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人共智能导论思维导图

回答

以下是为您整理的关于人工智能相关的内容：

  1. 头脑风暴常用的 20 个 prompt：包括 Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping 等。
  2. 构建外脑/智变时代的个人知识管理：从哲学角度思考知识被 AI 重塑后人的意义，认为超级智能将是人类的外脑，人类独特的个性等将与智能个体融合成为化身，共同汇聚成智能时代的新知识网络。
  3. 生成式人工智能在教学中的应用：涉及多媒体、虚拟现实、移动设备等方面，涵盖全面发展个性化学习、协作学习、创新能力等内容，还包括数字校园、智慧课堂、在线社区等场景，以及培养元认知能力、创新思维等能力，以及人机协同、因材施教等理念。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

头脑风暴常用的20个prompt

[title]头脑风暴常用的20个prompt20 ChatGPT prompts to brainstorm and find infinite new ideas in every field(copy-paste them):1.Brainwriting Prompt:"Let's brainstorm ideas for[topic]by writing down as many ideas as you can,then I can build on them with related ideas.Structure your answer using markdown.” 2.Reverse Brainstorming Prompt:"We will use reverse brainstorming for[topic]- coming up with intentionally bad ideas can spark creativity and lead us in new directions."3.Mind Mapping

构建外脑 / 智变时代的个人知识管理

[title]构建外脑/智变时代的个人知识管理[heading2]后记：知识的重塑从一个比较哲学的角度来思考，如果知识被AI重塑，那么人的意义在哪里？在很多科幻片中，都有一种人造的超级智能，最终控制了人类，代替我们思考和决策。但我个人认为这种场景是不会出现的，大自然偏爱多样性，知名科学家Wolfram在他今年的这篇《[Will AIs Take All Our Jobs and End Human History—or Not?Well,It’s Complicated…](https://writings.stephenwolfram.com/2023/03/will-ais-take-all-our-jobs-and-end-human-history-or-not-well-its-complicated/?ref=indigox.me)》中再次用他的[计算不可约](https://www.zhihu.com/question/28506543?ref=indigox.me)理论，证明了人类将与人工智能的共生。超级智能会帮助我们强化自身，就像本文开头提到的：它是一个可以帮助我们充分发挥作为人类的潜力的伙伴。超级智能将是我们的外脑（ExoBrain），我们每个人独特的个性、经验和思考风格，将会与这些智能个体融合，成为我们的化身（Avatar），而且这个化身不一定要像元宇宙（Metaverse）中那种具象的存在，它就是我们的思维与AI模型融合而成的经验体，我们分享和消费这些独立的经验体，它们就是知识传播的纽带，它们和人类一起汇聚成了这个智能时代的新知识网络。以上是作为一名AI乐观派、多样化与去中心主义信仰者的对知识传播未来的一点点畅想！WORLD PEACE ☮️

张翼然：用AI为教师减负（3H）.pdf

多媒体虚拟现实移动设备全面发展个性化学习协作学习创新能力综合素质信息技能跨学科知识创新实践数字校园智慧课堂在线社区泛在学习数字化学习资源在线学习平台翻转课堂混合学习以学习者为中心学习无处不在教育信息化MOOC网络学习共同体智慧教育人工智能大数据机器学习自然语言处理知识图谱培养元认知能力创新思维跨学科融合终身学习能力AI素养数据思维项目实践前沿科技探索智能教室AI助手VR/AR沉浸式个性化智能教材智适应学习虚拟教学助理创造性评估人机协同因材施教的深化AI赋能泛在学习智能校园跨机构协同育人在线教育生态系统AI+教育AIGC时代多模态生成全球信息实时获取人机协作共创个性化与智能人机混合智能共创培养高阶通识能力跨学科创新思维协作与互动全球视野与人文知识获取与处理多模态多样化内容数字人文伦理辨析与讨论人机协同教育生态大规模自适应学习元宇宙工作场景模拟开源开放社区智能动态生成资源实时互动与辅导探究性教学伦理辨析与讨论人机共生理念以学生为中心终身学习跨学科融合生成式多模态自适应生成式多模态自适应规模化因材施教扁平化与网络化跨学科与跨领域合作与共享

