入门看前五章,约 10 小时。 观看 B 站王树森的深度学习课程前几节学习强化学习基础知识点,约 5 小时。 3. 项目实践: 参考《动手学强化学习》(已开源 https://hrl.boyuai.com/),看到 DQN 部分,约十几小时。 模型构建:DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数,选用简单的两层网络结构。 缓存区:需要一个缓存区来存放从环境中采样的数据。 训练函数:批量从缓存区获取数据,使用 DQN 算法进行训练。 主循环函数:在每个 episode 中,选择一个动作(使用 εgreedy 策略),执行该动作,并将结果存储在 replay buffer 中。训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 4. Qlearning 算法: 比如在状态 s1 上,根据 Q 值表选择行动,如发现向下行动 Q 值最大则向下走。获取 Q(s1,下)乘上衰减值 gamma(如 0.9)并加上到达下一个状态的奖励 R,作为“Q 现实”,之前根据 Q 表得到的是“Q 估计”。通过公式更新 Q(s1,下)的值,公式为:。 算法流程:初始化 Q,for 序列 e = 1 > E do: 用 ε Greedy 策略根据 Q 选择当前状态 s 下的动作 a,得到环境反馈的 r,s‘,得到初始状态 s,for 时间步 t = 1> T do: ,End for,End for。启动程序训练 100 次后可较好进行游戏。
2024-11-21
强化学习+开源代码
以下是关于强化学习的开源代码入门指南: 1. 基础知识准备: 若概率论和线性代数基础薄弱,可在周末约一天时间学习相关课程,若不关注公式可忽略。 若机器学习基础薄弱,先看吴恩达课程,再以李宏毅课程作补充,若仅为入门强化学习,看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可,此视频课程约需 25 小时。 2. 动手实践: 跟随《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》动手学习概念并写代码,入门看前五章,约 10 小时。 观看 B 站王树森的深度学习课程前几节学习强化学习基础知识点,约 5 小时。 3. 项目实践: 参考《动手学强化学习》(已开源 https://hrl.boyuai.com/),看到 DQN 部分,约十几小时。 模型构建:DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数,选用简单的两层网络结构。 数据缓存:需要一个缓存区来存放从环境中采样的数据。 训练函数:批量从缓存区获取数据,使用 DQN 算法进行训练。 主循环函数:在每个 episode 中,选择一个动作(使用 εgreedy 策略),执行该动作,并将结果存储在 replay buffer 中。训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 4. Qlearning 算法流程: 初始化 Q。 for 序列 e = 1 > E do: 用 ε Greedy 策略根据 Q 选择当前状态 s 下的动作 a,得到环境反馈的 r,s‘,得到初始状态 s。 for 时间步 t = 1> T do: End for。 End for。 例如,在当前智能体处于 s1 状态时,会在表中找最大 Q 值对应的行动。获取 Q(s1,下)乘上衰减值 gamma(如 0.9)并加上到达下一个状态时的奖励 R,作为现实中 Q(s1,下)的值(即“Q 现实”),之前根据 Q 表得到的 Q(s1,下)是“Q 估计”。有了“Q 现实”和“Q 估计”,可按公式更新 Q(s1,下)的值。公式中,α是学习率,γ是对未来 reward 的衰减值。启动程序训练 100 次后可较好地进行游戏。
2024-11-21
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,可根据自身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,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 AI 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。
2024-11-20
如何做好中国市场的知识库可以让ai学习并给出详细的三年计划
很抱歉,目前知识库中没有关于如何做好中国市场的知识库让 AI 学习并给出详细三年计划的相关内容。但一般来说,要做好这个计划,您可以从以下几个方面考虑: 1. 市场调研:深入了解中国市场的特点、需求、竞争态势等,为 AI 提供丰富准确的数据。 2. 数据整理:将收集到的市场信息进行分类、清洗和标注,以便 AI 能够有效学习。 3. 设定目标:明确三年中在市场份额、客户满意度、品牌知名度等方面的具体目标。 4. 阶段规划:第一年着重基础建设,如数据积累和模型训练;第二年优化模型,拓展应用场景;第三年实现规模化应用和持续优化。 5. 技术支持:确保有足够的技术团队来维护和更新 AI 系统。 6. 反馈机制:建立有效的反馈渠道,根据市场变化和用户反馈及时调整 AI 的学习方向。 以上只是一个初步的框架,您还需要根据具体的行业和市场情况进行进一步的细化和完善。
2024-11-20
如何开始学习使用ai
