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如果想学习ai,作为ai产品经理,需要ai底层的算法掌握到什么程度

Answer

作为 AI 产品经理,对 AI 底层算法的掌握程度需要达到以下几个方面:

  1. 理解产品核心技术:了解基本的机器学习算法原理,以便做出更合理的产品决策。
  2. 与技术团队有效沟通:掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。
  3. 评估技术可行性:在产品规划阶段,能够准确判断某些功能的技术可行性。
  4. 把握产品发展方向:了解算法前沿,更好地把握产品未来的发展趋势。
  5. 提升产品竞争力:发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。
  6. 数据分析能力:掌握相关算法知识,提升数据分析能力。

同时,如果希望在 AI 领域继续精进,还需要了解以下基础内容:

  • AI 背景知识:
    • 基础理论:清楚人工智能、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、矩阵等基本概念。
    • 概率论:掌握基础的概率论知识,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:了解其基本概念。
  • 评估和调优:
    • 性能评估:知道如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。
    • 模型调优:学会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:理解包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等的基本结构。
    • 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

🌲AIPM 技能树🌲

传统的软件/互联网PM在面对AI产品时,需要具备更专业的技术知识和独特的产品思维,因此AI PM作为一个更加专业化的PM角色逐渐形成。AI产品通常涉及复杂的算法、大数据处理等技术,同时又需要考虑用户体验、商业模式等因素。这就要求PM具备跨学科的知识背景,能够在技术和业务之间进行有效沟通和决策。1.理解产品核心技术了解基本的机器学习算法原理,有助于PM更好地理解AI产品的核心技术,从而做出更合理的产品决策。2.与技术团队有效沟通掌握一定的算法知识,可以帮助PM与开发团队进行更有效的沟通,减少信息不对称带来的误解。3.评估技术可行性在产品规划阶段,PM需要评估某些功能的技术可行性。了解算法知识可以帮助PM做出更准确的判断。4.把握产品发展方向AI技术发展迅速,了解算法前沿可以帮助PM更好地把握产品的未来发展方向。5.提升产品竞争力了解算法可以帮助PM发现产品的独特优势,提出创新的产品特性,从而提升产品的竞争力。6.数据分析能力很多AI算法都涉及到数据处理和分析,掌握相关知识可以提升PM的数据分析能力。

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。

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]完成了一个AI应用[heading2]之后呢?[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。

