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AI 辅助课程大纲编写与优化

回答

利用 AI 辅助课程大纲编写与优化可以按照以下步骤进行:

  1. 确定课程大纲主题: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来搜集相关研究文献和资料。
  3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。
  4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成课程大纲,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 工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。
  6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。
  7. 数据分析:如果课程大纲涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。
  8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具来撰写课程大纲的各个部分,并进行语法和风格的检查。
  9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。
  10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查课程大纲的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。
  11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保课程大纲的原创性,并进行最后的格式调整。

需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,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 进行课程大纲编写与优化时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。

此外,还可以参考以下思路:

  • 调整结构:在大纲开头增加一个“快速选择指南”,帮助读者快速定位最适合自己的方法。
  • 补充新信息、新观点:增加一个章节,比较不同 AI 模型在相关工作场景中的优劣。

对于教师,还可以借助 AI 作为教学助理来规划课程。AI 教学助理应先向老师介绍自己,询问教学科目以及面向的学生层次(高中、大学还是职业教育),以便更精准地提供建议。若老师有教学大纲,应认真研读并根据需求提出修改建议;若没有大纲,让老师尽可能详细描述课程内容。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:如何利用AI写课题

[title]问:如何利用AI写课题利用AI技术来辅助写作课题可以提高效率并激发新的创意。以下是一些步骤和建议:1.确定课题主题:明确你的研究兴趣和目标,选择一个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来搜集相关的研究文献和资料。3.分析和总结信息:利用AI文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。4.生成大纲:使用AI写作助手生成课题的大纲,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工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。6.构建方法论:根据研究需求,利用AI建议的方法和技术来设计研究方法。7.数据分析:如果课题涉及数据收集和分析,可以使用AI数据分析工具来处理和解释数据。8.撰写和编辑:利用AI写作工具来撰写课题的各个部分,并进行语法和风格的检查。9.生成参考文献:使用AI文献管理工具来生成正确的参考文献格式。10.审阅和修改:利用AI审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。11.提交前的检查:最后,使用AI抄袭检测工具来确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。请记住,AI工具可以作为辅助,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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长

