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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

回答

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。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

🌲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

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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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有AI英语陪练的软件吗
以下为您介绍一款 AI 英语陪练软件: Coze 可以免费为您提供 24 小时英语陪练服务。使用建议:建议直接使用豆包的语音通话方式,效果更好。 实际演示效果包括: 视频演示:扮演英语水平较差的学习者。 文字交流中的训练纠错。 解读上传的图片或文件的英文内容(目前支持在 Coze 端使用,豆包端暂不支持)。 直接试用: Coze 端使用链接:https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 豆包端使用链接:https://www.doubao.com/chat/22308348468226 教学步骤: 创建 AI Bot:首先打开扣子的首页,直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮,然后在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建,接下来可细化其功能。 设计人设与回复逻辑:根据 AI Bot 的功能需求设计提示词。 调整模型设置:基于功能需求,以聊天为主的 AI Bot 建议多一些对话轮数的记录,可改为 20 轮。 插件:主要使用了英文名言警句可识别图片中的文字并返回结果。 设置开场白和预置问题:预置问题有参考价值。 设置语音:因为是英语陪练 AI Bot,选择比较亲切的英语音色。
2024-11-05
关于ai辅助论文的提示词
以下是关于 AI 辅助论文的提示词相关内容: 在“夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长”中: 注入个人特色方面,结合 AI 输出的结果分别“决策”,根据需求删掉无关信息,如短视频、专家访谈、要点列表等。 写作思路上,结合人设将文章重点放在 AI 工具提高工作效率上,结合自身经历分享真实案例,补充新信息和观点增加比较章节,使用个人语言风格加入幽默风趣评论和第二人称增强互动,调整结构增加“快速选择指南”。 列出写作大纲时,可选择在文章开头增加“快速选择指南”,补充新信息比较 GPT4o 与其他模型优劣。 查找资料可使用秘塔 AI 搜索,提示词为“用一小段话来介绍 XXX”。 在“拘灵遣将|不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事”中: 把 Prompt 称为【灵机符箓】,习惯用的大模型是 KIMI,也可用其他如 GPT、文心一言、豆包等。 个人 Prompt 库取名为【元始洞玄灵宝枢机 AI 符法集成道藏】,每篇灵机符箓命名为【敕令 XXXX】。 【箓】描述所属和版本,【符】部分赋予 AI 身份划定边界,明确任务流程和关键变量【基础材料】和【语言风格】。
2024-11-05
有没有AI相关的体重记录软件
目前常见的 AI 相关软件中,专门用于体重记录的相对较少。但一些综合性的健康管理类 APP 可能会运用到 AI 技术,例如薄荷健康、Keep 等,它们在记录体重的同时,还能基于您的身体数据和饮食运动情况,为您提供个性化的健康建议和健身方案。
2024-11-05
AI表格数据处理
