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怎么学习人工智能并应用到赚钱

回答

学习人工智能并应用到赚钱可以从以下几个方面入手:

  1. 掌握基础知识:学习人工智能的基本概念、原理和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。
  2. 提升技能:通过相关课程和实践,提高自己在数据处理、模型训练和优化等方面的能力。
  3. 学习商业应用:了解人工智能在金融、医疗、制造业等行业的应用案例,例如学习微软的《面向商业用户的人工智能学习》《人工智能商学院》等课程。
  4. 深入研究经典机器学习:可参考《机器学习入门课程》。
  5. 掌握特定技术:如使用 Azure 认知服务(Azure Cognitive Services)来创建实用的人工智能应用,包括《视觉》《自然语言处理》《使用 Azure OpenAI 服务的生成式人工智能》等课程。
  6. 持续学习和实践:人工智能领域发展迅速,需要不断更新知识和技能,并将其应用到实际项目中。

然而,需要注意的是,学了人工智能有可能赚钱,但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作,比如数据科学家、机器学习工程师等,但能否赚钱还取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出。大型语言模型主要基于语言理解和生成,并非专门设计用于数学计算,在处理数学问题时可能出错。同时,关于 GPTs/GLMs 能否帮助创作者赚钱,答案是能,但大多数人不能,具体原因会在相关文章中详细阐述。

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参考资料

十七问解读生成式人工智能

大型语言模型有时候会算错小学数学题,因为它们主要是基于语言理解和生成,而不是专门设计来进行数学计算的。语言模型是通过大量的文本数据进行训练的,这些数据主要是自然语言,而不是数学公式和计算。因此,语言模型在处理数学问题时,更多地依赖于模式识别和文本生成,而不是实际的数学计算。这就导致它们在处理一些简单的数学问题时,可能会出现错误。[heading1]问题十七、学了AI就能赚钱吗?[content]学了AI有可能赚钱,但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作,比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了AI技术,可以在这些岗位上找到工作,获得不错的收入。此外,AI技术在各行各业都有应用,比如金融、医疗、制造业等,掌握AI技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而,是否能赚钱还取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。一人前行有时跑的很快,但一群人前行,会走的很远。欢迎你加入我们的社区,共同学习,共同进步。[heading1]

微软AI初学者入门课程

[title]微软AI初学者入门课程人工智能的商业应用案例。如需要了解这方面的信息,可以考虑学习以下两个微软的课程:《[面向商业用户的人工智能学习](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[人工智能商学院](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/transform-your-business-with-microsoft-ai/)》(和欧洲工商管理学院INSEAD共同开发)。经典机器学习。这在我们的《[机器学习入门课程](https://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)》中有详细介绍。使用Azure认知服务(Azure Cognitive Services)来创建实用的人工智能应用。如有需要,我们建议你从以下微软课程开始学习:《[视觉](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-computer-vision-solutions-azure-ai/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[自然语言处理](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[使用Azure OpenAI服务的生成式人工智能](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)》等。

从GPTs/GLMs如何赚钱谈起:AI应用的曙光在哪?

[title]从GPTs/GLMs如何赚钱谈起:AI应用的曙光在哪?恭喜智谱!不管GPTs还是GLMs的上线,民间讨论最多的莫过于“能不能赚钱?”“怎麽赚钱”。所以GPTs/GLMs到底能不能帮我们(创作者)赚到钱?我的答案可能会让大多数人失望:能,但大多数人不能。为什么不能?答案我会在下面的文章中慢慢给出。今天这篇文章,不聊高大上的东西,也不聊深奥的技术,从最俗气的角度“钱”出发,以一个AI产品经理的角色复盘2023年的所见所闻所感来聊聊AI赚钱(应用落地)这件事情。先来看一组数据,作为目前最大的第三方GPTs商店,BeBeGPTs收录了10W+的GPTs数据(官方300W+)。我们来简单拉一下数据。这一组数据是从bebegpts已经整理过的数据库里直接拉出来的,那些没有整理的数据不在其中。数据按照GPTs的实际对话次数做了一个分组排序,即使我们没办法收录到所有的GPTs,在收集数据的过程中也会存在少量错误数据,但结果其实还是很明显的。

