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如果我要学习使用AI,怎么开始呢

回答

以下是新手学习 AI 的建议:

  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,您可以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。
  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. 对于中学生学习 AI 的建议:
    • 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、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。
    • 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。
    • 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自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。

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。

问:中学生如何开始学习 AI,有哪些好用的工具或者平台?

[title]问:中学生如何开始学习AI,有哪些好用的工具或者平台?我总结了以下中学生学习AI的建议:1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习,这些是AI和机器学习的基础。学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的AI学习打下基础。2.尝试使用AI工具和平台可以使用ChatGPT、Midjourney等AI生成工具,体验AI的应用场景。探索一些面向中学生的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、主要技术如机器学习、深度学习等。学习AI在教育、医疗、金融等领域的应用案例。4.参与AI相关的实践项目可以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AI领域的权威媒体和学者,了解AI技术的最新进展。思考AI技术对未来社会的影响,培养对AI的思考和判断能力。总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习AI知识和技能,为未来的AI发展做好准备。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

问:新手如何学习 AI?

[title]问:新手如何学习AI?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,你将逐渐建立起自己的AI知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往AGI之路」[知识库首页](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。类似问题:我是新人,怎么学习AI?新手学习AI学习AI,我应该从哪里开始如何从头开始学习AI?

其他人在问
作为一名媒体从业者,可以用AI做出哪些作品
作为一名媒体从业者,可以利用 AI 做出以下作品: 1. 写东西: 草拟任何东西的初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。 让写作变得更好,将文本粘贴到 AI 中,要求其改进内容,或就如何为特定受众提供更好的建议,还可要求其以不同风格创建多个草稿,使其更生动或添加例子。 帮助完成任务,如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 从困难挑战中解锁自己,让自己更有动力。 2. 撰写公众号文章: AI 生产文章的过程相对简单,关键在于提供清晰且具有指导性的提示词。基本提示词能生成基础文章,更详细、具创意的提示词能提升文章质量,更好地捕捉文章的语气、风格和重点。 例如,可给 AI 这样的提示词:“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”AI 会生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章,但最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。
2024-11-23
请问现在好用的AI图片生产工具有哪些,对人物一致性要求高
以下是一些好用的 AI 图片生产工具,且对人物一致性要求较高: 1. Artguru AI Art Generator:是一个在线平台,能够生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:这是一款 AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 在使用 AI 生图时,若要保证人物和场景的一致性,有两个取巧的方式:一是像生成动物,动物会比较容易保持一致性;二是特定的名人或有特殊属性的人物。 另外,目前市面上的 AI 工具分为线上和线下本地部署两种。线上的优势是出图速度快,不依赖本地显卡配置,无需下载大型模型,还能参考其他创作者的作品,但出图分辨率有限。线下部署的优势是可以添加插件,出图质量高,但对电脑配置要求高,使用时可能导致电脑宕机。可以充分发挥线上和线下平台的优势,线上用于找参考、测试模型,线下作为主要出图工具。
2024-11-23
国内的,AI学习类关于阅读和听力提升的应用(具备AI能力的应用)或者工具有哪些?
目前国内具备 AI 能力、有助于提升阅读和听力的应用和工具相对较多。例如,流利说英语在听力和口语训练方面表现出色,它能通过 AI 技术为用户提供个性化的学习方案和精准的发音纠正。还有百词斩,其在单词记忆和阅读拓展方面有独特的功能,利用 AI 算法推荐适合用户水平的阅读材料。此外,网易有道词典也具备一定的 AI 辅助功能,能帮助用户提升听力理解和阅读能力。
2024-11-23
AI学习类关于阅读和听力提升的应用或者工具有哪些?
