有系统模块化的原型工具吗

以下是关于目前原型工具 AI 插件的资讯： 用于产品原型设计的 AIGC 工具： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发了一些 AI 插件用于增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 AI 音乐相关： 1. LAIVE：利用 AI 技术一次性生成音乐、歌词、主唱等的创作平台，使用者可选择喜欢的类型和情调，上传参考音源，AI 分析生成音乐，还可选择主唱和修改歌词，目前为开放测试阶段。输入促销代码“LAIVEcreator”可获得 50 代币（入口在个人资料），令牌有效期为输入代码后的 30 天，促销码失效日期为 4 月 17 日。链接：https://www.laive.io/ 2. Combobulator：DataMind Audio 推出的基于 AI 的效果插件，利用神经网络通过样式转移的过程重新合成输入音频，从而使用您自己的声音重现其他艺术家的风格。链接：https://datamindaudio.ai/ 网页原型图生成工具： 1. 即时设计：https://js.design/ ，可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面，基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ ，用户友好的 AI 工具，可在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能，通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。（内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。）

以下是一些用于生成原型的 AI 工具： 1. 即时设计（https://js.design/）：可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev（https://v0.dev/）：Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix（https://wix.com/）：用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora（https://www.dora.run/）：使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 目前用于产品原型设计的 AIGC 工具包括： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面的工具，可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的一些 AI 插件可用于增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，其插件系统中的一些插件利用 AI 技术来辅助设计工作，例如自动生成设计元素等。 从 Artifacts 到 Cursor 的连续爆火，唤起了大模型的又一春。AI Native 的口号从未停止，虽然难以定义真正的 AI Native，但借助这些 AI 工具，任何人都能在短时间内将创意变为可交互的原型。当然，这些工具还不够完美，生成的代码可能需要调整，设计可能需要优化。但随着技术的不断进步，未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现，也许有一天，我们可以直接用自然语言描述一个完整的应用，AI 就能为我们构建出全功能的产品。

以下是关于如何用 AI 生成原型的相关内容： 推荐的网页原型图生成工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 这是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 网页上与 AI 交互编程生成原型的一般流程： 1. 讨论需求：明确项目目标和用户需求，确保团队对产品方向有一致的理解。 2. 确定关键功能：根据需求确定产品最核心的功能，确保能实现最基本的用户价值。 3. AI 生成产品草图：利用 AI 快速生成界面草图，帮助团队更好地理解产品的外观和交互。 4. 列出功能列表：明确产品所需的功能模块，并逐一列出。 5. 选择一个功能：每次专注完成一个功能，确保质量与效率。 6. 向 AI 描述功能：详细描述功能需求，AI 会根据描述生成代码。 7. AI 编写代码：AI 根据需求编写代码，减少开发者的重复性劳动。 8. 测试代码：测试生成的代码，确保正常运行。 9. 向 AI 提出问题：若功能不正常，将问题反馈给 AI 进行调整。 10. 功能完成：功能通过测试后标记为完成。 11. 还有功能吗：若还有未完成的功能，继续开发下一个功能。 12. 发布初始版本：所有核心功能完成后发布初始版本，以获取用户体验反馈。 非专业工程师使用 AI 辅助编程生成原型的建议： 1. 设置合理期望：AI 适合生成简单原型、写小脚本、处理数据，但不适合调试程序或解决复杂 Bug。 2. AI 是编程工具，也是学习工具：学习代码原理、编程基础知识尤为重要。 3. 实践为主：编程是一种技能，需多动手实践，学习资源的选择应符合个人需求。 4. 投资更好的 AI 模型：选用性能更好的模型节省时间并提高效率。 5. 注重安全性：在发布前做安全检查，尤其是涉及付费和数据安全的项目。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于快速生成 app 原型的 AI 工具： 1. Anifusion： 网址：https://anifusion.ai/ ，twitter 账号：https://x.com/anifusion_ai 功能：基于人工智能，用户输入文本描述可生成漫画页面或动漫图像。具有 AI 文本生成漫画、直观的布局工具、强大的画布编辑器、多种 AI 模型支持、商业使用权等功能。 使用案例：独立漫画创作、快速原型设计、教育内容创作、营销材料制作、粉丝艺术和同人志创作等。 优点：非艺术家也可轻松创作漫画，基于浏览器无需安装额外软件，具有快速迭代和原型设计能力，拥有创作的全部商业权利。 2. Imagic： 网址：https://get.imagica.ai/s 特点：用自然语言快速生成可以使用的应用程序，支持 Airtable 等产品直接当作数据库使用，支持多模态输入输出，包括文本、图片、3D 和视频，创建出来的应用立刻就能使用和发布。 3. Create： 网址：https://www. 特点：在几分钟内获得自动设计、构建和部署的 Web 应用程序，在 20 周内完成 10 周的项目以便更快进入市场，创作者构建自定义用户体验，拥有最终代码库，能快速生成产品的第一个版本，并为常见功能请求提供生成器。 4. 吴恩达分享的技术栈： Web API：Python + FastAPI 后端测试：Uvicorn 部署：Heroku（小型应用）或 AWS Elastic Beanstalk（大型应用） 数据库：MongoDB（快速开发阶段） AI 工具：OpenAI o1、Anthropic Claude 3.5 Sonnet（编程辅助） 借助这些工具和技术栈，能够大幅提升原型开发的效率。