以下是关于 AI 表格数据处理的相关信息: 人工智能的分类: AI 分为 ANI(弱人工智能)和 AGI(通用人工智能)。ANI 得到巨大发展,可做如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等特定任务;AGI 则能做任何人类可以做的事,但目前还未取得巨大进展。 机器学习与数据: 监督学习是从输入到输出的过程。近期监督学习快速发展得益于数据快速增长、神经网络规模发展以及算力快速发展。数据集是以表格形式出现的数据集合,每一列代表特定变量,每一行对应某一成员的数据集问题。数据获取方式包括手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时,可将搜集的数据展示或提供给 AI 团队,以协助梳理。数据分为结构化数据(可放在巨大表格中)和非结构化数据(如图片、视频、文本,机器处理更难)。 Excel 中的 AI 工具: 目前有几种增强 Excel 数据处理和分析能力的工具和插件,如 Excel Labs(基于 OpenAI 技术,新增生成式 AI 功能)、Microsoft 365 Copilot(整合办公软件,通过聊天形式完成任务)、Formula Bot(提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能)、Numerous AI(支持 Excel 和 Google Sheets,可生成公式、文本内容等)。未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,提高工作效率和智能化水平。 表格 Top10 的 AI 产品数据: |排名|产品名|分类|6 月访问量(万 Visit)|相对 5 月变化| |||||| |1|Highcharts|表格|235|0.389| |2|Fillout.com|表格|186|0.147| |3|Coefficient|表格|46|0.251| |4|Numerous.ai|表格|41|0.087| |5|SheetGod|表格|31|0.033| |6|GPTExcel|表格|25|0.364| |7|酷表 ChatExcel|表格|18|0.159| |8|GPT Workspace|表格|17|0.213| |9|OpenAI in Spreadsheet|表格|12|0.314| |10|Ajelix AI Excel Tools|表格|10|0.145|
2024-11-05
AI加教育的最新进展
以下是 AI 加教育的最新进展: 案例方面: “AI 赋能教师全场景”,来自 MQ 老师的投稿贡献。 “未来教育的裂缝:如果教育跟不上 AI”,揭示了人工智能在教育领域从理论走向实际应用带来的颠覆性改变。 “化学:使用大型语言模型进行自主化学研究”。 “翻译:怎么把一份英文 PDF 完整地翻译成中文?”,介绍了 8 种方法。 对未来的预判: 个性化学习时代已到来,AI 将作为教育生态系统的一部分与人类教师协作,为孩子提供不同的学习体验,如混合式教学、定制学习路径等。 教育工作者将成为学习的引导者和伙伴,更多关注孩子的全人发展,如创造力和社交智慧。 未来 3 年,提升人机协作效率的领域,如 AI 作业批改、备课、定制教育规划、学前启蒙等,对教育从业者蕴藏着巨大机遇。 探索实践: 过去半年多,梳理教学和育儿工作流,每个环节与 AI 协作可大幅提升效率,但也加剧了知识获取的不平等。从家长的“育”、老师的“教”和学生的“学”进行了落地实践的拆解。
2024-11-05
ai将颠覆很多模式,那有什么是未来十年二十年不变的部分?
以下是关于您所提出问题的相关分析: 在未来十年二十年,可能存在一些相对不变的部分: 1. 创造力和想象力的重要性:在游戏创作等领域,尽管技术门槛降低,但独特的创意和想象力仍将是珍贵的。 2. 行业竞争的本质:在初创企业和现有大公司的竞争中,各自的优势和挑战依然存在,关键在于如何利用自身特点吸引用户和应对变革。 3. 科技对经济的推动作用:如 AI 这样的新技术仍将对全行业的进步产生积极影响,为经济发展提供新动力。 然而,需要注意的是,由于科技发展的不确定性,对于哪些部分绝对不变难以给出确切的定论。
2024-11-05
介绍一下视觉算法产品,以及该方向产品经理需要做的内容,以及面试可能会考察的知识点
目前知识库中暂时没有关于视觉算法产品、该方向产品经理工作内容以及面试考察知识点的相关信息。但一般来说,视觉算法产品是利用计算机视觉技术来实现特定功能的产品,例如图像识别、目标检测、视频分析等。 视觉算法产品经理需要做的工作内容可能包括: 1. 市场调研与需求分析:了解市场需求、竞争对手情况,挖掘潜在的用户需求。 2. 产品规划与定义:明确产品的目标、功能、性能指标等。 3. 算法选型与整合:根据需求选择合适的视觉算法,并进行整合和优化。 4. 项目管理与推进:协调开发团队、测试团队等,确保项目按时交付。 5. 与客户沟通:收集反馈,优化产品。 在面试视觉算法产品经理时,可能会考察以下知识点: 1. 计算机视觉基础知识,如常见的算法和模型。 2. 对相关行业和市场的了解。 3. 产品管理的方法和流程。 4. 项目管理经验和能力。 5. 沟通协调和团队合作能力。
2024-11-01
好用简单的算法有哪些?