以下是一些有助于提升阅读和听力的 AI 学习应用或工具: 英语学习方面: 1. 智能辅助工具:如 Grammarly,可进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习:例如 Call Annie,用于口语练习和发音纠正,提供实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台:像 Duolingo,利用 AI 技术为您量身定制学习计划,提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:比如 ChatGPT,可进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习方面: 1. 自适应学习系统:如 Khan Academy,结合 AI 技术提供个性化数学学习路径和练习题,精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:例如 Photomath,通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:如 Socratic,利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台:如 Wolfram Alpha,参与数学学习课程和实践项目,进行数学建模和问题求解。 此外,在教育领域,还有一些其他的应用: 1. 语言学习:Speak、Quazel、Lingostar 等,提供实时交流和发音反馈。 2. 数学指导:Photomath、Mathly 帮助学生解决数学问题。 3. 历史学习:PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。 4. 写作辅助:Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 5. 内容处理:Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-23
excel的ai应用软件
以下是一些与 Excel 相关的 AI 应用软件: 1. Excel Labs:是 Excel 插件,新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合办公软件的 AI 工具,能通过聊天形式完成数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能,支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,可生成公式、文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外,还有以下相关的 AI 应用: 1. WPS 文档翻译功能:可快速翻译办公文档,如 Word、Excel、PPT 等,提高工作效率。 2. 在表格类的 AI 产品中,6 月访问量排名靠前的有 Highcharts、Fillout.com、Coefficient 等。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和智能化水平。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-23
如何搭建利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流 或者有没有这类ai 应用
以下是关于利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流及相关 AI 应用的信息: 美国独立站搭建工作流中,有给模特戴上珠宝饰品的应用。 大淘宝设计部在主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意、产品营销视觉、定制模特生成、产品场景生成等方面应用了 AI。例如,七夕主题活动页面通过 AI 生成不受外部拍摄条件限制的素材;在 UI 设计场景中,利用 SD 中 controlnet 生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等;通过对 AI 大模型的训练和应用,提升合成模特的真实性和美感,提供定制化线上真人模特体验,如 AI 试衣间、AI 写真等;还能根据商品图和用户自定义输入生成多张场景效果,无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。
2024-11-22
我要做GPTs
做 GPTs 的原因主要有以下几点: 1. 从社会层面看,虽然 AI 信息充斥,但大多数人对其了解有限,直接面对大模型时交流有限。而 Character.ai 因创造具体角色,数据居高不下,这表明需要明确的引导,而 GPTs 的创作者们可以做到这一点。 2. 对于平台来说,需要场景反哺产品,也需要先行者带动,形成双赢的共存生态。 3. 从从业者角度,如作者自身,虽有丰富经验,但在做 LLMs 应用时面临诸多问题,如找不到落脚点、技术与业务的断档等。懂技术的人不懂业务,熟悉业务的人对新技术没概念。 4. 从产品角度,普通用户的简单交流大模型难以明白其意图,而 GPTs 通过对话引导逐步获取用户信息,将生成高质量 Prompt 的过程拆解为以一轮对话为最小单元任务的重复,解决了用户说什么以及低门槛生成高质量 Prompt 的问题。
2024-11-21
我有一张图像,我要如何用stable Diffusion给它添加噪音。我是一个小白,请给出详细的步骤,用webui来操作。
以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤: 1. 首先,了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本,然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声,在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上,完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中,对干净样本进行加噪处理,采用多次逐步增加噪声的方式,直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中,每次增加的噪声量级可以不同,假设存在 5 种噪声量级,每次都可以选取一种量级的噪声,以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比,在预处理阶段,先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度(Denoising strength)控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ,则不添加噪音;如果为 1 ,则添加最大数量的噪声,使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ,就完全相当于文本转图像,因为初始潜像完全是随机的噪声。
2024-11-18
我有一张图像,我要如何用stable Diffusion给它添加噪音