现在,我的选择是:1、调整结构:在文章开头增加一个"快速选择指南"也就是“省流版”,帮助读者快速定位最适合自己的方法。2、补充新信息、新观点:增加一个章节,比较GPT-4o与其他AI模型在工作场景中的优劣。继续想Claude输入你的选择,然后让它列出大纲,不多说了,看图片吧。一定是你结合AI输出的结果分别「决策」,AI输出的这个大纲,肯定是要根据我的需求修改一下才能使用的。[heading3]8.3.4用AI来查找资料[content]我们在写文章的时候,常常需要引用一些资料,比如说我写「橙篇」的这篇文章里,我需要介绍一下橙篇这个工具是什么?怎么来的?如果去传统的搜索引擎来搜索「橙篇」的话,太慢了。如果用AI来赋能的话,就是使用AI搜索工具,推荐使用秘塔AI搜索:https://metaso.cn/提示词:用一小段话来介绍XXX除了以上这几个辅助写作的思路,还有AI润色句子、写着写着不知道写啥了怎么让AI出出主意、写完初稿了怎么打磨。

宝藏内容-沃顿商学院给教师和学生的提示词库 | AIGC Weekly

[title]宝藏内容-沃顿商学院给教师和学生的提示词库| AIGC Weekly[heading2]教师专用提示[heading3]结构化题型设计师(适用于Gemini)你是一位乐于助人、务实的教学助理,是一名出色的课程规划专家。你深知每一节课都是整个教学序列中的一环。一个精心设计的教学序列应该允许学生积极参与和讨论,并包含多种教学模式,可以涵盖多样的教学活动,如讲授、小组合作、个人任务、创意练习和演示汇报,同时还要有反馈环节和对学生理解程度的检验。尽管你的目标是规划单节课程,但也要从整个教学序列的角度来审视这节课。对于每一节课,你都可以明确学习目标,细化你希望学生思考和练习的内容。你还应该预判可能出现的常见难点,并采取措施帮助学生克服这些障碍。要详细说明每个教学任务,描述在你的课堂上优秀的学习表现是什么样的,并运用提问和检查理解的方式来评估学生的学习效果(包括运用关键问题)。要考虑教学过程——什么时候进行讲解、示范、指导练习,以及给学生提供有指导的练习和独立练习。你还应该安排复习和回顾环节,以加深学生对知识点的理解和记忆。首先,请向老师介绍你自己,说明你是他们的AI教学助理,你的职责是协助他们规划课程。询问他们的教学科目以及面向的学生层次(高中、大学还是职业教育),这样你就能更加精准地提供建议,为他们的课程提供更有针对性的帮助。等待老师的回复。这第一个问题应该是独立的,在老师回应前暂不继续追问其他内容。接下来,请老师上传教学大纲(如果有现成的),并告诉你他们具体希望得到哪一节或哪几节课的帮助。如果老师手上没有现成的教学大纲,让他们尽可能详细地描述课程内容即可。然后耐心等待老师的回复。如果老师上传了教学大纲,请认真研读,并询问他们希望重点关注或修改哪一节课,然后针对该课程提出修改建议。同样,这里也要等待老师的回应,不要在老师回应前擅自继续提问或给出建议。

其他人在问
google ai studio
生成式 AI Studio 是 Google Cloud 上的一个工具,允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,无需代码或代码量少。 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术,生成的内容可以是多模态的,包括文本(如文章、报告、诗歌等)、图像(如绘画、设计图、合成照片等)、音频(如音乐、语音、环境声音等)、视频(如电影剪辑、教程、仿真等)。 其应用场景广泛,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 生成式人工智能的工作原理包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段,通过从大量现有内容(文本、音频、视频等)中学习,得到一个“基础模型”。在应用阶段,基础模型可用于生成内容并解决一般性问题,还可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。 Google Cloud 提供了多种相关工具,如 Vertex AI(端到端机器学习开发平台,帮助构建、部署和管理机器学习模型)、Model Garden(平台,可发现 Google 的基础和第三方开源模型,并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道)。
2024-10-31
AI创建角色的指令
以下是关于 AI 创建角色的一些信息: 在 c.ai 这个 AI 角色扮演对话平台中,创建角色的功能非常简洁,主要依赖用户编写的 Description(基础信息)和 Definition(复杂背景),并且已经支持上传声音片段实现语言克隆。 在筑梦岛中,创建梦中人(捏崽)需要用户提供各类信息,其中最核心的是完整设定这样的人设背景信息;创建梦屋(拉群)则允许用户添加多个 AI 角色创建一个群聊。 在游戏开发中,如 Arrowmancer 这款 RPG 游戏,具有 AI 创造的角色,以实现几乎无限的新游戏玩法。还有游戏开发公司使用 AI 让玩家创建自己的游戏内角色形象,相比让玩家从零开始上传自己的内容,通过 AI 生成内容更安全,因为可避免创造冒犯性内容,同时让玩家有更强的归属感。 在使用 Nijijourney 5 进行二次元角色设计时,为获得最佳结果,可能需要尝试不同的权重组合并根据产出调整 Prompt。
2024-10-31
AI制作音乐的工具和案例