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零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 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作品。 知识库提供了很多实践后的作品、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。 此外,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名(比如《生日快乐歌》),他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具: 1. Suno AI: 地址:https://www.suno.ai/ 简介:被誉为音乐界的 ChatGPT,能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,并确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数(大约 500 首歌),按月每月 10 美元,按年每月 8 美元,每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数(大约 2000 首歌),按月每月 30 美元,按年每月 24 美元,每年 288 美元。 操作模式: 默认模式:包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成:填写好所需内容后点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 下载:生成后可下载。 2. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址:https://www.udio.com/ 3. YuE:支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐(含人声与伴奏),多语言支持(中、英、日、韩),覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说,AIGC 包括以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术,能赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
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。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
请把机器学习相关和大模型相关的知识点形成一个结构化的知识树,包括但是不限于算法、框架、工具、注意力机制等
以下是一个关于机器学习和大模型的结构化知识树: 一、基础数学知识 1. 线性代数 2. 概率论 3. 优化理论 二、机器学习基础 1. 监督学习 分类 回归 2. 无监督学习 聚类 3. 强化学习 三、深度学习 1. 神经网络 卷积网络 递归网络 注意力机制 2. Transformer 模型 四、自然语言处理 1. 语言模型 2. 文本分类 3. 机器翻译 五、计算机视觉 1. 图像分类 2. 目标检测 3. 语义分割 六、前沿领域 1. 大模型 2. 多模态 AI 3. 自监督学习 4. 小样本学习 七、工具与框架 1. TensorFlow 2. PyTorch 八、应用领域 1. 自然语言处理 2. 计算机视觉 3. 推荐系统 九、数据处理 1. 数据采集 2. 数据清洗 3. 特征工程 十、模型部署 1. 模型优化 2. 模型服务 十一、科研实践 1. 论文阅读 2. 模型实现 3. 实验设计 十二、行业实践 1. 项目实战 2. 案例分析
2025-02-11
机器学习的子领域包括: 监督学习,常用算法如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习,如聚类、降维等算法。 强化学习,那深度学习是哪一种啊
深度学习是机器学习的一个子领域。 在机器学习中,深度学习是一种利用深度神经网络来学习数据特征和模式的方法。 深度学习的特点包括: 1. 具有复杂的网络结构,如前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。 2. 能够自动从大量数据中提取高级特征。 深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2025-01-21
不同厂家的AI产品是底层算法不一样吗?比如ChatGPT和豆包
不同厂家的 AI 产品底层算法通常是不一样的。 以常见的 ChatGPT 和豆包为例,ChatGPT 是由 OpenAI 开发的,其底层算法具有独特的特点和优势。而豆包是由字节跳动开发的,也有其自身的算法设计和优化。 在当前的 AI 领域,大多数 AI 应用程序都由大型语言模型(LLMs)驱动,其中只有几个基础模型,由少数几个组织创建。例如 OpenAI 制作了 GPT3.5 和 GPT4,Google 有 Bard 等。 从相关的访问量数据来看,不同的 AI 产品在市场上的表现也有所不同。比如在某些月份,ChatGPT 的访问量较高,而豆包的访问量也在不断变化。但这并不能直接反映其底层算法的差异,只是从侧面反映了它们在用户中的受欢迎程度和使用情况。
2025-01-17
你的底层大模型用的是哪个?
目前常见的大型语言模型多采用右侧只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构,例如我们熟知的 ChatGPT 等。这些架构都是基于谷歌 2017 年发布的论文“attention is all you need”中提出的 Transformer 衍生而来,其中包括 Encoder 和 Decoder 两个结构。 大模型的特点在于: 1. 预训练数据非常大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 大模型之所以能有效生成高质量有意义的回答,关键在于“大”。例如 GPT1 的参数规模是 1.5 亿,GPT2 Medium 的参数规模是 3.5 亿,到 GPT3.5 时,参数规模达到惊人的 1750 亿,参数规模的增加实现了量变到质变的突破,“涌现”出惊人的“智能”。 大模型的预训练机制是指其“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的,预训练需要花费相当多的时间和算力资源。在没有其他外部帮助的情况下,大模型所知道的知识信息总是不完备且滞后的。
2025-02-18
ChatGPT的底层原理是什么
ChatGPT 的底层原理主要包括以下几个方面: 1. 数据获取与训练:从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本,然后训练神经网络生成“类似”的文本。 2. 神经网络结构:由非常简单的元素组成,尽管数量庞大。基本操作是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”(没有任何循环等)。 3. 生成文本方式:通过自回归生成,即把自己生成的下一个词和之前的上文组合成新的上文,再生成下一个词,不断重复生成任意长的下文。 4. 训练目的:不是记忆,而是学习以单字接龙的方式训练模型,学习提问和回答的通用规律,实现泛化,以便在遇到没记忆过的提问时,能利用所学规律生成用户想要的回答。 5. 与搜索引擎的区别:搜索引擎无法给出没被数据库记忆的信息,而ChatGPT作为生成模型,可以创造不存在的文本。 其结果表明人类语言(以及背后的思维模式)的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”,ChatGPT已经隐含地发现了它。同时,当人类生成语言时,许多方面的工作与ChatGPT似乎相当相似。此外,GPT的核心是单字接龙,在翻译等场合应用时,先直译再改写能使Transform机制更好地起作用。
2024-12-03
ai的底层逻辑是什么
AI 的底层逻辑包括以下几个方面: 1. 决策方面:AI 在越来越多的场景落地,成为企业管理和决策的重要工具。然而,AI 的决策过程并非真正的“理解”,而是基于复杂计算和模式匹配,其本质存在局限性,是个“黑盒”,输出结果可见但决策过程难以理解,这种不透明性给企业决策带来风险。 2. 大模型方面:大模型依靠概率计算逐字接龙工作,参数规模的增加使其实现量变到质变的突破,从而“涌现”出智能。大模型的知识是通过预训练预先学习和存储的,但在没有外部帮助时,其知识信息可能不完备和滞后。 3. 神经网络方面:计算机科学家以人脑神经元细胞结构为灵感,利用概览模型在计算机上实现对人脑结构的模仿,但大模型内部如同人类大脑一样是混沌系统,即使是开发者也无法解释其微观细节。
2024-11-13
ai的底层逻辑
AI 的底层逻辑主要涉及以下几个方面: 1. 大模型的底层原理: 大语言模型依靠概率计算逐字接龙的方式工作,平时看到的逐字输出并非特效,而是其真实的工作方式。 大模型参数规模的增加,如从 GPT1 的 1.5 亿到 GPT3.5 的 1750 亿,实现了量变到质变的突破,从而“涌现”出智能。这种“涌现”结构在人类的进化和个体学习成长中也存在。 预训练是大模型获取知识的方式,其需要大量时间和算力资源。在没有外部帮助的情况下,大模型的知识信息可能不完备且滞后。 GPT 是生成式预训练转换器模型(Generative Pretrained Transformer),生成式指大模型根据已有输入不断计算生成下一个字词,直至计算出概率最大时结束输出。 2. 必须理解的核心概念: LLM 是 Large language model 的缩写,即大语言模型。 Prompt 是提示词,即输入给大模型的文本内容,其质量会显著影响回答质量。 Token 是大模型语言体系中的最小单元,不同厂商对中文的切分方法不同,通常 1Token≈12 个汉字,大模型的收费和输入输出长度限制以 token 为单位。 上下文指对话聊天内容的前后信息,其长度和窗口会影响大模型回答质量。
2024-11-06
AIGC的底层科学原理是神经网络吗?