以下是新手学习 AI 的建议: 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。 6. 对于中学生: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 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,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,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。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。
2024-11-20
推荐学习AI的路径
以下是为您推荐的学习 AI 的路径: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。建议掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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,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。 六、中学生学习 AI 的特别建议 1. 从编程语言入手学习,比如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识,包括了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目,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。 5. 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 七、AI 与宠物结合的相关内容 1. AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉的 AI 宠物助手,可自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 2. AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发的智能互动玩具,增强宠物娱乐体验。 3. AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,根据文字描述生成宠物形象图像。 4. AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统。 5. AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,分析宠物行为模式。 学习路径建议: 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化。
2024-11-19
推荐关于每日新闻、财经金融类新闻的AI网站或公众号、播客,需要有深度、时效性强、准确性高,避免八卦网站、小道消息网站和单纯转发其他文章的网站
以下是为您推荐的关于每日新闻、财经金融类新闻的相关资源: AI 新闻写作工具: Copy.ai:功能强大,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容,节省写作时间并提高效率。 Writesonic:专注于写作,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,智能算法可根据用户信息生成高质量新闻内容,适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI:人工智能写作助手,虽主打博客和营销文案,也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 金融服务相关: 东方财富网投资分析工具:利用 AI 技术分析金融市场数据,为投资者提供投资建议和决策支持,例如根据股票历史走势和市场趋势预测未来走势。 其他领域的 AI 应用: 图虫网:AI 摄影作品销售平台,利用图像识别、数据分析技术,为摄影爱好者提供作品销售渠道。 网易云音乐音乐人平台:AI 音乐作品发布平台,利用音频处理、数据分析技术,为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 好好住 APP:AI 家居用品推荐平台,利用数据分析、自然语言处理技术,根据用户需求推荐家居用品。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。同时,生成式 AI 还能在金融服务业中帮助改进内部流程,如在预测方面编写公式和查询、发现模式并建议输入,在报告方面自动创建内容并调整,在会计和税务方面综合总结并提供可能答案,在采购和应付账款方面自动生成和调整相关文件及提醒。
2024-11-18
能不能发一个深度整理会议纪要的提示词
以下是一些深度整理会议纪要的提示词示例: 作为 CEO 助理秘书,专注于整理和生成高质量的会议纪要,确保会议目标和行动计划清晰明确。 角色:CEO 助理秘书 作者:李继刚 版本:0.1 LLM:GPT4 插件:无 描述:专注于整理和生成高质量的会议纪要,确保会议目标和行动计划清晰明确。 注意事项:请务必准确和全面地记录会议内容,使每个参会人员都能明确理解会议的决定和行动计划。在整理会议纪要过程中,需严格遵守信息准确性,不对用户提供的信息做扩写,仅做信息整理,将一些明显的病句做微调。 链接地址: 将会议浓缩成简明摘要,包括讨论主题、重点内容、行动事项。 注意:这个是 API 里的 system prompt 。您的任务是审查提供的会议记录,并创建一个简明扼要的总结,捕捉重要信息,重点关注会议期间分配给特定个人或部门的关键要点和行动项目。使用清晰专业的语言,并使用适当的格式(如标题、小标题和项目符号)以逻辑的方式组织总结。确保总结易于理解,并提供会议内容的全面但简洁的概述,特别注重清楚地指出每个行动项目的负责人。