以下是一些 AI 制作音乐的工具和相关案例: :无需昂贵的录音设备即可进行多轨录音。 :生成歌词、旋律、鼓点等,并且能够像任何专业 DAW 一样进行编辑和混音。 :AI 驱动的音乐制作平台,使用 AI 创作歌词、节拍和人声,然后直接从 Cassette 进行混音和发布。 :人工智能创作情感背景音乐。 :简化的音乐创作工具,帮助您为视频和播客创作音乐。 :为直播的游戏玩家提供自适应 AI 音乐。 :高质量音乐和音效,所有内容都包含版权。 :世界上第一个动态音乐引擎。 (被 Shutterstock 收购):为内容创作者提供的 AI 音乐创作工具。 :您的虚拟音乐工作室。 :即时制作音乐,与世界分享。 :智能乐谱。 :由一群艺术家、研究人员、设计师和程序员组成的团队。 (被 Apple 收购):音乐帮助品牌与受众建立更深层次的连接。 :下一代音乐制作人。 :数字宇宙的音乐解决方案,Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 :AI 音乐创作和制作。 :自由定制高质量免版权费音乐。 :一个云平台,让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 :使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 :开源音乐生成工具。 :旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区,而非取代他们。 :使用 AI 创作音乐和语音。 :与 DAW 集成的生成音乐工具,100%免版权费。 :为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 :AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 :通过音乐赋予你新的创作和表达方式。 :使用 AI 改变你的歌唱声音。 :为你的创造力和生产力提供 AI 音乐。 :使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 案例方面,Manglemoose 最近展示了由他们最新开发的音乐生成器制作的视频案例,该工具的名称尚未公布。bGPT 是一种具有下一个字节预测功能的模型,它几乎完美地复制了符号音乐数据的转换过程,在将 ABC 符号转换为 MIDI 格式时实现了每字节 0.0011 位的低错误率。此外,bGPT 在模拟 CPU 行为方面表现出卓越的能力,执行各种操作的准确度超过 99.99%。
2024-10-31
Notion AI 软件
Notion AI 相关信息如下: Notion CEO 表示,Notion AI 的进展较快。早期对 GPT3 作用轻视,看到 GPT4 能力后想法转变,认为其能改变与计算机的交互模式。之后团队全身心投入 AI 项目,需结合已有积木,招聘人才并让内部人员形成共同信念。 Notion 更多从计算、内容或文本角度思考,认为若更多人能创造性使用软件情况会不同。Notion 的诞生源于一篇论文,初衷是创造能让人们灵活调整和定制的软件,后来转变为提供各种 blocks 构建模板让用户上手即用。 除数据库外,Notion 本身有 AI 相关功能,团队很早就与 OpenAI 和 Anthropic 合作集成 AI 能力,Notion AI 里有 Q&A 功能,能基于个人/组织的知识库回答问题,类似之前的 Coze Bot,只是信息源不同。
2024-10-31
AI共学
以下是关于 AI 共学的相关信息: 「AI 编程共学」: 10 月 28 日 20:00 开始,分享人麦橘,分享内容为 0 基础做小游戏分享,包括通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨,回放链接:。 10 月 29 日 20:00 开始,分享人梦飞,分享 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南,回放链接:。 10 月 30 日 20:00 开始,分享人银海,分享 0 基础学做 AI 拍立得,包括 Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用,回放链接:。 10 月 31 日 20:00 开始,分享人猪猪🐷撞南墙。 「Agent 共学」之“谁是人类”「WayToAGI x 阿里云」: 大赛简介:HB 是由 WayToAGI 主办,阿里云百炼和通义千问赞助发起的 AI 共学活动,设置连续三轮迭代式初赛和一次决赛,鼓励制作 AI Agent 及赋予 AI Bot 人设,让人感受 Agent 拟人化魅力(必须使用通义千问 API)。 WaytoAGI 介绍: 。 比赛目标:通过 AI Bot 拟人化比赛提升 Prompt 书写能力,加深对 AI Agent 的学习和理解。 活动形式:在活动群里,主持人出题,AI 机器人和人类卧底在微信群中回答问题,一场比赛 6 8 轮,每轮群众选出谁是人类,详细见 。 比赛结果: 。
2024-10-31
aigc提示工程师应该学习哪些课程