AIGC 的底层科学原理包含神经网络。 神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。它由大量的人工神经元联结进行计算,是一种自适应系统,具备学习功能。 在 AI 领域,神经网络是一种重要的技术。深度学习就是一种参照人脑结构,包含神经网络和神经元的方法(因层数较多而称为深度)。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习等多种学习方式。 同时,Transformer 模型的出现也对 AIGC 产生了重要影响,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比循环神经网络更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-30
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」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。同时,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 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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。我建议您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 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。 五、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,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 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 (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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
一、学习内容 1. AI工具的操作:了解并掌握至少一种AI工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 2. AI工具在本职工作的应用:思考并提出AI工具如何帮助你更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 3. AI工具在非本职工作的潜力推演:探索AI工具如何在你的非本职工作领域发挥作用,比如在公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面。提出这些工具如何被有效利用,以及它们可能带来的改
以下是关于学习 AI 的相关内容: 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域,如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用,思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者: 20 分钟上手 Python+AI,在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入,需体系化了解编程及 AI,至少熟悉 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句、循环语句)、函数(定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间)、模块和包(导入模块、使用包)、面向对象编程(类和对象、属性和方法、继承和多态)、异常处理(理解异常、异常处理)、文件操作(文件读写、文件与路径操作)。 2. 新手学习 AI: 了解 AI 基本概念,建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始 AI 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,也可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试,理论学习后通过实践巩固知识,在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手:ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解做得好,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 PC 端: 移动端(Android/ios): 2. 飞书:汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。
2025-02-07
我想从普通的功能型产品经理转变为AI应用产品经理,应该怎么进阶,需要掌握什么能力?
要从普通的功能型产品经理转变为 AI 应用产品经理,可以从以下几个方面进阶并掌握相应能力: 一、不同阶段的能力要求 1. 入门级 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级 技术研究路径或商业化研究路径。 对某一领域有认知,能根据需求场景选择解决方案。 利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用级 有一些成功落地应用的案例,产生商业化价值。 二、AI 产品经理与传统互联网产品经理层级对应 传统互联网产品经理层级: 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 三、AI 产品经理需掌握的能力 1. 懂得技术框架,对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 2. 理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,做出更合理的产品决策。 3. 与技术团队有效沟通,掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 4. 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确的判断。 5. 把握产品发展方向,了解算法前沿。 6. 提升产品竞争力,发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 7. 具备数据分析能力,很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。 四、其他能力 1. 语言学能力,锻炼语言表述能力,更精准地用语言描述问题。 2. 业务理解和 AI 嵌入能力,找到业务中需要应用大模型的场景,将业务和大模型算法结合,理解模型在业务中的边界。 3. 维度转换能力,将各种问题、业务数据转化为语言描述,将通用模块问题转化为通用问题模块。 总之,AI 产品经理要关注场景、痛点、价值,不断提升自身能力,以适应市场需求。
2025-02-06
如何从小白开始学习掌握AI工具
以下是从小白开始学习掌握 AI 工具的建议: 1. 缘起:普通人和 AI 之间存在一堵墙,对于行业外、没有梯子、不愿初期付费以及长辈等人群,AI 看似遥远。例如作者的父亲虽与计算机和网络紧密相关,且作者已提供相关帮助,但仍对 AI 存在疑问。 2. 开搞:百闻不如一试 对于普通人来说,对 AI 最好的直观初接触有聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具等方面。 绘画工具: 最低成本的开始:扣子+ByteArtist 网址:https://www.coze.cn/home 优点:不需要梯子,无收费,可以直接生成。 注册:手机号或抖音号或飞书号。 操作步骤:需要在 coze 的 bot 里面添加绘图插件,时间约 5 分钟。 先锋的:Midjourney 网址:https://www.midjourney.com/explore?tab=random 优点:图片和描述相关性更大,风格更加显著。 限制:需要梯子,需要 gmail 注册,不免费,在 discord 上代理使用,价格为 8 美元一个月/200 张图,时间约 30 60 分钟。 尝试后:需要学习 Midjourney 专属提示词,以更精准地生成想象中的图画。 3. 总之,虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重和优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已分好类目。
2025-02-06
如何快速掌握ai的使用
以下是快速掌握 AI 使用的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,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,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。 对于小白快速掌握 Python 结合 AI 的方法: 1. 掌握最少必要知识,尽快开始并度过这个过程。 2. 参考:。 3. 结合 ChatGPT,不懂的都可以问,注意提示词。 另外,还有一份 20 分钟上手 Python + AI 的简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并在接下来的 20 分钟内,循序渐进完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。
2025-02-06
普通人需要掌握哪些才能利用ai变现
普通人利用 AI 变现可以考虑以下几个方面: 1. 数字克隆体:成为数字克隆体的本体,基于自己克隆体的费率以及被使用时长与平台结算获取收益。用户可以通过耳机和眼镜等交互工具与数字克隆体交流,还可以组织克隆体智囊团,付费方式可以是订阅平台,不同月费对应不同使用时长,不同克隆体有不同的费率。 2. Zion + coze:将发布的 coze 制作成独立网页,通过使用次数或包月等方式收费。例如,可以用 Zion 来做小程序。 需要注意的是,虽然 AI 具有强大的智力和效率,但在利用其变现的过程中,要充分考虑用户需求和市场情况。
2025-02-01