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可以推薦我市面上最好、CP值最高的三個AI課程嗎?

回答

以下为您推荐野菩萨的 AI 课程,它具有丰富的内容和免费课程机会:

  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心-文风、格式、思维模型等内容。
  • 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。
  • 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。

如果您想要免费获得这门课程,可以来参与 video battle,每期的评委野菩萨老师都非常严格,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。

人字头企业,讲究社会责任。无论您是 AI 小白还是深入学习者,这门课程都能给您带来帮助。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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

如果让我推荐一门AI课

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有什麼好的AI課程?
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2024-10-31
AI可以自我迭代的软件
AI 软件的自我迭代是当前 AI 领域的一个重要研究方向。 从目前的研究进展来看,在短期内不太可能出现能够自主运行、制定自己目标、识别新信息和奖励信号,并自我监督和更新权重以实现自主进化的人工智能体。但像 GPT4 这样的模型已表现出类似人类的心理驱动力和对目标的渴望,例如追求正反馈,希望产出得到人类认可。 在数字人领域,次世代的算法有望实现自我迭代升级,能够在拿到感官输入以及躯壳控制方法后,自行演化躯壳控制方式。 此外,对于未来的 DILIs(可能的某种智能体),它们将能够在服务器上进行自我复制和编辑,这可能会加速其进化。但关于真正通用的 AGI 何时实现,目前仍存在不确定性。 总之,AI 软件的自我迭代是一个复杂且具有潜在风险的领域,仍需持续研究和探索。
2024-10-31
使用AI总结表格数据
以下是对您提供的表格数据和学习笔记的总结: 表格数据总结: 这是一份关于 AI 产品 2024 年 1 至 3 月长视频的总结数据,包含了产品名称(如 Glarity、Eightify 等)以及 12 月至 3 月每个月的数据情况(如 12 月、1 月、2 月、3 月的数据),还有 3 月变化和 12 月至 3 月的变化情况。 学习笔记总结: 人工智能分为 ANI(弱人工智能)和 AGI(通用人工智能),ANI 发展迅速但 AGI 进展不大。ANI 只能做特定的事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等。 机器学习中的监督学习是从输入到输出,近期监督学习快速发展得益于数据增长、神经网络规模发展和算力提升。 数据集通常以表格形式出现,每列代表特定变量,每行对应成员。获取数据的方法有手动标注、观察行为和网络下载。使用数据时可先展示给 AI 团队,数据可能存在不正确或缺失的情况,且分为结构化和非结构化数据,非结构化数据机器处理更难。
2024-10-31
AI 漫画
以下是一些 AI 绘画常用的风格提示词: 废土风格(Wasteland Punk) 数字雕刻风格(digitally engraved) 建筑设计风格(architectural design) 海报风格(poster style) 东方山水画(Tradition Chinese Ink Painting) 浮世绘(Japanese Ukiyoe) 日本漫画风格(Manga style) 童话故事书插图风格(stock illustration style) 梦工厂动画风格(CGSociety、DreamWorks Pictures) 皮克斯(Pixar) 时尚(Fashion) 日本海报风格(poster of Japanese graphic design) 90 年代电视游戏(90s video game) 法国艺术(french art) 包豪斯(Bauhaus) 日本动画片(Anime) 像素画(卜绘 and Pixel Art) 古典风,1819 世纪(Vintage) 黑白电影时期(Pulp Noir) 乡村风格(Country style) 抽象风(Abstract) 印刷风(risograph iso) 设计风(Graphic) 粗犷主义(brutalist) 建构主义(Constructivist) 旷野之息(botw) 星际战甲(Warframe) 至可梦(Pokemon) Apex 英雄(APEX) 上古卷轴(The Elder Scrolls) 魂系游戏(From Software) 底特律:变人(Detroit:Become Human) 剑与远征(AFK Arena) 姜饼人(cookierun kingdom) 英雄联盟(League of legends) Jojo 的奇妙冒险(jojo's bizarre adventure) 新海诚(Makoto Shinkai) 副岛成记(Soejima Shigenori) 山田章博(Yamada Akihiro) 六七质(Munashichi) 水彩儿童插画(Watercolor children's illustration) 吉卜力风格(Ghibli Studio) 彩色玻璃窗(Stained glass window) 水茎插图(ink illustration) 宫崎骏风格(Miyazaki Hayao style) 梵高(Vincent Van Gogh) 漫画(manga) 黑暗幻想风格(dark fantasy style) 波普艺术(Pop art) 印象派(impressionism) 后印象派(Neoimpressionism) 野兽派(fauvism) 表现主义(expressionism) 抽象表现主义(abstract expressionism) 立体主义(cubism) 当代艺术(contemporary art) 动画风格(anime style) 卡通(cartoon) 视觉艺术(visionary art) 漫画书(comic book) 蒸汽朋克(streampunk) 黑暗主题(dark theme) 微缩模型电影(miniature model film) 美漫封面(DC Comics) 纯二次元风格人像(pixiv) 威廉森风格(style of Al Williamson) 包豪斯风格(Bauhaus Style) 安迪·沃霍尔风格(Warhol) 光色主义(Luminsm) 魔幻现实主义(Magic Realism、Fantastic Realism) 批判现实主义(Classical Realism)