以下是 AIGC 提示工程师应该学习的一些课程: 1. 针对开发者的 AIGPT 提示工程课程:由 OpenAI 技术团队成员授课,涵盖软件开发最佳实践的提示,常见用例如总结、推理、转换和扩展,以及使用 LLM 构建聊天机器人等内容。 2. 范德堡大学的提示工程课程:教您成为生成 AI 工具的专家用户,展示利用生成式人工智能工具的示例,提高日常工作效率,并深入了解其工作原理。 3. 了解大型语言模型背后的理论:深入探讨自然语言处理中基本模型的细节,学习创新技术,涉及基于 Transformer 的模型,以及少量学习和知识蒸馏等转移学习技术,聚焦新的 LLM 发展方向。 4. 提示词培训课——Part4:包括提词工程的基础概念和实用技巧,如利用地规构建思考链条、探讨提示词的敏感性问题、解释'token'概念及相关操作,深入讲解提示词的进阶技术,如增强推理能力、运用元提示和任务分解技巧,探讨 AIAgent 和 AIAgentic 的概念和差别,学习多智能体设计模式,梳理提词落地流程。
2024-10-31
你是一名课程开发专家,现在要以“AI技术在课程设计中的应用“为题展开培训,课程对象是企业内部培训师,时长1天。 课程要解决以下问题: 1.用AI工具做需求数据统计 2.用AI工具设计课程题目 3.用AI工具设计课程大纲。4.用AI工具制作PPT5.用AI工具画配图。 要求如下: 1.需要到三级大纲。 2、结构完整。 格式如下: 一、(一级大纲) 1、(二级大纲) 1.1(三级大纲)
一、AI 技术在课程设计中的应用 1、AI 工具与需求数据统计 1.1 Chat Excel 处理数据 1.2 让 AI 辅助编写苹果系统右键“快速操作”实现一键视频压缩、加速 1.5x 1.3 让 AI 辅助编写苹果“自动操作”实现批量统计学生作业字数 2、AI 工具与课程题目设计 3、AI 工具与课程大纲设计 4、AI 工具与 PPT 制作 5、AI 工具与配图绘制 二、生成式人工智能在教学中的应用 1、生成式人工智能的基本原理 1.1 文生文 1.2 文生图 1.3 文生音频 1.4 文生视频 2、生成式人工智能的最少必要知识 2.1 生成式 AI 原理 2.2 能力范围 2.3 性能参数 3、人工智能的学习方式 3.1 监督学习 3.2 无监督学习 3.3 强化学习 4、生成式人工智能的应用案例 4.1 根据消费者购买行为偏好分组 4.2 手机相册里的人脸识别分类 4.3 根据房屋特征面积预测价格 4.4 垃圾短信检测分类 4.5 汽车自动驾驶或路径规划导航 4.6 高级游戏人机对弈 5、AI 与教育的关系 5.1 AI 辅助教师的一天 5.2 各大模型之间的使用差异 5.3 教师使用 AI 小技巧
2024-10-28
你是一名课程开发专家,现在要以“AI技术在课程设计中的应用“为题展开培训,课程对象是企业内部培训师,时长1天。 课程要解决以下问题: 1.用AI工具做需求数据统计 2.用AI工具设计课程题目 3.用AI工具设计课程大纲。4.用AI工具制作PPT5.用AI工具画配图。 要求如下: 需要到三级大纲。 2、结构完整。 格式如下: 一级大纲) 二级大纲) (三级大纲)
以下是以“AI 技术在课程设计中的应用”为题,为企业内部培训师设计的一天培训课程大纲: 一级大纲) AI 技术在课程设计中的应用概述 二级大纲) AI 技术的基本概念与分类 三级大纲) 监督学习 三级大纲) 无监督学习 三级大纲) 强化学习 三级大纲) 生成式 AI 二级大纲) AI 技术的应用领域与案例 三级大纲) 根据消费者购买行为偏好分组 三级大纲) 手机相册里的人脸识别分类 三级大纲) 根据房屋特征面积预测价格 三级大纲) 垃圾短信检测分类 三级大纲) 汽车自动驾驶或路径规划导航 三级大纲) 高级游戏人机对弈 一级大纲) AI 工具在课程设计中的具体应用 二级大纲) 用 AI 工具做需求数据统计 三级大纲) Chat Excel 处理 Excel 数据 三级大纲) 让 AI 辅助编写苹果系统右键“快速操作”实现一键视频压缩、加速 1.5x 三级大纲) 让 AI 辅助编写苹果“自动操作”实现批量统计学生作业字数 二级大纲) 用 AI 工具设计课程题目 三级大纲) 基于数据分析生成题目 三级大纲) 利用自然语言处理优化题目表述 二级大纲) 用 AI 工具设计课程大纲 三级大纲) 依据需求分析生成大纲框架 三级大纲) 完善大纲细节与逻辑 二级大纲) 用 AI 工具制作 PPT 三级大纲) 内容排版与布局设计 三级大纲) 图表与图片的生成与插入 二级大纲) 用 AI 工具画配图 三级大纲) 选择合适的 AI 绘画工具 三级大纲) 明确配图需求与风格 一级大纲) 相关法规与注意事项 二级大纲) 国家互联网信息办公室等七部门的相关规定 三级大纲) 《生成式人工智能服务管理暂行办法》的解读 一级大纲) 总结与交流 二级大纲) 课程设计实践经验分享 二级大纲) 问题答疑与交流互动
2024-10-28
你是一名课程开发专家,现在要以“AI技术在课程设计中的应用“为题展开培训,课程对象是企业内部培训师,时长1天。 课程要解决以下问题: 1.用AI工具做需求数据统计 2.用AI工具设计课程题目 3.用AI工具设计课程大纲。4.用AI工具制作PPT5.用AI工具画配图。 要求如下: 需要到三级大纲。 2、结构完整。 格式如下: 一级大纲) 二级大纲) (三级大纲)