要使用 Stable Diffusion 给一张图像添加噪音,以下是相关的原理和过程: 在 Stable Diffusion 中,与 GAN 等生成式模型一样,它学习拟合训练集分布,并能够生成与训练集分布相似的输出结果。但与 GAN 相比,SD 模型训练过程更稳定,且具备更强的泛化性能,这归功于其核心的前向扩散过程和反向扩散过程。 在前向扩散过程中,SD 模型持续对一张图像添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵。而在反向扩散过程中,SD 模型进行去噪声过程,将一个随机噪声矩阵逐渐去噪声直至生成一张图像。 Stable Diffusion 的整个训练过程在最高维度上可以看成是如何加噪声和如何去噪声的过程,并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力。 其训练逻辑为: 1. 从数据集中随机选择一个训练样本。 2. 从 K 个噪声量级随机抽样一个 timestep t。 3. 将 timestep t 对应的高斯噪声添加到图片中。 4. 将加噪图片输入 UNet 中预测噪声。 5. 计算真实噪声和预测噪声的 L2 损失。 6. 计算梯度并更新 SD 模型参数。 在训练时,需要把加噪的数据集输入模型中,每一次迭代用 random 函数生成从强到弱各个强度的噪声,通常会生成 0 1000 一共 1001 种不同的噪声强度,通过 Time Embedding 嵌入到训练过程中。Time Embedding 由 Timesteps(时间步长)编码而来,引入 Timesteps 能够模拟一个随时间逐渐向图像加入噪声扰动的过程。每个 Timestep 代表一个噪声强度(较小的 Timestep 代表较弱的噪声扰动,而较大的 Timestep 代表较强的噪声扰动),通过多次增加噪声来逐渐改变干净图像的特征分布。 以下是一个简单的加噪声流程示例:首先从数据集中选择一张干净样本,然后再用 random 函数生成 0 3 一共 4 种强度的噪声,然后每次迭代中随机一种强度的噪声,增加到干净图片上,完成图片的加噪流程。 在训练过程中,首先对干净样本进行加噪处理,采用多次逐步增加噪声的方式,直至干净样本转变成为纯噪声。接着,让 SD 模型学习去噪过程,最后抽象出一个高维函数,这个函数能在纯噪声中不断“优化”噪声,得到一个干净样本。其中,将去噪过程具像化,就得到使用 UNet 预测噪声,并结合 Schedule 算法逐步去噪的过程。加噪和去噪过程都是逐步进行的,假设进行 K 步,那么每一步,SD 都要去预测噪声,从而形成“小步快跑的稳定去噪”。与此同时,在加噪过程中,每次增加的噪声量级可以不同,假设有 5 种噪声量级,那么每次都可以取一种量级的噪声,增加噪声的多样性。
2024-11-18
我要用数字人AI做教学讲课
数字人 AI 用于教学讲课具有诸多优势: 1. 突破时空限制:可以让历史人物如牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,白居易讲述《长恨歌》背后的故事,学生能与任何历史人物对话交流,不受时空约束。 2. 个性化教学:能根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化学习计划和资源,因材施教,提高学习效率和成果,缓解教育资源不平等问题。 3. 提高参与感:数字教师博学多能、善解人意且不受情绪左右,基本可实现一对一辅导,让学生参与感更高。 4. 丰富教学形式:如卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,包含 15 节视频课,持续更新并增加最新内容,还有课外社群辅导。课程回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件,如 AI 马斯克对谈 AI 乔布斯等。 5. 优化工作流:数字人的出现能在制作个人 IP 短视频、配音、直播、智能客服、虚拟偶像等领域完成赋能。 关于数字人课程的学习: 1. 推荐卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,建立了完整的数字人学习体系。 2. 报名方式可通过扫码查看课程详细内容和介绍。 在与 AI 交互方面: 1. 对于提示词工程和学习提示词,有人持反对观点,认为像打字和写作一样,不断尝试和大模型交互是最佳方法。 2. 和大模型交互不一定需要遵循规则,未达成目的可锲而不舍地开新窗口再尝试,或更换模型。 3. 用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与大模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-11-17
我现在是一个AI小白,我想学习AI相关知识,我要怎么进阶学习?
对于 AI 小白的进阶学习,您可以参考以下步骤: 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、机器学习、深度学习等主要分支及其之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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)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,如图像、音乐、视频等,根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品创作自己的作品。 分享实践后的经验和成果。 5. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获取实际应用中的体验,激发对 AI 潜力的认识。 同时,您还需要掌握以下基础知识: 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。
2024-11-14
我要用Sd做图片细化,要怎么做?给出具体方法
以下是使用 SD 做图片细化的具体方法: 1. 对于更精确的蒙版,如人物的眼睛或配饰等,可使用 Segment Anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 后,AI 会自动下载模型,若没有魔法,可去云盘下载并放到指定文件目录下。在检测提示词中输入相关内容,如“eye”,AI 可自动检测并设置蒙版,还可通过预览箱体得到编号来选择调整单一部分。选择要修改的蒙版上传到重绘蒙版中,并添加提示词,如“闭眼”,点击生成即可完成修改。 2. 给人物换背景时,加载生成的背景蒙版。大模型选择 revAnimated_v122,正向提示词可设为“简单背景、花、国画、工笔”,蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好,可将其放入图生图中,使用 tile 模型做整体细化,还能给人物衣服添加国风元素。 3. SD 扩图时,若原本图片尺寸为 1152x1152 需增高高度,可设置为(1152x1526)。ControlNet 设置方面,若无法识别处理,可采取以下措施:提高 ControlNet 的权重(增加预处理权重,降低引导介入时机直到为 0,增加引导终止时机直到为 1);降低重绘幅度(高清修复大图时使用);把原始的黑白二维码叠加在二维码上方(正片叠底,保留 4 个定位点,擦去其他地方),调节透明度;使劲抽卡。 4. SD 放大通常重绘幅度设置在 0.3 以下,使用 tile 模型时可提高重绘幅度,如保持重绘幅度为 1 放大 1.5 倍绘图,能加强画面细节且不崩坏。对于草图,可将其导入 ControlNet 中,添加提示词进行细化,还可通过改变控制模式和增加关键词来优化效果,如实现随机提示词转换,用提示词对参考图做出调整。