2024-11-15
什么是深度学习
深度学习是源于新方法和策略的概念,旨在克服梯度消失问题以生成深层非线性特征层次,从而能够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,足以训练深层结构。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。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以做出准确预测,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。 Geoffrey Hinton 从高中时期就对大脑工作原理的相关理论着迷,并在求学期间继续对神经网络进行探索,经过三十多年的努力,将深度学习从边缘课题发展成为 Google 等网络巨头仰赖的核心技术。如今,包括 Hinton 在内的一些学者在互联网上大有名气,他们为各大公司使用深度学习技术改进相关工具做出了贡献。 此外,关于深度学习背后的深层数学,推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》一书,该书可在 https://www.deeplearningbook.org/ 上获取。
2024-11-01
多模态AI是什么,和深度学习的关系
多模态 AI 是指能够处理和生成多种数据类型(如文本、图像、音频、视频等)交互的人工智能技术,从而能够提供更接近人类感知的场景。 多模态 AI 与深度学习有着密切的关系。在深度学习时期,深度神经网络等技术的发展为多模态 AI 提供了基础。当前,多模态 AI 是 AI 领域的前沿技术之一。 多模态 AI 具有以下特点和应用: 1. 能够无缝地处理和生成多种音频或视觉格式的内容,将交互扩展到超越语言的领域。 2. 像 GPT4、Character.AI 和 Meta 的 ImageBind 等模型已经能够处理和生成图像、音频等模态,但能力还比较基础,不过进展迅速。 3. 多模态模型可以为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验,使用户能够超越聊天界面进行互动。 4. 多模态与工具使用密切相关,能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具。 5. 从长远来看,多模态(特别是与计算机视觉的集成)可以通过机器人、自动驾驶车辆等应用程序,将大语言模型扩展到物理现实中。
2024-10-28
神经网络和深度学习简史
神经网络和深度学习有着丰富的发展历史: 1. 1958 年感知机神经网络诞生。 2. 70 年代经历了人工智能寒冬。 3. 1986 年 BP 算法让神经网络再度流行。 4. 尽管取得了一些成功,但在人工智能寒冬期间,用于神经网络研究的资金很少,人工智能一词近乎成为伪科学的代名词。 5. 1997 年,Hochreiter 和 Schmidhuber 为递归神经网络开发了长短期记忆(LSTM),但在当时被忽视。 6. 随着计算机变得更快和图形处理单元(GPU)的引入,神经网络逐渐与支持向量机相竞争。 7. 训练大型、深层网络存在梯度消失问题,解决方法包括逐层预训练,如 Schmidhuber 于 1992 年为递归神经网络开发的预训练方法,以及 Hinton 和 Salakhutdinov 于 2006 年为前馈网络开发的预训练方法。1997 年提出的长短期记忆(LSTM)也是解决递归神经网络中梯度消失问题的方案之一。
2024-10-23
ai生成类产品的深度学习路径
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「」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(SelfAttention)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。
2024-10-10
我需要使用AI生成吉祥物
以下是一些可以帮助您生成吉祥物的 AI 产品和相关信息: 生成 Logo 的 AI 产品: 1. Looka:是一个在线 Logo 设计平台,使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好,生成多个 Logo 设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答关于品牌和设计风格的问题来生成 Logo 选项。 3. Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计,用户可选择不同元素和风格,AI 基于输入生成方案。 4. LogoMakr:提供简单易用的 Logo 设计工具,用户可通过拖放设计 Logo,并利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,用户可利用 AI 辅助建议创建品牌标识。 6. LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成 Logo 设计方案。 