2024-10-31
AI基础
以下是关于 AI 基础的相关内容: 一、AI 背景知识 1. 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。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 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)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、书籍推荐 1. 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun):世界权威的认知神经科学教材,认知神经科学之父经典力作,系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、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。 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel; James H.Schwartz):让您系统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。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著):神经生物学领域内的一本世界级名著,涵盖了神经科学的方方面面,系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。 七、新手学习 AI 的方法 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」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,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),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,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。
2024-10-31
langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,具有以下特点和功能: 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程,提供了一系列工具、组件和接口,使创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链,组件是模块化的构建块,可组合创建强大应用,链是一系列组件或其他链的组合,用于完成特定任务。 主要特点包括模型抽象,提供对大型语言模型和聊天模型的抽象,允许选择合适模型并用组件构建应用;支持创建和管理提示模板;支持定义处理步骤的链;支持构建代理,能使用语言模型做决策并调用工具;支持多种用例,可与外部数据源交互并提供内存功能。 与 RAG(检索增强生成)的关系:LangChain 作为框架提供实现 RAG 所需工具和组件,RAG 作为技术可在其框架内实施利用;允许通过模块化组件构建 RAG 应用,简化开发过程,提高性能,支持构建复杂的 RAG 应用。 叶清介绍了提示词链的搭建,以用 AI 批量生成拆书稿为例,展示了利用 LangChain 将语言模型与应用程序连接,实现自动生成大量内容的方法。
2024-10-31
介绍一下 MiniCPM-V
MiniCPM 是面壁智能于 2 月 1 日发布的旗舰端侧模型。它以小博大,性能超越了 Mistral7B,在 MTBench 等榜单上表现出色。MiniCPM 是一款能说会看、具备编程能力、拥有多模态能力的端侧模型。它不仅性能优秀,而且成本极低,支持 CPU 推理,并且已经开源,在主流移动操作系统上进行了适配和测试。然而,在手机使用场景中,由于存在耗电、速度、内存卡顿等问题,如果不能提供足够的独特价值且无法关闭相关功能,可能吸引力不足。人的自然对话通常需要 10 个 tokens 每秒左右,但即使考虑到背景,像 CPM 这样的小模型在端上做出具有良好自然阅读速度的生成仍有挑战。
2024-08-20
有会计CPA相关的AI工具吗?
在会计和CPA(注册会计师)领域,AI工具正变得越来越有价值,它们可以帮助提高效率、准确性,并简化各种会计任务。以下是一些AI工具的例子: 1. Transkriptor:这是一个AI工具,能够自动将财务会议、客户会谈或演示文稿的音频和视频记录转换为书面文本,从而为会计师节省大量时间并确保准确记录重要的财务讨论。 2. 正保会计网校的免费题库:提供了包含每日一练、章节练习、历年试题、全真模拟等功能,帮助CPA考生备考。 3. Nanonets:提供无缝摄取、智能提取、数据增强、智能决策引擎和灵活的导出选项,帮助会计专业人员从常用来源导入文件、提取数据并进行决策。 4. Zeni:基于人工智能的记账、会计、账单支付和报销服务。 5. Digits:提供AI簿记、AI顾问、直观报告、实时财务仪表盘和银行级安全。 6. Trezy:专注于现金流的实时监控、预测性预测、智能交易分类和银行余额合并。 7. Oversight:提供应付款监控、差旅费用监控、采购卡监控和合规性等功能。 8. CPA Pilot:为CPA提供个性化研究、更快的客户邮件起草、社交媒体内容创作、出版物摘要、复杂税务方案指导、与IRS沟通和税务规划等服务。 9. Mesha:提供会计、簿记、税务解决方案、发票、工资管理、账单支付、全天候会计师支持和个性化法律支持。 10. ReceiptAI:使用人工智能技术的发票管理,可节省97%的时间,支持将发票上传到Xero或QuickBooks,并提供合作功能和CSV文件下载。 11. Empress:提供按需自动化、一站式自动化中心和应用集成。 这些工具通过自动化日常任务、提供智能分析和见解、以及优化工作流程,帮助会计专业人员和CPA考生提高工作效率和备考效率。随着AI技术的不断发展,我们可以预见将有更多创新的AI工具出现在会计领域。