以下是一些可用于产品原型设计的 AI 工具： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，能根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区也有一些 AI 插件用于增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 以下是一些产品经理常用的 AI 工具： 1. 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 2. 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 3. 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 4. 项目管理：Taskade（taskade.com） 5. 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 6. 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 7. 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 8. 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 9. 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 10. 数据决策：Ellie AI（ellie.ai） 11. 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建多种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。

以下是关于如何用 Midjourney 生成 B 端产品页面的详细介绍： 文本描述： 文本描述是 Midjourney 中最重要的出图逻辑，在输入框中输入“/image+文本描述”来生成图像。 若要生成 B 端界面，需清楚 B 端产品的可用关键词。例如输入“「SaaS dashboard」”可得深色 B 端界面效果。若想要简约浅色风格，可加入“白色背景”描述，如“「SaaS dashboard,UI,white background」”。还可尝试其他颜色，如“「SaaS dashboard,UI,purplr,black,white background,frontal」”。 Midjourney 会默认给出 4 张图像，图像下有两行按钮。第一行的 U 是放大图像提升细节，数字对应图像（U1,U2,U3,U4）；第二行的 V 是在基础上发生变化，数字对应图像（V1,V2,V3,V4）。 文本描述操作便捷，但对于新手可能存在两个问题：一是难以准确描述所需关键词提示；二是输入很多关键词提示但生成图像与预想效果不一致，调整关键词的字序或增减字可能对结果产生很大影响，导致产生废稿。 图片描述： Midjourney 中的图片描述可理解为以图生图。将找到的设计参考图上传到 Midjourney 中得到专属链接，再使用“参考图链接+文本描述”的方式生成图像。 例如想得到带有交互流程的 UI 界面图，先上传素材图，在 Midjourney 中复制参考图链接再加上文字提示，如“「参考图链接+node UI」”。若想要纯正面、扁平效果的设计流程图，可调整为“「参考图链接+flat UI,node UI,frontal」”；若想要手绘风格、黑白风格的交互设计图，可加入“「参考图链接+node UI,drawing style,frontal,black and white,flat UI,2D,no shadow」”。 若想得到特定比例的图，在文字描述中加入特定参数，如 9:16 比例的设计图提示为“「参考图链接+node UI,black and whitear 9:16」”，16:9 比例的图提示为“「参考图链接+node UI,ar 16:9」”。 Midjourney 不同于设计软件，能快速得到有创造力的图像，为设计提供灵感。除生成整张设计图，还可利用 AI 输出多种风格的设计组件，如扁平组件系统，关键词为“「UI kit,flat design,outline,ar 16:9」”，还有古驰风格按钮。

以下是一些可以辅助进行合同条款审查的 AI 工具： 1. AI Assist™：这是有史以来第一个公开发布的生成式 AI 支持的合同工具，使用 OpenAI 的 GPT4 让用户根据预先批准的条款语言立即对合同进行修订。 2. 智能合同审核：在智能导购的技术创新场景中，能够自动检查供应商合同条款合规性。