以下为您介绍一种在自制 2048 小游戏中应用的简单算法: 作者吵爷前阵子写了 BP 算法入门,因公式多遭批评,近期学习 Pygame 制作 55 的 2048 小游戏。偶然产生让 AI 玩的想法,简单与 GPT 交流后,带入一些简单算法使 AI 能运行游戏,虽性能不如人,但能直观感受算法对模型性能的提升,对初学者比看数学公式更友好。目前仅在基础逻辑做优化,后续会继续改进。未用到高级算法,但此案例可作为简单算法应用的参考。
2024-10-31
目前最先进的算法模型是什么
目前较为先进的算法模型包括: 1. GPT4:是 OpenAI 最新且最强大的模型。 2. GPT3.5Turbo:为 ChatGPT 提供支持,专为对话模式优化。 大模型具有以下特点: 1. 预训练数据量大:往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,先进的大模型通常用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数众多:如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。 在模型架构方面: 1. encoderonly 模型:适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT。 2. encoderdecoder 模型:结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是 Google 的 T5。 3. decoderonly 模型:更擅长自然语言生成任务,如故事写作和博客生成,众多熟知的 AI 助手基本采用此架构。 在模型部署方面: 由于大模型参数众多,如 GPT2 有 1.5B 参数,LLAMA 有 65B 参数,因此在实际部署时会进行模型压缩。在训练中,CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈,减小内存使用是首要优化点,可使用内存占用更小的数据类型,如 16 位浮点数,英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。
2024-10-29
解释算法的ai?
算法在 AI 中具有重要地位。AI 技术的发展历程经历了多个阶段,包括早期的专家系统、博弈论和机器学习初步理论,知识驱动时期的专家系统、知识表示和自动推理,统计学习时期的机器学习算法如决策树、支持向量机和贝叶斯方法等,以及深度学习时期的深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。 当前 AI 的前沿技术点众多,例如大模型如 GPT、PaLM 等,多模态 AI 包括视觉语言模型和多模态融合,自监督学习如自监督预训练、对比学习和掩码语言模型等,小样本学习如元学习、一次学习和提示学习等,可解释 AI 涉及模型可解释性、因果推理和符号推理等,机器人学涵盖强化学习、运动规划和人机交互等,量子 AI 包含量子机器学习和量子神经网络等,还有 AI 芯片和硬件加速。 需要注意的是,在物理科学等领域,我们期望构建特定的测量设备来测量我们“知道如何解释”的数量,但人工智能有时更像是一个黑匣子,正在测量某些东西,但至少在一开始我们不一定对它有任何解释。有时我们能够进行与我们知道的一些描述相关联的训练,从而得到一个粗略的解释,就像情感分析这样的情况,但常常并非如此。甚至在物理科学中也可能出现类似情况,比如测试一种材料是否刮擦另一种材料的表面,大概可以解释为材料的某种硬度,但实际上这只是一种测量,如果能成功地将其与其他事物联系起来,那就变得很重要。
2024-10-26
解释matlab算法的ai?