其他人在问
人工智能导论思维导图
以下是为您提供的人工智能导论思维导图相关内容： 与思维导图相关的 AI 工具有： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-18
生成关于“人工智能导论”的思维导图
以下是为您生成的关于“人工智能导论”的思维导图相关内容： 与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：基于 GPT 的助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”工具，输入需求可自动生成思维导图。 6. EdrawMind：提供 AI 工具，包括头脑风暴功能，提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术提高思维导图制作效率，为知识工作者带来便利。
2024-10-18
根据文档内容，自动生成思维导图
以下是关于根据文档内容自动生成思维导图的相关信息： 一、GPTs 与 Gapier 实战中的文章转思维导图小助手案例 （一）主要功能 根据文章内容或者在线文档的路径，自动生成文章要点的思维导图。 （二）生成思维导图的 Action API 来源 来自于 Gapier。但获取在线文档的文本信息，需要配置 Webpilot 来获取更完整的文本。 （三）不利于 GPT4 自带搜索的原因 GPT4 自动的搜索功能获取的内容不够完整，而拥有 Webpilot 的加持，可以获取路径中更加完整的文本内容进行后续功能的处理。 （四）配置 Webpilot 1. 去除默认的 WebBrowsing 在新建的 GPT 时，把 Web Browsing 默认勾选去除掉，因为它们的作用都是让 GPT 可以访问网络上的内容，不去除可能存在冲突。 2. 导入配置信息 输入，并点击 Import。 3. 配置隐私策略地址 输入。 二、与思维导图相关的 AI 工具 1. GitMind：免费跨平台，可通过 AI 自动生成思维导图，支持多种模式。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出，基于 GPT，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，可输入需求由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，帮助提升生产力。 三、GPTs 与思维导图 在过去，ChatGPT 无法生成思维导图，面对复杂代码或长篇文章，利用 AI 提炼后再用思维导图软件转换较繁琐。现在有了 GPTs，可以利用 Actions 调取第三方平台提供的 API，直接获取内容对应的思维导图。介绍了 GPT 如何结合 Gapier 这个提供免费 Action 的第三方平台进行定制化，包含两个具体案例：如何在 Action 中引入 Gapier 生成代码的思维导图；如何在 Action 中引入 Gapier 和 Webpilot 生成在线文档的思维导图。
2024-10-11
能设计思维导图的AI工具
以下是一些可以设计思维导图的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些 AI 思维导图工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 另外，以下工具可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图等： 1. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本可自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 2. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 4. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 请注意，虽然这些工具可辅助创建架构视图，但并非都基于 AI。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑具体需求，如是否需要支持特定建模语言、与特定开发工具集成、偏好在线工具或桌面应用程序等。 使用 AI 绘制示意图的步骤如下： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求添加并编辑图形和文字，利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如需团队协作，可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2024-09-18
如何让chatgpt直接生成思维导图
目前让 ChatGPT 直接生成思维导图可以通过以下方式： 利用 GPTs 结合第三方平台如 Gapier 提供的 API 来实现。例如，在某些场景中包含两个具体案例，即如何在 Action 中引入 Gapier 生成代码的思维导图，以及如何在 Action 中引入 Gapier 和 Webpilot 生成在线文档的思维导图。但在过去，ChatGPT 本身无法直接生成思维导图，当遇到复杂代码或长篇文章需要思维导图快速预览整体逻辑或结构时，只能利用 AI 进行提炼后，再找到一款思维导图软件来转换，较为繁琐。
2024-09-18
自动生成思维导图
