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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。
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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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怎么学习AI提示词??
以下是关于学习 AI 提示词的建议: 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。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,您可以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)按照自己的节奏学习,并获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,您可以根据兴趣选择特定模块,比如一定要掌握提示词的技巧,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,在知识库中也有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解其工作原理和交互方式。 6. 学习提示词的构建技巧: 理解提示词的作用,它向模型提供上下文和指示,影响模型输出质量。 明确任务目标,用简洁准确的语言描述,给予足够背景信息和示例,使用清晰指令,对特殊要求明确指示,如输出格式、字数限制等。 7. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,在领域社区、Github 等资源中可找到大量案例。 8. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 9. 活用提示工程工具:目前已有一些提示工程工具可供使用,如 Anthropic 的 Constitutional AI。 10. 跟上前沿研究:提示工程是前沿研究领域之一,持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。
2025-01-31
AI的发展历史
AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶,大致经历了以下几个阶段: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯在 1943 年提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1950 年,图灵最早提出了图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科被确立下来。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):这一时期专家系统、知识表示、自动推理较为流行。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。当前的前沿技术点包括大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉 语言模型、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 芯片和硬件加速等。 然而,AI 的发展并非一帆风顺,20 世纪 70 年代曾出现“人工智能寒冬”,因为当时符号推理等方法在实现应用场景大规模拓展时面临诸多困难。但随着计算资源变得便宜、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卓越性能,在过去十年中,“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。
2025-01-31
我是一名会计从业者,可以怎样利用AI赚钱
作为一名会计从业者,您可以通过以下方式利用 AI 赚钱: 1. 利用生成式 AI 改进金融服务团队的内部流程,简化财务团队的日常工作流程。例如,帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析的自动化;发现模式,并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入,为公司决策提供依据。 2. 借助生成式 AI 自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同的示例调整报告,无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 3. 利用生成式 AI 综合、总结税法和潜在的扣除项,并就其提出可能的答案。 4. 利用生成式 AI 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 此外,您还可以研究 Prompt 提示词,例如像雪梅 May 那样,尝试不同的方法,让 AI 识别会计分类,训练出一个在会计专业领域能提高效率的 AI。
2025-01-31
总结一下当前AI发展现状以及指导非开发者一类的普通用户如何使用及进阶使相关工具
当前 AI 发展现状: 涵盖了不同领域的应用和发展,如电子小说行业等。 包括了智能体的 API 调用、bot 串联和网页内容推送等方面。 对于非开发者一类的普通用户使用及进阶相关工具的指导: 可以先从国内模型工具入手,这些工具不花钱。 学习从提示词开始,与模型对话时要把话说清,强调提示词在与各类模型对话中的重要性及结构化提示词的优势。 对于技术爱好者:从小项目开始,如搭建简单博客或自动化脚本;探索 AI 编程工具,如 GitHub Copilot 或 Cursor;参与 AI 社区交流经验;构建 AI 驱动的项目。 对于内容创作者:利用 AI 辅助头脑风暴;建立 AI 写作流程,从生成大纲开始;进行多语言内容探索;利用 AI 工具优化 SEO。 若想深入学习美学概念和操作可报野菩萨课程。国内模型指令遵循能力较弱时,可使用 launch BD 尝试解决。
2025-01-31
怎么制作一个AI agent?
制作一个 AI Agent 通常有以下几种方式和步骤: 方式: 1. Prompttuning:通过 Prompt 来构建大脑模块,但一般适合拟人化不是很重的情况,其缺点是使用的 Prompt 越长,消耗的 Token 越多,推理成本较高。 2. Finetuning:针对“有趣的灵魂”,通过微调一个定向模型来实现,能将信息直接“记忆”在 AI 的“大脑模块”中,提高信息提取效率,减少处理数据量,优化性能和成本。 3. Prompttuning + Finetuning:对于复杂情况,一般是两种方式结合。 步骤(以工作流驱动的 Agent 为例): 1. 规划: 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。
2025-01-31
ai发展现状
目前 AI 的发展现状呈现出以下特点: 1. 持续学习和跟进是关键:AI 是快速发展的领域,新成果和技术不断涌现。要通过关注新闻、博客、论坛和社交媒体,加入社群和组织,参加研讨会等方式保持对最新发展的了解。 2. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布:从技术、产品、行业三个维度勾勒 AI 现状和未来走势,基于长期理解和积淀,持续跟踪领域创新、洗牌和动态,并结合与众多机构的交流。 3. 2024 年人工智能现状: 更多资金投入:预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型,生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 计算压力挑战:政府和大型科技公司承受计算需求压力,逼近电网极限。 AI 介入选举:虽预期影响尚未成真,但不能掉以轻心。 总之,人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和大量资金,各方势力竞相角逐,像一场激动人心的 UFC 比赛。