其他人在问
人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下: 起源阶段: 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并确立为一门学科。 发展历程: 二十世纪中叶,符号推理流行,带来专家系统等重要进展,但因方法局限性,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 早期阶段(1950s 1960s):有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 前沿技术点: 大模型:如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。
2024-10-30
人工智能的核心技术是什么
人工智能的核心技术主要包括以下几个方面: 1. 架构:当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力,Diffusion 代表了数据向图像转换的能力,它们构成了当前 AI 技术的基石。 2. 算力:自 2010 年以来,GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的爆发,为 AI 技术的进步提供了强大的支持。 3. 人才网络:AI 领域的关键人才网络起到了不可忽视的作用,特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室,以及其收购的英国公司 DeepMind 培养了一批杰出的领军人物,这些人才的流动和合作推动了 AI 技术的快速进步。 此外,人工智能的“智能”特质体现在以下几个方面: 1. 定义和特点:涵盖了机器的学习、推理、适应和自我改进的能力,表现为能从经验中学习、理解复杂概念、处理和分析大量数据以及执行复杂任务,具有算法驱动的决策过程、对大数据的处理能力以及在特定任务中的高效性和准确性等关键特点。 2. 行为模式: 信息处理:通过先进的算法和计算模型处理信息,从大量数据输入中学习规律、做出预测并决策。 环境互动:能够适应操作环境,在特定环境中高效工作并对新情况做出适应。 能量聚焦:执行设计任务时展现出极高效率,持续工作不受疲劳影响。 深度与专注:采用深度学习技术的 AI 系统能对特定领域数据进行深入分析,识别复杂模式和关系。
2024-10-29
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
人工智能视阈下高校设计学科教学 改革的新路径研究
以下是为您整合的相关内容: 在高校设计学科教学改革方面,相关法案提到了对人工智能领域的支持,包括支持跨学科研究、教育和培训项目,以促进学生和研究人员在人工智能方法和系统方面的学习,并培养相关领域专家的跨学科视角和合作。同时,在高等教育中,有人认为大型语言模型(LLMs)可能会对其产生显著的积极影响,特别是提升人文学科的重要性。LLMs 具有深度且内在的文本属性,与大学人文学科课程所强调的技能和方法直接相关。此外,还有法案涉及推动机器学习的发展,支持跨多个机构和组织的人工智能及相关学科的跨学科研究和开发。
2024-10-28
系统学习人工智能的路径
系统学习人工智能的路径如下: 1. 加入“通往 AGI 之路”社区:这是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等,还会定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 2. 从编程语言入手:可以选择 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。 3. 尝试使用 AI 工具和平台:例如使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。也可以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。 4. 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。 5. 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。 6. 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,全面系统地学习 AI 知识和技能,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,为未来在 AI 领域的发展做好准备。
2024-10-28
新手怎么学习人工智能
对于新手学习人工智能,以下是一些建议: 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模块深入学习。 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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,了解其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。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 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。
2024-10-28
如何用Ai赚钱