Matlab 本身并不是一种 AI 算法,而是一种广泛使用的数学计算和编程环境。然而,在 Matlab 中可以实现和应用各种与 AI 相关的算法和技术。 在 Matlab 中,您可以使用其丰富的数学函数和工具来处理数据、构建模型,并实现诸如机器学习中的分类、回归算法,深度学习中的神经网络构建和训练等。 例如,通过 Matlab 的机器学习工具箱,可以进行决策树、支持向量机等算法的实现和应用;利用深度学习工具箱,可以构建卷积神经网络、循环神经网络等深度模型,并进行训练和优化。 总之,Matlab 为实现 AI 算法提供了强大的支持和便利的开发环境。
2024-10-26
如何用ai进行图像算法识别
以下是关于 AI 在图像算法识别方面的相关内容: 在图像识别方面,AI 技术自身带来的造假难题可由其自身的同僚互鉴打假来解决。目前已有不少网站通过对大量图片数据的抓取和分析,给出对画作属性的判断可能性,例如 ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/)。但在测试过程中,可能存在一些问题,如结构严谨的真实摄影作品会被误识别为 AI 作图,这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 另外,CNN(卷积神经网络)的结构基于两类细胞的级联模型,主要用于模式识别任务,在计算上更有效、快速,已应用于自然语言处理和图像识别等领域。 在汽车行业,AI 也有广泛应用: 1. 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,实现自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试。 2. 车辆安全系统:用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统的性能。 3. 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 4. 预测性维护:分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 5. 生产自动化:用于汽车制造的生产线自动化,提高效率和质量控制。 6. 销售和市场分析:帮助汽车公司分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 7. 电动化和能源管理:优化电动汽车的电池管理和充电策略。 8. 共享出行服务:优化路线规划、车辆调度和定价策略。 9. 语音助手和车载娱乐:如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等。 10. 车辆远程监控和诊断:提供实时诊断和支持。
2024-10-15
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
模型训练的底层原理
模型训练的底层原理如下: 对于多模态模型,以生图片环节的扩散模型(如 StableDiffusion)为例,其训练过程是先对海量带有标注文字描述的图片逐渐加满噪点,模型学习并沉淀每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律。后续输入文字后,模型根据文字转化的向量指导充满噪点的图片减噪点以生成最终图片。 大语言模型在接收到请求时,会将自然语言转化为机器可理解的向量格式。其训练过程类似于通过已知的几组值计算方程式中的参数,大语言模型的参数可能多达 1750 亿个。 大型语言模型(LLMs)的参数获取是关键,训练是一个计算量极大的过程,如 Llama2 70B 模型的训练涉及约 10TB 的互联网文本抓取,需要大量互联网资源和约 6000 个 GPU 运行约 12 天,花费约 200 万美元,将文本压缩成参数文件,这是一种有损压缩,得到的是训练文本的一种格式塔。
2024-10-15
大模型训练的底层逻辑是什么
大模型训练的底层逻辑主要包括以下方面: 1. 参数数量庞大:大模型拥有从数十亿到数千亿的大量参数,这些参数在学习过程中不断调整,帮助模型更深入地理解和生成数据。 2. 多模态原理:以图片生成为例,如当前较火的 StableDiffusion 所采用的扩散模型,其训练过程是先给海量带有标注文字描述的图片逐渐加满噪点,模型学习每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律并沉淀下来。后续输入文字后,模型根据文字转化的向量指导充满噪点的图片减噪点以生成最终图片。 3. 数据依赖:大模型通过处理和理解海量数据来学习,包括文本、图像、音频等。但也存在知识局限性,如无法获取实时性、非公开或离线的数据。 4. 存在问题:大模型技术本质导致输出结果具有不可预测性,存在幻觉问题,会提供虚假、过时或通用信息,且应用时还需考虑数据安全性。
2024-09-20
你是用什么底层模型驱动?
目前常见的 AI 模型驱动情况如下: 谷歌的 Bard 由各种基础模型驱动,最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2,Claude 最显著的特点是有一个非常大的上下文窗口。 OpenAI 制作了 GPT3.5 和 GPT4,它们驱动了 ChatGPT 和微软的 Bing(在 Edge 浏览器上访问)。 ComfyUI Playground2.5 是一个根据文本提示生成图像的模型,它是一个使用两个固定的、预训练的文本编码器(OpenCLIPViT/G 和 CLIPViT/L)的潜在扩散模型,遵循与 Stable Diffusion XL 相同的架构(底层框架是 SDXL)。
2024-09-03
帮我写一篇有关aigc的行业分析,标题为《AIGC行业洞察与概览》,其中框架内容包含以下部分,整体3万字 - 概念导入(AI、AIGC) - AI与人的区别 - AI衍生发展历程(诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍) - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险
以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容: 一、概念导入 (一)AI 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一种目标,旨在让机器展现智慧。 (二)AIGC GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC(全称 AIGenerated Content)。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 (一)诞生 (二)发展 (三)现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 (1)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 GeminiUltra。 (2)图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 (3)音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 (一)机器学习:一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 (二)深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 (三)大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,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。 由于篇幅限制,目前仅能为您提供约 2000 字的内容,距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。