2025-01-31
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
我想知道目前最新、效果最好、代码和模型开源的动作捕捉算法,也叫做人体姿态估计,是哪篇文章
目前最新、效果较好且代码和模型开源的人体姿态估计(动作捕捉算法)相关的研究有以下两篇: 1. 【SD】最强手部识别,controlnet 新预处理器 dw openpose 作者:白马少年|公众号:【白马与少年】 发布时间:20230813 20:00 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/_RiKxWy9MXt4DUJIKH5w 介绍:在 controlnet 中,手部识别一直使用的是 openpose 预处理器,但复杂手势有时无法识别。新的 dw openpose 预处理器能完美解决手部识别问题,将其放入特定目录即可使用。但需说明的是,目前这个 DW Pose 只是更精确的 openpose 预处理器,未对 ControlNet 的 openpose 模型做改动。 2. YOLONAS Pose:一个开源的实时人体姿态估计模型 应用场景:基于骨骼标记为基础,适用于智慧体育等场景,可对训练过程的姿态、数据、状态等进行统计和管理。 技术类型:视频、AI 学习模型 简介:主要功能是识别图片和视频中人的姿势,能快速处理图像并实时返回姿态数据,适应不同场景和设备。 主要特点: 实时性能:旨在提供实时的姿态估计,适用于需要即时反馈的应用。 高精度:利用神经网络架构搜索(NAS)提高姿态估计的准确性。 优化的网络结构:NAS 自动测试不同网络结构,找到最优模型。
2024-12-31
模态分解算法的详细代码
很抱歉,目前知识库中没有模态分解算法的详细代码。但您可以通过以下途径获取相关代码: 1. 学术研究网站,如 arXiv 等,许多学者会在上面分享他们的研究成果及代码。 2. 相关的开源代码库,如 GitHub 等,您可以通过搜索关键词找到相关项目。 3. 专业的技术论坛,在那里与其他开发者交流,可能会获得有用的信息和代码示例。
2024-12-30
数据算法算力
以下是关于数据、算法、算力的相关知识: 数据:数据的质量对于生成理想的大模型至关重要,早期大模型存在使用不太合规数据等导致乱说的情况。 算法:算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练。 算力:算力的字面意思是计算能力,可以直接转化成 GPU 就是算力,电脑里的显卡就是 GPU。一张显卡除了 GPU 外,还有一个很重要的参数是显存。GPU 是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器,其诞生源自对 CPU 的减负,使显卡减少了对 CPU 的依赖,并进行部分原本 CPU 的工作。显存的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。
2024-12-27
监控视频算法
很抱歉,目前知识库中没有关于监控视频算法的相关内容。但一般来说,监控视频算法涵盖了目标检测、跟踪、行为分析等多个方面。常见的算法包括基于深度学习的目标检测算法,如 YOLO 和 SSD 等,用于识别视频中的人物、车辆等目标;还有基于光流的目标跟踪算法,用于持续跟踪目标的运动轨迹;在行为分析方面,会运用模式识别和机器学习算法来判断异常行为等。如果您能提供更具体的需求,我可以为您提供更有针对性的信息。
2024-12-21
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
AI搜索的底层逻辑是怎样的
AI 搜索的底层逻辑主要是“检索增强生成(RAG)”,具体包括以下步骤: 1. 检索(Retrieve):使用用户的查询(query)调用搜索引擎 API,获取搜索结果。 2. 增强(Augmented):设置提示词,将检索结果作为挂载的上下文。 3. 生成(Generation):大模型回答问题,并标注引用来源。 在检索过程中,还涉及以下原理: 1. 信息筛选与确认:对检索器提供的信息进行评估,筛选出最相关和最可信的内容,并验证信息的来源、时效性和相关性。 2. 消除冗余:识别和去除多个文档或数据源中的重复信息,避免在生成回答时出现重复或矛盾。 3. 关系映射:分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系,如因果、对比、顺序等,构建结构化的知识框架。 4. 上下文构建:将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境,包括排序、归类和整合。 5. 语义融合:必要时合并意义相近但表达不同的信息片段,减少语义重复并增强表达力。 6. 预备生成阶段:将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式,如转化为适合输入到生成模型的向量形式。 最后,全新的上下文被传递给大语言模型,大语言模型根据提供的信息生成准确和连贯的答案。影响 AI 搜索的关键因素包括挂载的上下文信息密度和基座模型的智能程度。在响应速度方面,Retrieve 要求联网检索信息的速度快,Generation 要求大模型生成内容的速度快,同时为提高准确度可能存在耗时的重排和获取内容详情步骤。
2024-10-16
怎么最快掌握可灵AI
以下是关于最快掌握可灵 AI 的一些建议: 可灵是由快手团队开发的一款 AI 应用,主要用于生成高质量的图像和视频。 对于初学者,建议您按照以下步骤来尽快掌握: 1. 了解可灵的基本功能和特点:可灵生成的图像质量非常高,但价格相对较高。最初采用内测邀请制,现在已向所有用户开放使用。 2. 考虑使用成本:重度用户的年费可能达几千元人民币,平均每月使用成本在 400 到 600 元之间。临时或轻度使用有每日免费点数和 60 多元单月的最便宜包月选项。 3. 实践操作:可以先从完成简单的图像生成任务开始,逐渐熟悉其操作流程和参数设置。 同时,为了更深入学习 AI,您还可以参考以下简明入门教程,在 20 分钟内循序渐进地完成以下任务: 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。
2025-01-25
如何快速掌握AI提示词的技巧
以下是快速掌握 AI 提示词技巧的方法: 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,包括其主要分支及相互联系。同时浏览入门文章,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。还可通过在线教育平台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,可根据自身兴趣选择特定模块,比如一定要掌握提示词技巧,因其上手容易且有用。 4. 实践和尝试:理论学习后进行实践来巩固知识,尝试使用各种产品创作作品,并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。 此外,不同的 AI 产品在提示词方面也有各自的特点和技巧: 海螺 AI:MiniMax 视频模型能识别图片和理解指令,还能实现顶级特效和细腻表情呈现。提示词优化功能可扩展视频美学呈现,专业创作者有 2000 字的提示词空间。 星流一站式 AI 设计工具:在 prompt 输入框中可输入提示词和使用图生图功能。写好提示词要做到内容准确,包含人物主体、风格、场景特点等;可调整负面提示词;利用“加权重”功能突出重点;使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。
