你是一名课程开发专家，现在要以“AI技术在课程设计中在应用“现金箱管理”，课程对象是银行柜员，时长2小时。

学习不同的 AI 课程并熟练上手实操所需时间因人而异，但大致估计如下： 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中制作微信机器人的共学课程，包含 6 个分享，每个分享 2 3 小时，需要有大块完整时间，可能需要数天甚至更长时间才能学完。 入门强化学习，如果没有基础，学习概率论和线性代数相关课程大约需要周末一天时间；吴恩达和李宏毅的课程约 25 小时；《动手学深度学习》前五章约 10 小时；王树森课程的前几节约 5 小时；《动手学强化学习》看到 DQN 部分约十几小时。 微软 AI 初学者入门课程为期 12 周、共 24 课时。 需要注意的是，这只是一个大致的估计，实际所需时间会受到个人学习能力、投入程度等因素的影响。

对于 AI 初学者，以下是一些可以学习的课程： 1. 特定的机器学习云框架： 例如。 相关课程如《》。 2. 对话式人工智能和聊天机器人： 单独课程《了解更多详情。 3. 深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics）： 推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，该书可在 https://www.deeplearningbook.org/ 上获取。 4. 人工智能的商业应用案例： 如《》（和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发）。 5. 经典机器学习： 可参考《》。 6. 使用 Azure 认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用： 如《》等。 此外，还可以： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解其主要分支及联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 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）按自己节奏学习，有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： 根据自身兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等。 掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试： 实践巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。 在知识库分享实践成果。 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。

多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如，在“1204|微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中，王大仙表示分享有回放，可顺着搭建流程使用。

以下为您推荐的 AI 绘画课程： 【野菩萨】课程： 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。 免费课程机会：参与 video battle，获胜者可获得课程奖励，包括冠军 4980 课程一份、亚军 3980 课程一份、季军 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。 扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 【Stable Diffusion 零基础入门宝典】课程： 作者从事平面设计行业，基于对 Stable Diffusion 的学习和研究，开发了这套课程。 课程初衷是为刚入门或想了解 SD 的小伙伴做全面梳理，因为新人面对众多内容往往不知所措。 课程特色暂未提及。 SD 新手视频教程： 章节教学视频： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教你玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！

以下是一些 AI 提示词系统课程： 1. 藏经阁个人专栏中的课程： LangGPT 社区年度分享：AI 交流的艺术 系统论述文章：构建高性能 Prompt 之路—结构化 Prompt Prompt 进阶—提示链（Prompt Chain）和多提示词协同 LangGPT—让人人都能编写高质量 Prompt 提示工程培训：入门到精通系列课程 2. 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的课程： 2024 年 7 月 19 日至 21 日的 DAY33 至 DAY35 吴恩达的 prompt 课程 目录：吴恩达讲 Prompt ChatGPT 提示工程中文翻译版（仅用于学习分享） 3. 从零开始：AI 视频制作小白的成长之路中的相关内容，但主要是关于提示词应用的案例和经验，而非具体的课程。

以下是关于吴恩达 AI 课程的相关信息： 吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering（提示工程师）课程。课程主要内容是教您书写 AI 提示词，最后会教您利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。 原版网址：https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本： 【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本： 推荐直接使用 Jupyter 版本学习，效率更高：https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 课程一共 9 集全部已经翻译完成，并且改成了双语字幕，字幕文件也已经上传了。 视频下载地址：https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程：https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本： 2023 年 8 月 24 日历史更新： 吴恩达最新的《》短课程上线，课程内容包括了解何时对 LLM 应用微调、准备数据以进行微调、根据您自己的数据训练和评估 LLM。 《》非常深入浅出地介绍了基于大语言模型的 AI Agents，从记忆检索到决策推理，再到行动顺序的选择，真实展现了 Agent 的智能化进程。 吴恩达（Andrew Ng）是一位在人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域做出了重要贡献，并且是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。吴恩达曾在斯坦福大学担任副教授，并领导了谷歌的大脑项目（Google Brain）。此外，他还曾担任百度公司首席科学家，并领导百度研究院。吴恩达以其在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究而闻名，他在这些领域的工作推动了人工智能技术的商业应用和普及。他还是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者，包括 TensorFlow 和 Caffe。除了在学术界和工业界的贡献，吴恩达还致力于普及人工智能教育。他教授的机器学习课程是斯坦福大学和 Coursera 上最受欢迎的在线课程之一，吸引了全球数百万学生的参与。通过他的教学和研究工作，吴恩达对人工智能领域的发展产生了深远的影响。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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