以下是一些与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图与 AIGC 结合的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的思维导图助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 此外，还有以下相关案例和使用指南： 在“熊猫 Jay：GPTs 从入门、进阶、实践到防护的万字教程”中，有案例提到根据文章内容或在线文档路径，自动生成文章要点的思维导图。生成思维导图的 Action API 来自 Gapier，获取在线文档文本信息需配置 Webpilot 以获取更完整文本，因为 GPT4 自带搜索功能获取内容不够完整。 在“熊猫 Jay：超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南，收获培训奖励 1000”中，ProcessOn 工具可输入主题，点击“AI 帮我创作”来新增思维导图。
2024-09-11
人工智能导论
以下是关于人工智能导论的相关内容： 微软提供了 AI 初学者入门课程，其中包括人工智能导论。在这门课程中，您将学到： 实现人工智能的不同方法，如使用知识表示和推理的符号人工智能，它属于“有效的老式人工智能”（GOFAI）。 神经网络和深度学习，会使用 TensorFlow 和 PyTorch 两个流行框架中的代码来说明重要概念。 处理图像和文本的神经架构，但在前沿信息上可能有所欠缺。 不太流行的人工智能方法，如遗传算法和多智能体系统。 课程还包含了人工智能简介和历史的课前测试，指出人工智能研究如何使计算机表现出智能行为，例如做人类擅长的事。最初计算机遵循明确的程序运算，而像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务无法明确编程，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，这类任务正是人工智能感兴趣的。 课程列表中编号为 I 的课程即为人工智能导论，其相关讲义可通过获取。
2024-09-29
《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程在哪里可以学习
您可以在以下网址学习李宏毅的《生成式 AI 导论 2024》课程：https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8 课程目录如下： 第 0 講：課程說明（2024 年 2 月 24 日） 第 1 講：生成式 AI 是什麼？（2024 年 2 月 24 日） 第 2 講：今日的生成式人工智慧厲害在哪裡？從「工具」變為「工具人」（2024 年 3 月 3 日） 第 3 講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己—神奇咒語與提供更多資訊（2024 年 3 月 3 日） 第 4 講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己—拆解問題與使用工具（2024 年 3 月 10 日） 待更新…… 该课程的附录内容包括： 一、课程介绍 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为 12 讲，每讲约 2 小时。 二、学习目标 通过学习本课程，掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 三、学习内容 1. 什么是生成式 AI 生成式 AI 的定义和分类 生成式 AI 与判别式 AI 的区别 生成式 AI 的应用领域 2. 生成式模型 生成式模型的基本结构和训练方法 生成式模型的评估指标 常见的生成式模型及其优缺点 3. 生成式对话 生成式对话的基本概念和应用场景 生成式对话系统的架构和关键技术 基于生成式模型的对话生成方法 4. 预训练语言模型 预训练语言模型的发展历程和关键技术 预训练语言模型的优缺点 预训练语言模型在生成式 AI 中的应用 5. 生成式 AI 的挑战与展望 生成式 AI 面临的挑战和解决方法 生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向 四、学习资源 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅
2024-09-03
生成式AI导论
以下是关于《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程的相关内容： 课程介绍： 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要涵盖生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。 学习目标： 通过本课程，掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解其发展现状和未来趋势。 学习内容： 1. 什么是生成式 AI：包括定义和分类，与判别式 AI 的区别，应用领域。 2. 生成式模型：基本结构和训练方法，评估指标，常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话：基本概念和应用场景，系统架构和关键技术，基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：发展历程和关键技术，优缺点，在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：面临的挑战和解决方法，未来发展趋势和研究方向。 第 1 讲：生成式 AI 是什么 1. 定义：机器产生复杂有结构的物件。 2. AI 和 AGI 的关系：涉及机器学习、深度学习、类神经网络等。 3. 以 ChatGPT 等为例讲解，如 ChatGPT 是文字接龙，语言模型将复杂问题变成分类问题，生成策略采用回归等。 学习资源： 教材为《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。