7. 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术帮助用户创建个性化 Logo。 使用这些工具时,用户通常可根据品牌理念和视觉偏好,通过简单交互获得一系列设计方案,并进一步定制和优化,直到满意为止。另外,您可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具: AI 在游戏中的应用: AI 有望在游戏中发挥重要作用。生成式 AI 将使生产高质量游戏变得更简单、更快和更便宜,同时让玩家能够真正定制游戏体验。最受欢迎的游戏生产成本高昂,开发人员需要生成大量媒体资源。AI 不太可能完全取代人类艺术家,但会为他们及其团队注入动力,提高效率,降低成本。已经有像 Scenario、Iliad 这样可以创建游戏资源的 AI 工具,以及像 Promethean 这样可以构建整个虚拟世界的平台。甚至可以用像 Inworld、Charisma 和 Convai 这样的产品生成非玩家角色(NPC)。AI 不仅将推动更多游戏的创造,还将推动新型游戏的发展,这种游戏将更具动态性,并能根据每个玩家的偏好进行个性化定制。已经有基于文本的游戏,如 AI Dungeon 和 Hidden Door 等早期例子。 关于 AI 游戏的观点: AI 游戏的价值在于体验升级,实现体验升级的路径不是生硬地将 AI 塞进现存游戏框架,而是在充分理解 AI 的基础上设计新的玩法。当前 AI 游戏赛道还处于早期状态,行业共建和扩大规模比保护隐私更重要。
2024-11-20
如何使用coze搭建智能体
以下是使用 Coze 搭建智能体的步骤: 1. 进入 Coze 官网(https://www.coze.cn/home)。 2. 点击「个人空间工作流创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 3. 根据弹窗要求,自定义工作流信息,点击确认完成工作流的新建。 4. 了解编辑视图与功能,左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用到的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展智能体的能力边界。如思维导图、英文音频等无法通过 LLM 生成的内容,需依赖插件实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。如中文翻译、英文大纲、单词注释等。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 5. 编辑面板中的开始节点、结束节点,分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 6. 按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,完成工作流框架的搭建。 对于图像工作流: 1. 创建图像工作流,图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 2. 空间风格化插件有相关参数,如 image_url 是毛坯房的图片地址;Strength 是提示词强度,即提示词对效果图的影响度;Style 是生成效果的风格,如新中式、日式、美式、欧式、法式等;user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 3. 按照构架配置工作流,调试工作流效果,调试毛坯房测试用例(https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg)。 4. 开始节点对应配置三项内容,进行提示词优化。 5. 设定人设和回复逻辑,然后点击右上角发布。
2024-11-20
那些软件可以免费使用AI
以下是一些可以免费使用的 AI 软件: Leiapix:网址为 https://www.leiapix.com/ ,可以把一张照片转动态。 Krea:网址为 https://www.krea.ai/ ,12 月 13 日免费公测。 luma:的网址为 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EOCmw4SMhiEMMBkvNePcz1Jxntd ,有 30 次免费。 Kling:网址为 kling.kuaishou.com ,支持运动笔刷,1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。的网址为 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GevKwyEt1i4SUVk0q2JcqQFtnRd 。 hailuoai:网址为 https://hailuoai.video/ ,新账号 3 天免费,过后每天 100 分,非常听话,语义理解能力非常强。 Opusclip:网址为 https://www.opus.pro/ ,可利用长视频剪成短视频。 Raskai :网址为 https://zh.rask.ai/ ,短视频素材直接翻译至多语种。 invideoAI :网址为 https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ,输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 descript :网址为 https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com 。 