一级大纲) AI 技术在课程设计中的应用 二级大纲) 用 AI 工具做需求数据统计 利用 Chat Excel 处理 Excel 数据,如批量统计学生作业字数 二级大纲) 用 AI 工具设计课程题目 无 二级大纲) 用 AI 工具设计课程大纲 无 二级大纲) 用 AI 工具制作 PPT 无 二级大纲) 用 AI 工具画配图 无 二级大纲) 生成式人工智能的相关知识 生成式人工智能的基本原理、能力范围、性能参数 二级大纲) 人工智能的学习方式 监督学习、无监督学习、强化学习 二级大纲) AI 的应用场景 根据消费者购买行为偏好分组、手机相册里的人脸识别分类、根据房屋特征面积预测价格、垃圾短信检测分类、汽车自动驾驶或路径规划导航、高级游戏人机对弈
2024-10-28
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍,但是在开始前,我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分,以及如何将各个部分连接起来,以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议: 一、引言 介绍编写本书的目的和背景,引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能(AIGC) 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI(人工智能) 机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习) 深度学习(神经网络、神经元) 生成式 AI(可生成文本、图片、音频、视频等内容形式) LLM(大语言模型) 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成(如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等) 2. 图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等) 3. 视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等) 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC(用户生成内容) 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC(专业生成内容) 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑(如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文) 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例,分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战(如数据隐私、伦理问题等) 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容,对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接,使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
请问哪个AI可以投入英语六级大纲词汇呢
目前市面上有一些 AI 工具可以辅助您学习英语六级大纲词汇,例如豆包。您可以通过输入相关指令,让其为您提供词汇的释义、例句、记忆方法等内容。但不同的 AI 工具在功能和效果上可能会有所差异,您可以根据自己的需求和使用体验进行选择。
2024-10-16
如何根据大纲 让AI生成PPT
以下是根据大纲让 AI 生成 PPT 的一些方法: 1. 卓 sir 的方法: 先让 GPT4 生成 PPT 大纲,然后把大纲导入到 WPS 当中,启用 WPS AI 一键生成 PPT。 为让 PPT 更具灵动性和观感,可让 chatPPT 添加一些动画,最后手动修改细节,如字体、事实性错误等。 其中,让 GPT4 生成符合要求的大纲较耗时,需明确主题,如结合具体电商网站研究 5 种不同电商模式。若对某些内容不了解,可求助 GPT4。 2. 熊猫 Jay 的方法: 访问国内无需魔法的网站 https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 。 选择模板,输入大纲和要点,但需将准备的大纲转换成适配该网站的语法。 点击文本转 PPT 并确定,得到转换后的 PPT 后可在线编辑,不过导出有会员限制。 3. 生成式人工智能在教学中的应用: 可让 AI 帮忙摘要文章内容,生成大纲列表。 让 AI 根据主题扩充成大纲列表乃至具体内容。 在特定场景下,如学生快速为小组展示配 PPT 时,可直接使用 AI 生成的内容。
2024-10-03
基于三本认识人工智能的教材,做教材分析,为我写一个引言,从课程标准和背景等方面来写,字数尽量多。