以下是关于如何用 AI 赚钱的一些分析和观点: 首先,对于 GPTs/GLMs 能否帮助创作者赚钱,答案是能,但大多数人不能。从一组数据来看,即使是最大的第三方 GPTs 商店,结果也显示并非普遍能实现盈利。 大型语言模型在处理数学问题时可能会出错,因为其主要基于语言理解和生成,而非专门的数学计算设计。 学了 AI 有可能赚钱,人工智能领域有高薪工作如数据科学家、机器学习工程师等,掌握 AI 技术可增加在金融、医疗、制造业等行业的就业机会和职业发展可能性。但能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素,仅学会基础知识可能不够,需要持续学习和实践。 在艺术创作方面,生成式 AI 使想象变为现实,内容创作是其第一个主流用例。从消费者“仅为了娱乐”地创造内容,到创作者或个体创业者通过内容实现盈利都有可能性。生成式 AI 工具已在多种媒介中推出。 总之,用 AI 赚钱并非易事,需要综合多方面的能力和因素。
2024-10-29
如何让它为我赚钱?国内现在有哪些可以用它赚钱的渠道
在国内,利用 AI 赚钱的渠道主要有以下几种: 1. 自媒体领域: 流量变现:通过直播带货、橱窗带货(如抖音需 1000 粉丝、托管橱窗)、商单、介绍粉丝接项目等方式实现。 创作并变现:如 AI 绘图十二生肖、化妆品公司产品设计、产品包装设计、海报设计、游戏背景设计、儿童绘本、AI 漫画、PFP 头像设计、AI 图片+视频(徐悲鸿教育系列 AI 内容)、AIGC+地方文旅、数字人(如重庆美术馆、长沙美仑美术馆)、汽车宣传片、喜马拉雅微短剧等。 广告:包括平台(如抖音星图、B 站花火)广告和私单,视频广告价格可自定义设置。 视频挂载:如视频号挂载课程,成交后返佣。 平台活动奖励。 2. GPT 模型开发: 直接盈利:为使用 GPT 模型设定一定费用,通过直接销售获得收益。例如提供辅助写爆文、出标题等自媒体行业相关的封装产品进行售卖。 间接盈利:即使模型免费使用,也可通过广告收入等方式获利,比如放入商家广告、公众号信息、联系方式等,还可通过个人介绍、微信号、公众号名称等完成引流。 品牌收益:构建品牌影响力和个人 IP,获取口碑和影响力,具有长远的品牌价值。 3. 博客: 拥有商业博客的网站能获得更好的排名,产生大量持续更新、具有相同主题的相关性内容,被视为积极信号。 博客可用于社媒,吸引新的网站访问者。 每篇文章都是产生新潜在客户的新机会,可添加产生潜在客户的 CTA 按钮。 一直为目标受众创建有价值的内容,可成为行业领导者或权威。 可通过联盟营销、直接售卖外链、comarketing 等创意方法带来盈利。
2024-10-26
成为天工AI主理人可以赚钱么
天工 AI 主理人能否赚钱取决于多种因素。例如,作为主理人,如果能够深刻理解 AI 技术的巨大潜力,并将其应用于企业运营,帮助企业完成数字化转型、优化运营效率,或者协助个人利用 AI 重构知识体系、实现个人成长,那么有可能通过提供相关服务获得收益。但具体的盈利情况还会受到市场需求、自身能力和资源、竞争状况等多种因素的综合影响。
2024-10-24
如何利用AI赚钱
利用 AI 赚钱的方式有多种,但并非对所有人都能轻易实现。以下为您详细介绍: 从 GPTs/GLMs 来看,虽然其上线引发了关于赚钱的讨论,但能通过其赚钱的只是少数。作为目前最大的第三方 GPTs 商店,BeBeGPTs 收录了大量数据,即便存在数据收录不完整和少量错误,结果仍显示通过其赚钱并非普遍情况。 大型语言模型在数学计算方面存在不足,有时会算错小学数学题,因其主要基于语言理解和生成,而非专门的数学计算设计。 学习 AI 有可能赚钱,例如在数据科学家、机器学习工程师等岗位工作获得不错收入,AI 技术在金融、医疗、制造业等行业的应用也增加了就业和职业发展机会。但能否赚钱还取决于个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素,仅掌握基础知识可能难以在竞争中脱颖而出,需要持续学习和实践。 生成式 AI 在艺术创作方面表现出色,内容创作是其第一个主流用例,如 Lensa 应用。生成式 AI 产品服务于多种用例,从消费者娱乐创作到创作者或个体创业者通过内容盈利,且已在多种媒介中推出相关工具。
2024-10-24
如何利用ai在小红书或抖音上赚钱
以下是一些利用 AI 在小红书或抖音上赚钱的方式: 1. 电商方面: 小红书 AI 绘画变现: 用 AI 制作服装,如 AI 小绿裙,单价 239 卖了 1160 多份,加起来几个月一共卖了 27 万。可使用 sd、mj 或 mewxai、幻火等工具制作,前者上手有难度但可控性强,后者较简单。 用 AI 定制萌娃的头像,单价 19.9,卖了 2675 份,加起来有 5 万。适合执行力强的人,做不完还可把单子转给别人抽成。 2. 案例参考: AI+电商场景,如带货本地生活,AI 数字人上岗,一个月多赚 3 万。 婴儿的四维彩超 AI 预测,通过 AI 工具提前把宝宝的四维彩超还原出现实中模样进行变现。 3. 100 个 AI 应用中的相关示例: 小红书穿搭推荐:根据用户身材和风格提供穿搭建议。 文案狗:根据关键词生成创意广告文案。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-10-23
找一些关于 AI 帮助赚钱的案例
以下是一些关于 AI 帮助赚钱的案例: 在艺术创作方面,生成式 AI 使得内容创作成为可能,如 Lensa 应用,人们可以通过创作肖像画等内容实现盈利。 对于创作者或个体创业者,生成式 AI 产品可服务于各种用例,从消费者“仅为了娱乐”地创造内容,到通过内容实现盈利。 关于 GPTs/GLMs 能否赚钱,虽然能,但大多数人难以做到。以 BeBeGPTs 为例,其收录了大量 GPTs 数据,通过对相关数据的分析可以探讨 AI 赚钱(应用落地)的情况。
2024-10-17
学习AI