2025-01-24
如何掌握生成式AI
以下是关于掌握生成式 AI 的一些建议: 课程学习: 可以学习台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容,共分为 12 讲,每讲约 2 小时。 通过学习本课程,能够掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 学习内容: 了解什么是生成式 AI,包括其定义、分类,以及与判别式 AI 的区别和应用领域。 学习生成式模型的基本结构、训练方法、评估指标,以及常见模型的优缺点。 掌握生成式对话的基本概念、应用场景、系统架构和关键技术,以及基于生成式模型的对话生成方法。 熟悉预训练语言模型的发展历程、关键技术、优缺点及其在生成式 AI 中的应用。 知晓生成式 AI 面临的挑战和解决方法,以及未来发展趋势和研究方向。 学习资源: 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅。 参考书籍:《深度学习》,伊恩·古德费洛等。 在线课程:李宏毅的生成式 AI 课程。 开源项目:OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法: 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。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。 开始 AI 学习之旅:在「」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式 AI 等基础知识,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,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 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),可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 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。 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,可以获得对 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。
2024-12-18
小白怎么学习Ai掌握ai的使用
对于小白学习 AI 并掌握其使用,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。 6. 开发实践: 从一个最最基础的小任务开始,让 AI 先帮你按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,学会必备的调试技能。 通过和 AI 的对话,逐步明确项目需求,让 AI 帮助梳理出产品需求文档。 注意在开发过程中可能会遇到的问题,如问题描述不清楚导致得到错误指引、AI 给的方案太复杂、配置错误等,最好有人类导师把任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时从坑里捞人。
2024-12-13
小白怎么最快掌握Ai,了解学习Ai的使用方法
以下是小白最快掌握 AI 并了解学习其使用方法的建议: 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 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。 6. 对于想要了解 AI 生成图像和生成视频的朋友: 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。 积极参与社群交流,加入相关社群,向有经验的朋友请教,获取宝贵经验和建议。 保持好奇心和探索精神,不断学习和探索新技术,在这个领域中保持竞争力。 7. 体验具体的 AI 工具: 例如使用“豆包”,其优点包括不需要翻墙,可以捏好给别人用,可以扩展聊天 AI 的基础能力(搜索、作图、文档等)。可通过网址 https://www.coze.cn/home 或直接在 APP 中搜索“豆包”进行使用,注册可用手机号、抖音号或飞书号,大约需要 5 分钟。在使用过程中不断优化和深入学习。
2024-12-13
作为新手,如何掌握AI?要掌握到什么程度?
对于新手掌握 AI,您可以参考以下步骤和内容: 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。建议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。 2. 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,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。 六、如果希望继续精进 1. 了解 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。 2. 掌握数学基础 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。 3. 熟悉算法和模型 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:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等;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: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);了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 4. 掌握 Python 基础 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 函数:定义和调用函数,理解函数如何接收参数和返回结果;了解作用域和命名空间,包括局部变量和全局变量的概念,以及它们是如何在 Python 中工作的。 模块和包:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库,理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程(OOP):了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化;学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们,了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理:理解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的;学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件,理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。 至于要掌握到什么程度,这取决于您的具体需求和目标。如果您只是想初步了解和应用一些简单的 AI 技术,掌握基本概念和一些常用工具的使用就可以。如果您希望在 AI 领域深入发展,可能需要系统地学习数学、算法、编程等知识,并不断实践和研究。
2024-12-11