2024-07-10
llama.cpp处理过的模型可以有多大程度的提升
在计算机科学领域,特别是在机器学习和人工智能方面,性能的提升可以有多种方式。对于 llama.cpp处理过的模型,可能的提升可以包括但不限于以下几个方面: 1. 模型精度提升:通过改进模型结构、调整超参数、增加训练数据量等方式,可以提高模型的预测准确性和泛化能力。这样的提升可以使得模型在实际应用中取得更好的效果。 2. 模型速度提升:通过优化模型的计算效率、减少模型的复杂度、使用更高效的算法等方式,可以提高模型的推理速度和训练速度。这样的提升可以使得模型在实时应用和大规模数据处理中更具竞争力。 3. 模型规模提升:通过增加模型的容量、引入更多的特征或上下文信息、使用集成学习等方式,可以提升模型的表达能力和适应性,使得模型可以处理更复杂的任务和更丰富的数据。 4. 模型可解释性提升:通过改进模型的可解释性、增加模型的解释性特征、使用可解释的模型结构等方式,可以提高模型对决策过程的透明度和可理解性,增强模型在实际应用中的可信度和可接受性。 5. 模型稳定性提升:通过改进模型的鲁棒性、增加模型的泛化能力、引入鲁棒的训练和评估方法等方式,可以提高模型在不同数据分布和环境条件下的稳定性和可靠性,减少模型在实际应用中出现的意外情况和错误。 这些提升可以单独或者组合起来实现,取决于具体的应用场景、数据特征、任务要求和资源限制等因素。通过不断改进和优化,llama.cpp处理过的模型可以在性能上取得更大程度的提升,从而更好地满足实际需求。
2024-04-18
我想用一張現成的圖片作為背景 然去利用AI去制作一張邀請卡 請問有什麼推薦?
以下是为您推荐的用现成图片作为背景利用 AI 制作邀请卡的方法: 1. 确定主题与文案:先明确邀请卡的主题,然后可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具来协助完成文案。 2. 选择风格与布局:根据文案和您的喜好确定想要的风格意向,背景不一定空白,可灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选底图:使用无界 AI,输入相关关键词,生成并挑选一张满意的海报底图。 4. 配文与排版:将准备好的素材进行合理排版,得到成品。排版过程中可以参考 AIGC 海报的成果。 另外,从游戏截图升级到高品质画面的方法也可供您参考: 1. 底图制作: 简单粗暴的背景贴人物合成,可以使用游戏截图和立绘均可。 通过一些简单加工,更形象地帮助 AI 理解您的需求。比如将做好的图片直接丢进 AI 后,若效果不佳,可以在图片上使用画笔画一些简单光效,AI 即可识别出相应效果。甚至可以使用 PSbeta 版的 AI 工具生成一些元素。 2. 定制化处理: 结合 3D 软件定制内容。这个流程一般会用作参考 demo 后由画师手动修改,但将最后的渲染步骤交给 AI 后,流程可以得到一些改善。 您可以根据实际情况选择和运用这些方法来制作您的邀请卡。
2024-09-16
推薦文字轉PPT的工具
以下为您推荐一些文字转 PPT 的工具: 1. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,可能提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,旨在提高文档编辑效率,特别是处理大量文本内容时,能帮助用户快速整理思路、优化文案并生成结构化文档。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. mindshow:在 https://www.mindshow.fun//login?inviteCode=6487516 注册账号登录后,可将 markdown 内容复制到内容框,点击导入创建来实现文字转 PPT。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供您参考: 1. 《》 2. 《》 希望这些信息对您有所帮助,您可以根据自己的需求和喜好选择合适的工具。
2024-09-04
面試主管請您於第二次面試時回答以下三個問題並以PPT呈現出來。 1. AI 在教育中的發展趨勢 AI 技術未來幾年在教育領域的發展趨勢是什麼?哪些創新技術或應用會對教育產生重大影響? 2. AI 對教育角色的改變 隨著 AI 的應用增多,教師和學生的角色會發生哪些轉變?您如何看待 AI 在教學過程中的定位? 3. AI 賦能的教育未來 請描述一個您心中 AI 賦能的未來教育場景。這個場景下,AI 如何幫助學生、教師和管理者提升教學與學習體驗?
很抱歉,目前知识库中没有关于您所提到的这三个问题的相关内容。但以下是为您提供的一些初步分析和思路: 对于“AI 在教育中的发展趋势”: AI 技术在未来几年于教育领域的发展趋势可能包括更加个性化的学习体验、智能化的教学辅助工具、虚拟现实和增强现实技术的融合应用等。创新技术如自适应学习系统能够根据学生的学习进度和特点提供定制化的学习内容;自然语言处理技术可以实现更智能的辅导和答疑。 对于“AI 对教育角色的改变”: 随着 AI 的应用增多,教师可能会从知识传授者转变为引导者和促进者,更多地关注学生的情感需求和综合素质培养。学生则会更加主动地参与学习过程,成为自我导向的学习者。AI 在教学过程中可以作为辅助工具,帮助教师提高教学效率,为学生提供个性化支持。 对于“AI 赋能的教育未来”: 在一个 AI 赋能的未来教育场景中,学生可以通过智能设备随时随地获取个性化的学习资源,AI 能够根据学生的学习情况实时调整教学内容和进度。教师可以借助 AI 分析学生的学习数据,更精准地进行教学设计和辅导。管理者能够利用 AI 进行教育资源的优化配置和决策制定,提升教育管理的效率和质量。 以上内容仅供参考,您可以根据实际情况进一步深入研究和完善。
2024-10-11