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AI基本知识学习

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以下是为您提供的新手学习 AI 基本知识的建议:

一、了解 AI 基本概念

  1. 阅读「从这里启程」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。
  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「入门:AI 学习路径」中,您可以找到一系列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。同时,一定要掌握提示词的技巧,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。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。
  2. 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。

五、对于不会代码的您 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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。

六、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,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。需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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。

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

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以下是用 AI 搭建个人知识库的方法: 首先,要搭建基于 GPT API 的定制化知识库,需要给 GPT 输入(投喂)定制化的知识。但 GPT3.5(即当前免费版的 ChatGPT)一次交互(输入和输出)只支持最高 4096 个 Token,约等于 3000 个单词或 2300 个汉字,容量对于绝大多数领域知识往往不够。为解决此问题,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 embeddings 是一个浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。比如,向量是数学中表示大小和方向的一个量,通常用一串数字表示,在计算机科学和数据科学中,向量通常用列表(list)来表示。向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法,最常见的是欧几里得距离。在 OpenAI 词嵌入中,靠近向量的词语在语义上相似。 具体操作时,可将大文本拆分成若干个小文本块(也叫 chunk),通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量,并在一个地方(向量储存库)中保存这些 embeddings 向量和文本块,作为问答的知识库。当用户提出一个问题时,该问题先通过 embeddings API 转换成问题向量,然后将这问题向量与向量储存库的所有文本块向量比对,查找距离最小的几个向量,把这几个向量对应的文本块提取出来,与原有问题组合成为新的 prompt,发送给 GPT API。 例如,有一篇万字长文,拆分成多个 Chrunks 包含不同内容。如果提问是“此文作者是谁?”,可以直观地看出与问题关联度最高的文本块,通过比较 embeddings 向量也能得到结论。最后发送给 GPT API 的问题会类似于“此文作者是谁?从以下信息中获取答案:本文作者:越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。” 此外,还有案例展示了如何在 AI 时代把碎片化信息内化为自己的知识/智慧。比如在读书时看到有触动的文本,将其整理归纳,标记重点,打赏标签,放入笔记系统,准备展开深度思考和实践。基于笔记中提到的 AI 对人的赋能模式,展开深度实践,生成自己的观点和决策,并打造成体系化的内容产品,实现价值。通过一个碎片化知识在左侧知识库中的“点、线、面、体”式的流转,从一个书摘变成一个体系化内容或课程,把“别人说的话”变成“自己的智慧”。
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写论文数据最真实的ai是哪个?
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2025-02-28
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我是一个AI新手小白,在这个网站里怎么学习AI知识和技能