2024-09-03
人工智能导论
人工智能（AI）是一个广泛且深入的领域，涉及计算机科学、数学、统计学等多个学科。对于初学者来说，了解 AI 的基本概念和原理是非常重要的。以下是一篇关于人工智能导论的文章： 人工智能导论 人工智能（AI）是一种机器基于人类设定的目标，利用机器和人类输入，进行预测、推荐或决策，从而影响真实或虚拟环境的系统。AI 系统使用模型推断来制定信息或行动方案。 AI 主要分支包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。机器学习是 AI 的一个重要分支，它使用算法为机器“学习”如何预测未知数据。深度学习是机器学习的一个子集，主要采用多层神经网络进行学习。自然语言处理则是 AI 的另一个重要分支，它使计算机能够理解和处理人类语言。 学习 AI 需要掌握一定的数学和编程基础，如线性代数、概率论、Python 等。对于初学者来说，可以从在线课程和书籍开始学习，逐步掌握 AI 的基本概念和技能。同时，参加 AI 社区和会议，与其他 AI 爱好者交流和分享经验，也是提高自己 AI 水平的有效途径。 总的来说，AI 是一个充满挑战和机遇的领域，对于初学者来说，需要保持学习的热情和耐心，不断探索和实践，才能在 AI 领域取得成功。
2024-05-26
AI的提示词思维是什么
AI 的提示词思维是指在与 AI 进行交互时，通过精心设计和组织的提示词来引导 AI 生成更准确、有用和符合期望的输出。以下是一些关于 AI 提示词思维的方面： 在 AI 绘画中，常用的风格提示词包括点彩派、克劳德莫奈、桁缝艺术、局部解剖、彩墨纸本、涂鸦、伏尼契手稿、书页、真实的、3D 风格、复杂的、真实感、国家地理、超写实主义、电影股的、建筑素描、对称肖像、清晰的面部特征、室内设计、武器设计、次表面散射、游戏场景图、角色概念艺术等。 在法律领域，AI 可以基于商标法等相关条款和案例法，根据特定的提示词指令，如为商标侵权案件、专利侵权案件、劳动合同纠纷案件、知识产权许可诉讼等制定诉讼策略，包括对权利的分析、侵权行为评估、证据搜集建议、抗辩点以及和解或调解策略等。 在办公场景中，以“英语口语提升教练”的提示词工程为例，当 AI 未能按期望用英语回复时，可运用补全和续写思维，如让 AI 误以为已在对话并以特定英语语句开头接着往下“补全”，从而成功使其用英语回复。这是因为不同的 AI 大模型上下文学习和逻辑分析能力不同，使用者和开发者要有“补全对话”的思维认知，在大模型无法正确工作时“强行扭正”其工作方向。
2024-10-27
思维链技术什么
思维链技术（Chain of Thought，简称 CoT）是让大模型能够涌现出一系列神奇能力的底层技术，在大模型的研发中备受关注。 其主要特点和作用包括： 1. 旨在通过向大语言模型展示少量样例，并解释推理过程，让模型学会在生成答案时展示推理过程，引导其得到更准确的答案。 2. 相当于将黑盒深度学习的多步推理过程的中间步骤拆开，解耦各个步骤的工作，简化每一步工作上模型的压力，在提高可解释性的同时提升模型性能。 3. 利用了大语言模型在预测 Token 序列方面的优势，将其通常隐含的推理步骤转化为明确的、指导性的序列，增强模型产生基于逻辑推理输出的能力，特别是在复杂的解决问题场景下。 4. 主要有零样本 CoT 和手动 CoT 两种变体。零样本 CoT 促使模型逐步解开问题，鼓励逐步阐明推理过程；手动 CoT 需要提供明确的、逐步的推理示例作为模板，更明确地引导模型朝向推理输出，但存在可扩展性和维护方面的挑战。 5. 作为一种促进语言模型推理的方法，具有几个吸引人的特性： 允许模型将多步骤问题分解为中间步骤，为需要更多推理步骤的问题分配额外计算。 提供了一个可解释的窗口，观察模型的行为，便于调试推理路径。 可用于数学文字问题、常识推理和符号操纵等任务，原则上适用于人类可以通过语言解决的任何任务。 通过在少量提示的例子中包含思维链序列，可容易地在现成语言模型中引出思维链推理。 CoT 提出者 Jason Wei 表示，他的灵感来源于一本叫做《Waking up》的冥想之书。
2024-10-17
思维链
思维链（CoT）可以分为以下几种类型： 1. 逻辑推理链：运用逻辑推理，如演绎、归纳或类比推理来解决问题并得出结论。 2. 步骤序列：表现为一系列按特定顺序执行的操作或步骤，用于解决算法问题或规划复杂任务。 3. 因果链：处理因果关系问题，展示事件之间的因果链条，帮助理解因果关系。 4. 情境模拟：涉及模拟或想象场景并在其中思考，以解决问题或做出决策。 5. 对话链：在对话系统或交互式任务中，指连续的对话过程，每步回应基于之前交流内容。 在不同研究和应用中，CoT 的具体实现和分类可能不同。在 AI 领域，特别是开发能进行复杂推理和理解的模型时，CoT 方法愈发重要，它通过模拟人类思考过程，帮助 AI 系统更好理解问题上下文、解决步骤及有效应用知识得出结论。 在 Wei 等人（2022）的研究中引入的链式思考（CoT）提示通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力，可与少样本提示结合获得更好结果。 最近，Kojima 等人（2022）提出了零样本 CoT 的新想法，即向原始提示中添加“让我们逐步思考”。 当面对复杂问题或任务时，让克劳德逐步思考问题然后再给出最终答案往往有益。这种思维链（CoT）提示技术能显著提高克劳德回答的准确性和细微差别。允许克劳德在回答前推理，会带来更准确和智能的输出，尤其对于多方面或具挑战性的查询。检查克劳德的思维过程对故障排除和明确提示指令的问题很有价值。需注意，克劳德必须输出思考才能真正“思考”。
2024-10-12