以下是为新手提供的学习 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 1. 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能及其主要分支(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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,您可以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(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,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。 五、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 对于中学生学习 AI,还有以下建议: 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,如 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。
2024-10-30
在WaytoAGI如何从0开始学习AI
对于在 WaytoAGI 中从 0 开始学习 AI,以下是一些建议: 1. 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。 2. 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。 3. 为您推荐【野菩萨的 AIGC 资深课】,这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,无论您是 AI 初学者还是进阶者,都能满足您的学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。 需要注意的是,开源社区资源丰富,适合自律的自主学习者,而知识付费课程能提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈,是一种高效的学习途径,您可以根据自身情况选择适合自己的学习方式。
2024-10-30
如何学习ai
以下是关于新手学习 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 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「」中,找到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、持续学习和跟进 1. AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 2. 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 对于中学生学习 AI,还有以下建议: 1. 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,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等体验 AI 的应用场景,也可以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。 总之,无论是新手还是中学生,都可以从编程基础、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。
2024-10-30
作为一名小白,如何很好的学习并使用AI工具
对于小白如何很好地学习并使用 AI 工具,以下是一些建议: 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,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模块深入学习。 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。 知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 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。 此外,对于想要了解 AI 生成图像和生成视频的朋友们,还有以下几点建议: 1. 多看教程,多实践:通过学习教程和反复实践,快速掌握 AI 工具的使用方法。 2. 积极参与社群交流:加入相关社群,向有经验的朋友请教,获得宝贵经验和建议。 3. 保持好奇心和探索精神:AI 技术发展迅速,不断学习和探索新技术,保持竞争力。 总的来说,AI 时代对视频内容创作产生了深远影响,提高了制作效率,降低了制作成本,使更多人能够参与到视频创作中来。对于设计小白来说,这是提升创作能力的好机会。对于超出自己理解范围内的事情,最简单的方法就是试一试,学习新东西,百闻不如一练。尽可能简单地试用 AI 工具,能让普通人更快在这场 AI 的发展中受益。
2024-10-30
生成一个讲座教案。关于AI助力大学生学习的。