对于 AI 新手小白,在本网站学习 AI 知识和技能可以参考以下步骤: 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,您将找到一系列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。 如果希望继续精进,对于不会代码的您,可以尝试了解以下作为基础的内容: 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 此外,参加 WaytoAGI 有以下好处: 1. 了解最新的 AI 技术:它像一个免费的“技术期刊”,不仅能让您了解最新动态,还能教您各种实用技能,并且开源免费。 2. 线上共学,手把手教您:WaytoAGI 不仅提供知识,还会通过线上共学的方式,手把手教您如何应用 AI 技术。无论您是小白还是有一定基础,都能在这里找到适合自己的学习路径。 3. 找到志同道合的队友:如果您想创业、做副业,或者只是想找一群对 AI 感兴趣的小伙伴一起搞事情,WaytoAGI 是一个很好的平台。在这里,您能找到和您目标一致的合作伙伴。 在 WaytoAGI 的线下活动中,您可能会有以下收获: 1. AI 自动化,牛 X 到炸:只要有个想法,用 DeepSeek 加飞书多维表格,分分钟实现自动化。 2. 找到副业和创业的伙伴:在活动中,您可能会遇到很多对创业和副业感兴趣的人。 3. 遇见高手和大佬面对面:在线下经常会出现各路大佬带着自己遇到的实际操作中具体的一些问题和卡点,去当面请教他们是让自己避免走很多弯路和浪费时间的有效途径。 WaytoAGI 的线下活动不仅让您了解到了最新的 AI 落地应用现状,还结识了一群有趣、有想法的人。更重要的是,它让您意识到:人一定要走出去,多和人碰撞,多去体验真实的生活,才能真正成长。如果您也对 AI 感兴趣,或者想找到一群志同道合的伙伴,来 WaytoAGI 一起玩!
2025-02-28
我要学习AI 写作
以下是关于学习 AI 写作的相关内容: 一、陈财猫的观点 1. AI+内容创作是现阶段最好的赛道 基于对大模型发展现状的观察和对“开车”“写作”两类任务的对比,该赛道有完美的产品模型匹配和产品市场匹配,且天花板高。 2. AI 写作的实践成果 业务包含营销和小说、短剧创作,开发了智能营销矩阵平台,参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程,捣鼓出小财鼠程序版 agent。 3. 定义好文字 好文字能引起人的生理共鸣与情绪,AI 因预训练数据量大能学会引发共鸣,从而写出好文字。 4. 用 AI 写出好文字的方法 选好模型,评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力。 克服平庸,平衡“控制”与“松绑”。 显式归纳想要的文本特征,通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本,往 prompt 里塞例子。 5. 对 AI 创作的看法 AI 创作的内容有灵魂,只要读者有灵魂,文本就有灵魂。 有人讨厌 AI 是因其未改变多数人生活,或自身是受害者。作者期望 AI 能力进一步提升,改变每个人的生活。 二、AI 写作变现指南 1. 项目启动 确定目标客户群体,如大学生、职场人士、自媒体从业者等。 选择合适的 AI 写作工具,以满足不同客户的需求。 2. 准备阶段 学习并实践 AI 写作技术,通过书籍、在线课程等资源提升写作技能。 构建团队,培养和扩充团队成员,以提高运营效率。 3. 商业模式构建 确定服务内容,如提供论文、报告、文案等直接写作服务。 制定质量控制标准,确保写作内容满足客户要求。 4. 运营与推广 在淘宝等电商平台上开设店铺,展示并销售写作服务。 建立写作培训社群,分享写作技巧和 AI 应用经验,提升品牌影响力。 通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设。 与绘画团队、其他写作工作室等合作,共同开发新项目。 5. 项目优化与发展 持续关注 AI 技术进展,提升服务质量和效率。 根据市场需求,拓展新的服务和产品。 收集客户反馈,不断优化和改进服务。 三、利用 AI 写课题的步骤和建议 1. 确定课题主题 明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料 使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息 利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲 使用 AI 写作助手生成课题大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述 利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分,确保内容准确完整。 6. 构建方法论 根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析 若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑 利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献 使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改 利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查 最后,使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2025-02-28
如何对AI进行基础入门学习,具体步骤是什么
以下是对 AI 进行基础入门学习的具体步骤: 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。 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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,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: 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: 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。
2025-02-28
新手如何更好使用该网站,主要了解人工智能或者AGI进展,主流软件的学习和应用