以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入，中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词，更生动描述画面内容。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词，利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect： 能够根据输入的 Prompt 进行优化，并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴，但使用该能力需要消耗积分（可通过签到、购买获得）。 访问地址：

以下为您介绍一些免费生成 PPT 的 AI 工具： 1. 歌者 PPT（gezhe.com）： 功能： 话题生成：一键生成 PPT 内容。 资料转换：支持多种文件格式转 PPT。 多语言支持：生成多语言 PPT。 模板和案例：海量模板和案例库。 在线编辑和分享：生成结果可自由编辑并在线分享。 增值服务：自定义模板、字体、动效等。 简介：是一款永久免费的智能 PPT 生成工具，用户可轻松将任何主题或资料转化为 PPT，并选择应用大量精美模板，适用于多种场景，操作便捷且智能化。 产品优势： 免费使用：所有功能永久免费。 智能易用：通过 AI 技术简化 PPT 制作流程，易于上手。 海量案例：大量精美模板和优秀案例可供选择和下载。 资料转 PPT 很专业：支持多种文件格式，转换过程中尊重原文内容。 AI 翻译：保持 PPT 原始排版不变，多语言在线即时翻译。 推荐理由： 完全免费，对学生和职场人士是福音。 智能化程度高，通过 AI 技术快速将资料转换成精美 PPT，高效准确。 模板和案例库丰富，总能找到适合的模版或案例。 对多语言支持实用，可一键生成目标语言的 PPT 或翻译。 几乎无需学习成本就能上手使用。 2. 讯飞智文（http://zhiwen.xfyun.cn）：免费的 AI 制作 PPT 工具。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 此外，还有一些相关工具，如百度文库，有自动 PPT 功能，分为免费和付费版本。橙篇是百度文库于 2024 年 5 月 30 日发布的综合性 AI Native 产品，集多种功能于一身。

以下是一些类似 Dify 的工具： ElevenLabs 发布了 Dubbing Studio 并获得 8000 万美元的 B 轮融资，Dubbing Studio 可以自动识别视频中的发言者，并能手动或自动调整每句话的语气和翻译。 Poe 的机器人创建者为 Poe 带来新用户能获得高达 50 美元的收入。 HayGen 发布了可以实时对话的数字人产品。 字节发布了 Depth Anything 深度估计模型。 此外，在开源社区中，还有像 fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架。Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，具有强大的工作流构建工具、广泛的模型集成、功能丰富的提示词 IDE 等特点，还允许定义 Agent 智能体并进行性能监控优化，提供云服务和本地部署选项。其官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，个人研究推荐单独使用 Dify，企业级落地项目推荐多种框架结合。

目前市面上有一些无代码工具可以帮助您搭建数据大屏，例如： 1. 阿里云 DataV：提供丰富的可视化组件和模板，操作相对简单。 2. 腾讯云图：支持多种数据源接入，具备强大的可视化编辑能力。 3. 帆软 FineReport：功能较为全面，能满足多样化的大屏搭建需求。 您可以根据自己的具体需求和使用习惯选择适合的工具。

搭建智能体可以使用以下工具和方法： 1. 在品牌卖点提炼中： 按照市场营销逻辑组织智能体结构，包括品牌卖点定义与分类助手、品牌卖点提炼六步法、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 还可使用一些未在结构中体现但有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素。 2. 使用 Coze 在微信里搭建机器人： 需要字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具。 要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 3. 用扣子搭建智能体： 扣子平台上有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容等的 API，还可自定义插件。 工作流就像可视化拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，由多个小块块（节点）组成，包括开始和结束的小块块，不同小块块可能需要不同信息才能工作。 还可使用知识库。