2024-11-09
学习大模型的路径
学习大模型的路径主要包括以下几个步骤: 1. 收集海量数据:就像教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样,对于大模型,要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据:如同为孩子整理学习资料,AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据,包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:如同为孩子设计学习计划,研究人员要设计大模型的“大脑”结构,通常是一个复杂的神经网络,例如 Transformer 架构,这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型:如同孩子开始阅读和学习,大模型开始“阅读”提供的数据,通过反复尝试预测句子中的下一个词,不断重复这个过程,逐渐学会理解和生成人类语言。 此外,关于大模型的底层原理,计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感,在计算机上利用概览模型实现对人脑结构的模仿,不过计算机的神经元节点更为简单,本质上只是进行一些加法和乘法运算而后输出。大模型内部如同人类大脑是一个混沌系统,即使是 OpenAI 的科学家也无法解释其微观细节。
2024-11-22
如何起步开始学习ai设计
以下是关于如何起步开始学习 AI 设计的一些建议: 1. 阅读相关文章: 如 ,了解市场动态和生成式 AI 商业模式的相关问题。 ,认识到尽早学习的重要性,避免被其他熟练掌握 AI 动力设计技巧的设计师超越。 ,了解设计的当前状态、常见问题及实用技巧。 ,学习最佳实践和利用 UX 策略使 AI/ML 系统更易于解释和透明。 2. 利用工具: 了解星流一站式 AI 设计工具,在入门模式下,熟悉右侧生成器的图片参考部分,如快速参考、风格迁移、Tile 分块、重新上色等功能。 掌握基础模型,包括星流通用大模型及基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等,了解它们在效果和生成速度上的差异。 了解增强模型,可通过收藏、查看例图和选择风格等方式进行使用。
2024-11-22
小白学习AI怎么开始
对于小白学习 AI,可以从以下几个方面开始: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」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,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,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,可以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。 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。
2024-11-22
我想要学习AI提示词的使用方法
以下是关于 AI 提示词使用方法的详细介绍: 一、什么是提示词 提示词用于描绘您想要的画面。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),并且支持中英文输入。启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 2. 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 3. 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 4. 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 三、辅助功能 1. 翻译功能:一键将提示词翻译成英文。 2. 删除所有提示词:清空提示词框。 3. 会员加速:加速图像生图速度,提升效率。 四、关于 Prompt 的语法规则 1. Prompt 是一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 2. 支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,),另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则:用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。改变 tag 权重有两种写法:括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。还可以进行 tag 的步数控制。 如果您是新手学习 AI,建议先了解 AI 基本概念,阅读「」中找到适合初学者的课程。选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧,通过实践和尝试巩固知识,体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 产品。
2024-11-22
如果我想让快速提取网页内容,并将其中的数据提取为表格或文档,我应该使用哪一款AI软件?
以下是一些可以帮助您快速提取网页内容并将数据提取为表格或文档的 AI 软件及相关建议: 1. 利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。但要注意,信息收集过程中,AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 对于数据处理,可以借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 3. 分析与撰写时,通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。 此外,Mistral 发布了全新聊天应用,基于 Pixtral Large 124B 多模态模型,支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。其网络搜索工具可获取最新信息,写作画布功能适合文档创作与协作,高质量图像生成工具 Flux Pro 支持免费使用。您可以通过在线体验: 了解更多。
2024-11-22
对于一个什么都不懂的 AI小白,你建议他从哪个AI技能开始学?如何一步步开始强大自己使用AI的能力