对于新手想要更好地使用该网站来了解人工智能或 AGI 进展以及主流软件的学习和应用,以下是一些相关内容: AE 软件: 基本功能:可通过图层软件抠元素加插件做特效,如利用 auto field 自动填充工具,轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。 与 AI 结合运用:如用 runway 生成烟花爆炸素材,结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 其他应用:用内容识别填充功能处理视频画面,如抹掉入镜的人;从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 学习路径:可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学,也可从包图网下载工程文件学习。 学习方法:通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE,还可参考模板。 与 AI 的关系:AI 出现后,AE 使用减少,有些动效可用 AI 完成。 在短剧中的应用:在火焰、文字、光线等方面有少量应用。 AI 相关技术与活动: AI 音乐创作:通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程,可通过王贝加入 AI 音乐社区。 数字人语音合成:介绍了声音克隆技术,提到了微软、阿里等的相关成果,常用的是 JPT service。 Config UI 的应用:能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,岗位稀缺,社区有相关共学课程。 社区共创项目:包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等活动。 作业与报名:作业是询问对 AI 方向的兴趣和想做的项目,活动报名可通过填写名字和申请新增学校参与。 线下寄送物料组织活动:会给大家寄送线下活动物料,在学校内组织。 AI 春晚即将开始:去年 300 人 30 天共创了 AI 春晚,今年的也即将开始,可报名参与多种岗位。 AIPO 活动及相关挑战:10 月 20 日的 AIPO 活动,可提前构思展示项目,有会话和视频相关的挑战赛。 共学活动与技能提升:接下来 10 天有从零基础到建站等内容的讲解,回放会放在链接里,可先从练习提示词入手。 硬件机器人材料购买:若搞硬件机器人,部分材料需尽快购买。 自媒体发布与流量扶持:在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持,作品也可发布在 GitHub 等平台。 活动奖项与历史玩法:设最佳创业奖和最佳投资奖各四个,有线下摆摊展示交流、IPO 路演等玩法,之前在多个城市举办过 AI 切磋大会。 工具使用与新大赛预告:可使用多种 AI 工具,新的大赛即将开启,有百万奖金池,相关动态会在社区活动栏目公布。 AI 音乐和数字人语音合成: AI 音乐方面,提到草爷、格林 king、狗哥带大家入门,有相关课程与教程,且淘宝上有套壳工具抄袭。社区伙伴做的 AI 音乐专辑不错。 数字人语音合成部分提到声音克隆,有新的声音克隆且音质很不错。 提到了微软新出的成果、阿里的 Cozy voice(指出其泛化能力不强)、大家常用的 GPT solve it、刚举办的 AI 3D 活动。 以小田的 config UI 基础工作流一日谈展开,讲述了多个案例,如许建拍摄场景图成本降低,郭佑萌在图书出版行业提升效率,影楼可进行换装等操作,文旅文创场景有有趣的合影生成方式,还提到该工作流岗位稀缺且社区有课程可供学习。 AJ 介绍平台资源,包括共学课程、专栏报告、数据等,还提及就业创业及一些企业专栏的内容。
2025-02-28
你现在是资深Ai工作流工作人员,我需要你为我指定一个Ai工作流的学习计划
以下是为您制定的 AI 工作流学习计划: 1. 基础学习 了解图像生成的基本原理和相关概念。 学习提示词的基本结构框架。 2. 实践操作 在 config UI 里进行实践搭建工作流。 复刻他人优秀的工作流,并研究吃透,将模型替换为自己的。 3. 技能提升 参加图片加提示词的比赛,提升写提示词的能力。 学习节点功能,通过实践和需求寻找尝试,而非死记硬背。 4. 深入学习 学习复杂工作流的拆解方法。 掌握工作流设计的逻辑技巧。 5. 案例分析 研究图像生成与工作流相关的商业案例,如视频处理与 AI 应用、将视频中人物转变为动漫角色等。 6. 课程学习 参加后续关于工作流搭建技巧的课程。 7. 持续练习 多进行实践练习,不断提升整体搭建水平。 8. 关注更新 关注 AI 领域的最新动态和技术发展,及时更新知识和技能。
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有什么AI工作可以辅助学习
以下是一些可以辅助学习的 AI 工作: 利用人工智能解释概念,例如可要求其解释学习中的各种概念,能获得较好的结果。您可以参考相关提示,如直接链接激活 ChatGPT 中的导师。但要注意,因人工智能可能产生幻觉,关键数据需依据其他来源仔细核查。 在 Obsidian 中结合 Cursor,利用 Trae 查询笔记内容。例如,若要在笔记库剪藏文件夹中找关于苹果的蒸馏研究,在 Trae 右侧的 Chat 输入框输入“”并选择剪藏文件夹后提问即可。还能对多个不同的笔记文件进行比较或综合整理研究,通过引用指定笔记文件或文件夹进行多轮问答。此外,还可用于学习和复习,如根据笔记生成测验、抽认卡或复习总结来巩固知识,若笔记包含结构化数据,AI 可帮忙分析。 对于英语学习: 利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行写作和语法纠错。 使用语音识别应用(如 Call Annie)练习口语和纠正发音。 借助自适应学习平台(如 Duolingo)获得量身定制的学习计划和个性化内容。 与智能对话机器人(如 ChatGPT)进行会话练习和对话模拟。 对于数学学习: 使用自适应学习系统(如 Khan Academy)获取个性化学习路径和练习题。 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)获取数学问题的解答和解题步骤。 借助虚拟教学助手(如 Socratic)解答问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。
2025-02-28