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

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

以下是一些 AI 生图的网站： 1. 吐司：https://tusiart.com/images/635511733697550450?post_id=635512498197535244&source_id=nzywoVHilkK7o_cqaH31xAh 。在首页有对话生图对话框，输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话让其修改。Flex 模型对语义理解强，不同模型生成图片的积分消耗不同，生成的图片效果受多种因素影响。可通过电图基于图片做延展，生图时能调整尺寸、生成数量等参数，高清修复会消耗较多算力建议先出小图。 2. 哩布：https://www.liblib.ai/ 。 此外，还有一些关于 AI 生图的相关信息： 1. 图像生成模型的发展与应用：讨论了不同图像生成模型的特点、发展历程、优势与应用，以及吐司网站的使用方法。 2. 模型及生成效果：不同模型生成图片的积分消耗不同，生成的图片效果受多种因素影响。特定风格的生成，国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能存在不足，可通过训练 Lora 模型改善。 3. 文生图的操作方式：在首页有对话生图对话框，输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话让其修改。 4. 获取额外算力的方法：通过特定链接注册或填写邀请码 BMSN，新用户 7 天内可额外获得 100 算力。

以下是关于 AI 安全治理方向的国内外团队和人的相关调研： 国外团队和人员： OpenAI：首席科学家 Ilya 对模型安全较为关注，提出了通过“指令层次结构”来修复“忽略所有先前指令“攻击的方法，并已在 GPT40 Mini 中得到部署。 Anthropic：在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力，在前面和后面添加警告文本，以警示模型不要被越狱。 Gray Swan AI 的安全专家：试用“断路器”，专注于重新映射有害表示，效果比标准拒绝训练更好。 图灵奖得主 Hinton：支持对 AI 监管，认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管，防止其失控或对人类造成伤害，并在网上签署了联名公开信。 英国：创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA，具有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等核心功能，还发布了 Inspect 框架用于 LLM 安全评估，并宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，计划在美国旧金山设立办事处。 国内团队和人员：目前调研内容中未提及国内相关团队和人员的具体信息。 在观点方面，Bengio、Hinton、姚期智等著名研究者认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管，确保大模型是 Safety 的，防止其失控或对人类造成伤害，并签署了联名公开信表达对于 AI 失控的担忧，呼吁学术界和工业界对大模型进行监管。吴恩达和 Lecun 则认为模型的能力不足以使其脱离人类的限制。 治理成果方面，英国通过其高级研究与发明机构（ARIA）花费 5900 万英镑开发“守门员”，负责了解和减少在能源、医疗保健和电信等关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还计划设立一个“AI 安全研究实验室”。美国能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准，汇编了常用的红队数据集并根据模型评估它们的成功率。Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。

以下是一些国际上从事 AI 安全治理的团队和相关情况： 英国创建了世界上第一个人工智能安全研究所（AISA），其具有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等三个核心功能，还发布了用于 LLM 安全评估的框架 Inspect。英国宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，并计划在美国旧金山设立办事处。此外，英国通过其高级研究与发明机构（ARIA）花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险，还报道称计划设立一个“AI 安全研究实验室”，旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。 美国能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 需要注意的是，全球在 AI 治理上的合作存在尴尬局面，承诺多而实际行动少。同时，国家和地区法规存在角力，美国和欧盟等国家或地区正在通过有争议的国家层面立法。

以下是一些与装修相关的 AI 软件： 1. 酷家乐装修设计软件：利用 AI 生成各种装修设计方案，用户可根据自己的喜好进行选择和调整。 2. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型。 3. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 5. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 同时，以下是一些辅助创建 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology：基于 AI 帮助创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD：根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）中的生成设计工具：可根据输入自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

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