以下是一份关于 AI 助力大学生学习的讲座教案: 一、引言 教育科技长期以来在有效性和规模之间存在权衡,但 AI 的出现改变了这一状况。现在可以大规模部署个性化的学习计划,为大学生提供“口袋里的老师”。 二、AI 在学科学习中的应用 1. 语言学习 像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用能够提供实时交流,并对发音或措辞给予反馈。 2. 数学学习 Photomath 和 Mathly 等应用可以指导学生解决数学问题。 3. 历史学习 PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 三、AI 在作业中的辅助 1. 写作方面 Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 2. 其他内容形式 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 四、不同时代教育与技术的关系 1. 口传时代 传授生存技能,传承部落文化,通过口诀、歌谣、神话故事等方式,在生活场景和部落仪式中,以口耳相传、身体力行示范等方法进行教学。 2. 手抄时代 掌握典籍知识,培养识字写字能力,学习经学典籍、礼仪、历史等,在私塾、官学、书院中,通过手抄本,采用背诵领会、注疏评点等方式教学。 3. 印刷时代 进行启蒙教育和专业教育,为科举考试准备,学习四书五经、史地文学等,在学校、课堂、图书馆中,利用印刷书籍,通过讲授说理、考试评价等方式教学。 4. 电子媒体时代 开展基础教育、职业教育、成人教育,学习多学科知识和实用技能,在课堂、演播室、函授、远程教育中,使用广播电视教材、函授讲义等,通过程序教学、自学辅导等方式教学。 5. 数字媒体时代 借助互联网等数字媒体,实现更个性化、多样化的学习。 五、AI 对教育的影响与思考 1. 优势 提供个性化学习计划,满足每个学生的独特需求。 节省时间,提高学习效率。 2. 挑战与思考 如何防止 AI 取代人类思考。 如何确保学生在使用 AI 辅助学习时,真正掌握知识和技能,而不是依赖工具。 六、总结与展望 AI 为大学生学习带来了诸多机遇,但也需要合理利用,以实现更好的教育效果。 以上教案仅供参考,您可以根据实际需求进行调整和完善。
2024-10-29
怎么用ai学习电子基础基础知识
以下是关于如何用 AI 学习电子基础知识的建议: 1. 从编程语言入手:可以选择 Python 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续学习打下基础。 2. 尝试使用相关工具和平台:例如利用 ChatGPT 等 AI 生成工具,体验其应用场景。也可以探索一些专门的教育平台。 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),以及在电子领域的应用案例。 4. 参与实践项目:参加相关的竞赛或活动,尝试利用 AI 技术解决电子方面的实际问题,培养动手能力。 5. 关注前沿动态:关注权威媒体和学者,了解 AI 技术在电子领域的最新进展,思考其对未来的影响。 同时,您可以参考以下资源: 阅读「」部分,熟悉相关术语和基础概念。 学习「」中的课程。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-29
总结一下最新AI动态和新闻,各种新技术和新的应用方向
以下是最新的 AI 动态和新闻,以及新技术和新的应用方向: 技术研究方向: 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:有图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向: 编程基础:如 Python、C++等。 机器学习基础:如监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:涵盖数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:涉及模型优化、模型服务等。 行业实践:包含项目实战、案例分析等。 AIGC 周刊动态: 2024 年 7 月第二周:快手发布可灵网页版及大量模型更新;阶跃星辰发布多款模型;商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示;GraphRAG:微软开源新型 RAG 架构。 2024 年 7 月第三周:Anthropic 新增分享和后台功能;LLM 分布式训练框架 OpenDiLoCo;Odysseyml 重构 AI 视频生成技术。 2024 年 7 月第四周:Open AI 发布 GPT4omini、Mistral 发布三个小模型,还有其他一堆小模型等。 2024 年 7 月第五周:Meta 发布的 Llama3.1 405B 模型,具备 128K token 上下文窗口及对 8 种语言的改进,能与领先闭源模型竞争。评估显示其在指令遵循、代码和数学能力上表现优异。同时,还提到 AI 音乐工具 Udio 的大规模更新,以及 OpenAI 推出的 SearchGPT 搜索功能。 新手学习 AI 的方法: 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,了解主要分支及联系,浏览入门文章。 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习:如图像、音乐、视频等,掌握提示词技巧。 实践和尝试:实践巩固知识,使用各种产品创作,分享实践成果。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式。
2024-10-31
分析 ChatGLM在文生视频领域的应用产出