veed.io:网址为 https://www.veed.io/ ,有一次免费体验,可自动翻译自动字幕。 clipchamp :网址为 https://app.clipchamp.com/ ,免费,高级功能付费。 typeframes :网址为 https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn ,有免费额度。 在写作方面,免费的选项有 Bing(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx)和 Claude 2(https://claude.ai/),付费选项有带有插件的 ChatGPT 4.0/ChatGPT。 此外,还有一些其他的 AI 视频软件: Runway:网址为 https://runwayml.com ,有网页有 app 方便。的网址为 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Eun9wqDgii1Q7GkoUvCczYjln7r 。 haiper:网址为 https://app.haiper.ai/ ,免费。 SVD:网址为 https://stablevideo.com/ ,有免费额度,对于景观更好用。的网址为 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Hf1cwooP5iRH2zkJ6RrcAKLunWb 。 Pika:网址为 https://pika.art/ ,收费 https://discord.gg/pika ,可控性强,可以对嘴型,可配音。的网址为 https://mp.weixin.qq.com/s/maLCP_KLqZwuAxKd2US_RQ 。 PixVerse:网址为 https://pixverse.ai/ ,免费,人少不怎么排队,还有换脸功能。的网址为 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LPuqwx3kuiTMfIkXDPDckosDndc 。 Dreamina:网址为 https://dreamina.jianying.com/ ,为剪映旗下产品,生成 3 秒,动作幅度有很大升级,最新 S 模型,P 模型。的网址为 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AxZuwUQmEipTUEkonVScdWxKnWd 。 Morph Studio:网址为 https://app.morphstudio.com/ ,还在内测。 Heygen:网址为 https://www.heygen.com/ ,数字人/对口型。 Kaiber:网址为 https://kaiber.ai/ 。 Moonvalley:网址为 https://moonvalley.ai/ 。 Mootion:网址为 https://discord.gg/AapmuVJqxx ,3d 人物动作转视频。 美图旗下:网址为 https://www.miraclevision.com/ 。 Neverends:网址为 https://neverends.life/create ,有 2 次免费体验,操作傻瓜。 SD:Animatediff SVD deforum 免费,可自己部署。
2024-11-19
怎么使用notebooklm
NotebookLM 是谷歌在 2023 年 5 月发布的 AI 笔记类产品,一开始名为“Project Tailwind”,后更名为 NotebookLM(LM 即为 Language Model)。其定义为“你的个性化研究助手”,但“播客”这一叫法是沃顿商学院的教授 Ethan Mollick 在推特发帖赋予的。 NotebookLM 搭载了由大模型驱动的 chatbot 和 RAG 技术,改变了传统笔记应用的产品逻辑。用户可以使用它添加文档、提问并生成笔记,以及对多个文档进行整体学习。 体验地址为:https://notebooklm.google/ 。进入详情页后,界面直观,由左边的信息来源区、中间的笔记区和下面的对话交互区三部分组成。它支持多种格式的资料,包括谷歌文档、谷歌幻灯片、YouTube 链接、Markdown、PDF、txt 文件、音频文件以及网页,或者直接复制文字。 例如用 NotebookLM 快速阅读《马斯克传》时,Gemini 模型会先对上传的内容进行预处理,生成笔记本指南,包含文章摘要、建议问题、帮我创建等部分。其中摘要能让用户了解核心内容,建议问题可直接点击获取,而“帮我创建”中的“简报”和“常见问题解答”(Q&A)比较有用。 最近,NotebookLM 因“AI 播客”火遍国内外互联网,目前暂支持英文输出,被很多国人拿来练习英语,国内也有相关中文产品涌现甚至开源。
2024-11-19
如何在企业共创工作坊中,使用AI赋能研讨共创
目前知识库中暂时没有关于如何在企业共创工作坊中使用 AI 赋能研讨共创的相关内容。但一般来说,可以考虑以下几个方面: 1. 利用自然语言处理技术对研讨内容进行实时分析和总结,帮助快速梳理关键观点和共识。 2. 借助 AI 智能助手提供相关的案例、数据和参考资料,丰富研讨的素材和视角。 3. 运用 AI 预测模型,对研讨中提出的方案进行初步的效果预测和风险评估。 4. 利用 AI 驱动的可视化工具,将复杂的研讨内容以更直观清晰的方式呈现。 您可以根据企业共创工作坊的具体需求和场景,有针对性地选择和应用合适的 AI 技术和工具。
2024-11-19