以下是一些 AI 提示词系统课程： 1. 藏经阁个人专栏中的课程： LangGPT 社区年度分享：AI 交流的艺术 系统论述文章：构建高性能 Prompt 之路—结构化 Prompt Prompt 进阶—提示链（Prompt Chain）和多提示词协同 LangGPT—让人人都能编写高质量 Prompt 提示工程培训：入门到精通系列课程 2. 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的课程： 2024 年 7 月 19 日至 21 日的 DAY33 至 DAY35 吴恩达的 prompt 课程 目录：吴恩达讲 Prompt ChatGPT 提示工程中文翻译版（仅用于学习分享） 3. 从零开始：AI 视频制作小白的成长之路中的相关内容，但主要是关于提示词应用的案例和经验，而非具体的课程。

大模型使用应用系统数据可以通过检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）技术来实现。 RAG 是一种结合检索和生成的技术，能够让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。其基本流程为：首先，当用户给出输入，如问题或话题，RAG 会从数据源（如网页、文档或数据库记录）中检索出相关的文本片段，这些片段称为上下文。然后，RAG 将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型（如 GPT），输入通常包含提示，指导模型生成期望的输出，如答案或摘要。最后，RAG 从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 从大模型的整体架构来看，其分为以下几层： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集。这里的数据层指的是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层：包含 LLm（大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）或多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练所用数据为图文或声音等多模态数据集）。 4. 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用之间的组成部分。 5. 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。

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。

以下为您推荐可用于图生图（img2img）的大模型： 1. Stable Diffusion（SD）模型：由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。在图生图任务中，SD 模型会根据输入的文本提示，对输入图片进行重绘以更符合文本描述。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码成机器能理解的数学信息，用于控制图像生成。 2. Adobe Firefly image 2 模型：上周发布了 Beta 测试版本，增加了众多功能，模型质量提升。默认图片分辨率为 20482048，对图片的控制能力增强，具有更高质量的图像和插图生成、自定义选项和改进的动态范围。支持生成匹配（img2img），应用预先选择的图像集中的风格或上传自己的风格参考图像以创建相似图像，还有照片设置、提示建议、提示链接共享、反向提示词等功能。

DeepSeek 总是提示系统繁忙，目前本地部署并不适合普通用户。纳米 AI 搜索是较为稳定的第三方替代方案，其满血版推理能力接近官方但速度较慢，高速版速度快、体验流畅但推理能力稍弱。体验地址为： 如果您想进行本地部署，在 Linux 上部署相对简单，但需要有一张 4G 以上显存的 GPU 显卡。简单步骤如下： 1. 下载代码仓库。 2. 安装依赖（注意有两个依赖未放在 requirements.txt 里）。 3. 启动 webui 的 demo 程序，然后用浏览器登陆服务器的 ip:8080 就能试玩。这个 demo 本身提供了 3 个参数： server_name:服务器的 ip 地址，默认 0.0.0.0。 servic_port:即将开启的端口号。 local_path:模型存储的本地路径。 4. 第一次启动后生成语音时，需要看下控制台输出，它会下载一些模型文件，因此比较慢，而且可能因为网络的问题有各种失败。但是第一次加载成功了，后面就顺利了。 5. 基于这个基础已经可以开始拓展了，比如把它集成到 agent 的工具中去，比如结合 chatgpt 来做更拟人化的实时沟通。 6. webui 上可以设置的几个参数说明： text:指的是需要转换成语音的文字内容。 Refine text:选择是否自动对输入的文本进行优化处理。 Audio Seed:语音种子，这是一个数字参数，用于选择声音的类型，默认值为 2，是一个很知性的女孩子的声音。 Text Seed:文本种子，这是一个正整数参数，用于 refine 文本的停顿。实测文本的停顿设置会影响音色，音调。 额外提示词（可以写在 input Text 里）:用于添加笑声、停顿等效果。例如，可以设置为。

以下是系统学习 AI 的一些建议： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习筑牢根基。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验其应用场景。也可以探索面向中学生的 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：了解 AI 的基本概念、发展历程，掌握主要技术如机器学习、深度学习等，同时学习 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，锻炼动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 总之，要从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多方面着手，全面系统地学习 AI 知识和技能。 另外，《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到，学习 AI 要注重系统性，避免碎片化输入，比如可以通过看书听课进社区的方式。初期可以系统地看书听课，了解 AI 的底层原理和发展历程。同时，加入像“通往 AGI 之路”这样的开源社区，按照新手指引入门，能帮助您少走弯路，更高效地学习。