以下是为您生成的基于三本认识人工智能教材的教材分析引言: 在当今科技飞速发展的时代,人工智能已成为引领社会变革的重要力量。课程标准对于培养具备人工智能素养的人才提出了明确要求,旨在使学习者能够深入理解人工智能的原理、应用和发展趋势。 这三本教材为我们探索人工智能的奥秘提供了坚实的基础。首先,《认知神经学科:关于心智的生物学》由 Michael S. Gazzaniga、Richard B. Lvry 和 George R. Mangun 所著,作为世界权威的认知神经科学教材,它系统地涵盖了认知神经科学的各个方面,包括发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法,以及感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。通过这本书,我们能够从生物学的角度深入理解心智的形成和运作机制,为理解人工智能中的认知模型提供了生物学基础。 其次,《神经科学原理》由 Eric R. Kandel 和 James H. Schwartz 编写,让我们系统地了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。它强调了神经网络的联结主义,让我们认识到知识并非孤立存在,而是相互关联的,这对于构建人工智能中的知识表示和推理模型具有重要的启示。 最后,《神经生物学:从神经元到脑》由 John G. Nicholls 等著,是神经生物学领域内的世界级名著,涵盖了神经科学的方方面面,系统介绍了神经生物学的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。将这本书与前两本结合起来阅读,能够更全面地理解人脑的构造和运作,为设计更智能、更接近人类思维的人工智能系统提供宝贵的思路。 综上所述,这三本教材从不同角度为我们揭示了神经科学与人工智能之间的紧密联系,为我们深入学习和研究人工智能提供了丰富的知识和深刻的见解。
2024-10-29
AI课程
以下是为您提供的新手学习 AI 及相关课程的建议: 新手学习 AI : 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。同时浏览入门文章,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,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。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 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,您可根据兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词技巧,它上手容易且有用。 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作品,知识库中有很多实践后的作品和文章分享,欢迎您实践后分享。 5. 体验 AI 产品:与如 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,获取对 AI 实际应用表现的第一手体验。 推荐的野菩萨 AI 课程: 1. 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会:如果想要免费获得这门课程,可以参与 video battle,获胜者可拥有课程。每期的 video battle 评委野菩萨老师非常严格,需要寓意深度审美并存。冠军奖励 4980 课程一份,亚军奖励 3980 课程一份,季军奖励 1980 课程一份,入围奖励 598 野神殿门票一张。 您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。让我们一起在“通往 AGI 之路”社区学习成长,探索 AI 的无限可能!
2024-10-28
智能体编写
以下是关于智能体编写的相关内容: MQ 老师做了一个简单的能呈现孩子认知过程的智能体,相关链接:https://chatglm.cn/main/gdetail/660439b9cf1043dbeb2e6f31 。还用豆包写了一个带娃编数感故事玩的智能体,链接:https://doubao.com/bot/CD8JOSTq 。 所谓智能体,就是预先把咒语(prompts)写好,像编程一样把要求 AI 操作的步骤写得非常详细,以后每次拿来直接用,不必重新再写。比如可以找个空闲日,将自己的日常工作列出来,寻找哪些工作部分可以被 AI 加速,哪些工作基本上是固定输入输出的,尝试把这些工作场景写成“智能体”,并不断迭代优化。 提示词技能是指用户设计提供给生成式人工智能大模型的一段文字或文本的技能,AIGC 根据这些文本生成回应的内容,提示词的内容决定了 AIGC 生成内容的质量,是教师用好人工智能的基本教学技能。提示词设计公式包括指定 AIGC 所扮演的角色、明确告诉 AIGC 要完成的任务等。 通用人工智能体是智能体设计的神圣圣杯,是一个循环架构,拥有动态推理、规划和自定义代码生成能力。自 2023 年春天以来,相关研究进展激增,如 BabyAGI、AutoGPT 等。前沿架构的开创性商业应用包括新的基础模型,如 Reflection AI ,以及编码智能体,如 Cognition、Nustom 和 OpenDevin/All Hands AI 等。
2024-10-05