ChatGLM 是中文领域效果较好的开源底座模型之一,其地址为:。经过约 1T 标识符的中英双语训练,并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术进行优化,针对中文问答和对话有出色表现。 此外,还有基于 ChatGLM6B 的 VisualGLM6B,地址为:。它是一个开源的、支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数。图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。依靠来自于 CogView 数据集的 30M 高质量中文图文对,与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练。 在文生视频领域,ChatGLM 及其相关模型可能通过对文本的理解和生成能力,为视频的脚本创作、内容描述生成等方面提供支持,但具体的应用产出还需要结合实际的开发和应用场景来进一步探索和评估。
2024-10-30
大模型下的数据生产和应用
大模型下的数据生产和应用主要包括以下方面: 整体架构: 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。 数据层:包括企业根据自身特性维护的静态知识库和动态的三方数据集。 模型层:如 LLm(大语言模型),一般使用 Transformer 算法实现,还有多模态模型,如文生图、图生图等,其训练数据与 LLm 不同,为图文或声音等多模态数据集。 平台层:如大模型的评测体系或 langchain 平台等,是模型与应用间的组成部分。 表现层:即应用层,是用户实际看到的地方。 模型特点: 预训练数据量大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,通常以 TB 级别计。 参数众多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达 170B 的参数。 架构方面,目前常见的大模型多为右侧只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构,如 ChatGPT 等。 工作流程: 训练过程类似于上学参加工作,包括找学校(需要大量 GPU 等硬件支持)、确定教材(需要大量数据)、找老师(选择合适算法)、就业指导(微调)、搬砖(推导)。 在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,输入文本会被分割并数字化形成词汇表。
2024-10-30
AI 在教育中的应用
AI 在教育中的应用十分广泛,主要包括以下几个方面: 1. 个性化学习:通过集成算法和大数据分析,如 Knewton 平台,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP),如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,自动批改学生作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学:AI 教师引导学生通过对话学习,解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室,如 Labster 的虚拟实验室平台,安全进行实验操作并获得 AI 系统反馈。 同时,AI 技术在教育领域的广泛应用也对传统教育体系带来了冲击,教育体系内部的惯性、教师的技能更新、课程内容的适时调整、评估和认证机制的改革等问题成为了重要挑战。 在教育的发展历程中,从口传时代的言传身教,到手抄时代的背诵领会,再到印刷时代的讲授说理,以及电子媒体和数字媒体时代的多样化教学方式,AI 的融入正在为教育带来颠覆性的改变。例如在教学场景、教材与教法、教育思想和教育组织形态等方面,都产生了深远的影响。
2024-10-30
智能金融在银行领域的应用
智能金融在银行领域的应用主要体现在以下几个方面: 1. 成本效益的运营: 生成式 AI 能使从多个位置获取数据、理解非结构化的个性化情境和非结构化的合规法律等劳动密集型功能效率大幅提高。 但目前仍存在一些挑战,如消费者信息分散在多个不同数据库,交叉销售和预测消费者需求困难;金融服务被视为情感购买,决策树复杂且难以自动化,需要大型客服团队;金融服务高度受监管,人类员工必须参与每个产品流程以确保合规。 2. 人才需求: 数字银行招聘 AIGC 产品经理,任职要求包括相信 AIGC,喜欢使用各种 AIGC 应用,能够上手相关操作,如调用 API 做小 demo、写复杂提示词、做简单的 RAG 应用、文生图、视频、微调模型等。 岗位职责包括构建赋能海量用户的大模型工程化产品,探索和设计支持更快的 AI 原生应用构建的工程化产品,在重点业务场景中深入探索大模型的应用落地。 相关参考资料: 金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式 AI:https://a16z.com/2023/04/19/financialserviceswillembracegenerativeaifasterthanyouthink/
2024-10-29
AI在建筑设计章的应用有哪些
AI 在建筑设计中的应用包括以下方面: 1. 构想建筑外观和内部布局:帮助设计师在早期阶段获得更多创意和灵感。 2. 审核规划平面图: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型,软件 UI 和设计成果颜值在线。 Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索,能根据输入需求自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 需要注意的是,每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2024-10-29