对于一个 AI 小白,以下是一些学习建议: 1. 编程语言:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. AI 工具和平台:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。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. AI 基础知识: 了解 AI 背景知识,包括基础理论(人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系)、历史发展(回顾 AI 的发展历程和重要里程碑)。 掌握数学基础,如统计学基础(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)。 熟悉算法和模型,包括监督学习(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)。 学习评估和调优,了解如何评估模型性能(包括交叉验证、精确度、召回率等),以及如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 掌握神经网络基础,理解网络结构(包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)),了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 4. 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. 关注前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,AI 小白可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,逐步提升自己使用 AI 的能力。
2024-11-22
如何使用Claude
以下是关于如何使用 Claude 及相关信息的介绍: Claude AI 是由 Anthropic 公司开发的一款基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人,以克劳德·香农(Claude Shannon)的名字命名,能利用先进技术为多种应用提供支持。 使用方法: 1. 操作说明: 使用 Claude 时,输入特定的 Prompt。 输入 Prompt 后,再输入想要解释的中文或英文。 若输出样式不满意,可重新开窗口、修改或刷新原始 Prompt 以找到满意风格,并在此持续对话,会继承该审美。 2. 注册步骤: 访问 Claude 的官方网站。 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 填写邮箱地址并设置密码,提交表单。 系统会向邮箱发送验证邮件,打开邮件使用其中验证码完成邮箱验证。 注册时若遇到需海外手机号接收验证码的问题,可尝试以下解决方法: 1. 使用虚拟海外号服务,如 SMSActivate、SMSPool 等,购买海外虚拟手机号接收验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册。 3. 请海外朋友帮忙接收验证码并告知。 完成注册后,若希望升级到 Claude Pro 版本获取更强大功能和更高 API 调用限额,需填写支付信息并选择合适订阅计划。但订阅可能需海外支付方式。 此外,李继刚 10 月 13 日在通往 AGI 之路视频号进行直播分享了「如何与 AI 对话」,视频回放地址为 https://www.bilibili.com/video/BV137mEYcEid 。李继刚还开了公众号,地址为 https://mp.weixin.qq.com/s/ebE3jadXcNEoA0BAwMOkRw 。其介绍了用 Claude 制作生成记忆卡片和创新概念解释器,以创新和通俗易懂的方式帮助初学者快速掌握新概念。在写 Prompt 过程中,可能会感觉到词汇量、审美能力、抽象能力这三项能力的不足。 欢迎大家在评论区贴上自己的测试效果。
2024-11-22
SD 在线上哪里可以使用?
以下是一些可以在线使用 SD 的地方: 1. 哩布哩布 AI:其在线 SD 界面与本地部署的界面区别不大,每天有一百次的生成次数,且已集成最新的 SDXL 模型。 2. stability AI 公司推出的 Clipdrop(https://clipdrop.co/stablediffusion):和 midjourney 的使用方法相似,输入提示词即可直接生成,每天免费 400 张图片,但需要排队,出四张图大概需要二三十秒的时间。
2024-11-22
帮我推荐一些适合产品经理使用的AI产品吧
以下是为产品经理推荐的一些 AI 产品: 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 画原型:Uizard(https://uizard.io/autodesigner/) 项目管理:Taskade(taskade.com) 写邮件:Hypertype(https://www.hypertype.co/) 会议信息:AskFred(http://fireflies.ai/apps) 团队知识库:Sense(https://www.senseapp.ai/) 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 数据决策:Ellie AI(https://www.ellie.ai/) 企业自动化:Moveworks(moveworks.com) 此外,还有以下相关内容供您参考: 《AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会》中提到,AI 产品经理可分为入门级、研究级和落地应用级。入门级能通过开源网站或课程了解 AI 概念并实践;研究级有技术和商业化研究两条路径;落地应用级则有成功案例和商业化价值。 余一相关的内容,如《AI 时代个人生存/摸鱼探索指南.Beta》的迭代更新,以及《从 2023 年报,看中国上市公司怎么使用生成式 AI》等。 相关链接: 创新公司观察: 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析:https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析(三期):https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察(2024.1):https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu AI 产品/功能构建: 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】:https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】:https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】
2024-11-21