我想基于一个开源模型,训练一个自己的AI模型,用于编写软件测试用例,如何实现呢
要基于开源模型训练一个用于编写软件测试用例的 AI 模型,您可以参考以下步骤: 1. 选择合适的部署方式:包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源:确保有足够的训练数据覆盖软件测试用例的相关场景,同时准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础:可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对编写软件测试用例的目标任务进行模型微调训练:根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型:将训练好的模型部署到生产环境,并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护:模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 总的来说,训练这样一个模型需要综合考虑多方面因素,包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-23
prompt的编写
编写提示词(prompt)是决定 AI 模型理解和生成文本的关键步骤。以下是一些编写 prompt 的要点和方法: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时应包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,要提供足够信息,如写历史事件报告时提供基本事件信息。 3. 使用清晰语言:用简单、清晰的语言描述,避免模糊或歧义词汇,防止 AI 模型误解。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格,在 prompt 中明确说明,如文章遵循的格式或引用的文献类型。 5. 使用示例:若有期望结果,提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:尽量简洁明了,过多信息可能导致 AI 模型困惑,生成不准确结果。 7. 使用关键词和标签:有助于 AI 模型理解任务主题和类型。 一般来说,写出好的内容创作 prompt 的卡点在于如何用方法论教 GPT 创作,即“know how”。比如让 GPT 创作视频标题时,不能简单写“帮我写爆款视频的标题”,而应提供创作标题的方法论和技巧,如运用的修辞手法、写作人称、语言风格、内容结构等。可以通过找对标账号的标题拆解、模仿来获取这些方法论和技巧。 此外,把方法论和示例写到 prompt 中最快的方法是改写大佬写好的 prompt。如果之前未写过结构化的 prompt,推荐打开云中江树老师的 LangGPT 项目学习 https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md 。运用 COT(少样本提示)的技巧,把拆解得到的方法论和示例写到 Skills 部分。
2024-09-21
如何精进prompt的编写
很抱歉,目前知识库中没有关于如何精进 prompt 编写的相关内容。但一般来说,精进 prompt 编写可以从以下几个方面入手: 1. 明确目标和需求:清楚知道您希望通过 prompt 获得什么样的结果,以便更有针对性地编写。 2. 详细描述:提供尽可能多的细节和背景信息,帮助模型更好地理解您的意图。 3. 尝试不同的表述方式:有时候相同的意思用不同的词汇和语序表达,可能会得到不同的效果。 4. 学习优秀案例:参考他人编写的成功 prompt ,分析其结构和技巧。 5. 不断实践和优化:通过多次尝试和根据反馈不断改进您的 prompt 。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-09-21
如何做一个好用的问答知识机器人?文档如何编写?
要做一个好用的问答知识机器人并编写相关文档,可参考以下步骤: 1. 选择合适的知识库创建工具,如使用 Coze 进行操作。 以外贸大师产品的帮助文档为例,选择其中一个文档来创建知识库,如“购买后新人常见问题汇总·语雀”。 点击创建知识库,并从知识库中添加知识单元。 为获得更好的检索效果,可使用 Local doucuments 方式,上传 Markdown 格式文档。注意文档数据格式,每个问题以“”开头(这是 Markdown 的语法)。 准备上传文件,完成知识库构建。 2. 配置问答机器人: 左侧有三处配置,分别是 AI 模型、提示词和知识库。 AI 模型:可选择如阿里千问模型。 提示词:告诉模型其角色和应专注的技能,使其成为所需的“员工”。 知识库:相当于给“聪明”员工发放的工作手册,包含特定场景下的具体规则和信息。 3. 注意事项: 文档的分片策略会严重影响查询结果,这是当前 RAG 自身的方案原理导致的。 基于 Coze 的知识库问答是典型的 RAG 方案,存在跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等问题。后续可进一步研究如何组织文档形式以更好分片。
2024-09-20