2024-09-03
如何更好的掌握和学习AGI
以下是关于如何更好地掌握和学习 AGI 的一些建议: 学习前状态:可能存在不理解 AI、提示词工程等情况,比如个人是文科生、不懂代码、英语差,在学习前注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路,对 ChatGPT 的认识也较浅。 学习后现状:能够创建多 Agent 智能体,进修 python 以实现更多功能,在营销文案、SQL 代码学习应用方面有所进展,创建了图像流智能体和 Agent 智能体玩具,在公司实践智能客服从创建到应用的过程,实现企业微信机器人问答基本功能,进行了学习 Dr.kown 的尝试实践和图像流的尝试。 学习路径:关键词为“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”。学习路径类似主线加支线的游戏通关,学以致用,通过学习、分享不断填补知识缝隙来成长。 新手学习 AI 需记住这是长期过程,要有耐心和持续努力,不要怕犯错。完整学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页的布鲁姆分类法来设计。 同时,「通往 AGI 之路」涵盖丰富内容,包括 AI 提示词、AI 绘画、AI 语音与数字人、学习路径规划、产品介绍、数据分析、研究报告与课程、论文和数据等,为不同类型同学规划不同学习路径,还有众多开源内容共建和丰富的应用案例、场景等。
2024-10-29
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍,但是在开始前,我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分,以及如何将各个部分连接起来,以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议: 一、引言 介绍编写本书的目的和背景,引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能(AIGC) 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI(人工智能) 机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习) 深度学习(神经网络、神经元) 生成式 AI(可生成文本、图片、音频、视频等内容形式) LLM(大语言模型) 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成(如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等) 2. 图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等) 3. 视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等) 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC(用户生成内容) 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC(专业生成内容) 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑(如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文) 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例,分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战(如数据隐私、伦理问题等) 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容,对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接,使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
帮我制定《通往AGI之路》的学习规划。并在为期一个月内将内容全部学完并掌握AI基本操作技巧
以下是为您制定的为期一个月的《通往 AGI 之路》学习规划: 第一周: 了解并选择感兴趣的学习小组,如 AI 音乐之路、关键词学社(AI 绘画)、SD 学社(AI 绘画)、AI 视频学社等。按照相应要求进群,如添加微信或飞书群,并备注相关信息。 第二周: 熟悉所选学习小组的活动规则和学习内容。 对于 AI 绘画相关的小组,开始学习相关软件的基本操作。 第三周: 积极参与小组活动,如根据关键词出图测试、案例实操等。 尝试将所学应用到实际操作中,如创建图像流智能体等。 第四周: 总结所学知识和实践经验。 巩固 AI 基本操作技巧,确保能够熟练运用。 在学习过程中,要注重学以致用,通过学习、分享不断填补知识的缝隙,成长进步。同时,要记住“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等学习要点,找到适合自己的学习路径。
2024-10-23
我是一个AI小白,希望学习掌握Ai工具应用于工作之中,请帮我制定2周的学习计划
以下是为您制定的两周 AI 学习计划: 第一周: 第一天至第二天:阅读「」,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。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。 第三天至第四天:在「」中选择适合初学者的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习。 第五天至第六天:根据自己的兴趣选择特定的 AI 模块(比如图像、音乐、视频等)进行深入学习,掌握提示词的技巧。 第七天:体验 AI 产品,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。 第二周: 第一天至第二天:学习编程语言,如 Python、JavaScript 等,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 第三天至第四天:尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索一些面向初学者的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 第五天至第六天:参与 AI 相关的实践项目,比如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。 第七天: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。 在学习过程中,要注重理论与实践相结合,多尝试使用各种产品做出自己的作品,并在知识库分享实践经验。
2024-10-10
能介绍几个关于软装工作要掌握的AI工具吗?
以下为您介绍几个关于软装工作要掌握的 AI 工具: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,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 ArchiMaster,软件的 UI 和设计成果颜值在线。 2. 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探索。设计师输入房间面积需求和土地约束,软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-28
查阅机器人文献资料,深度分析机器人文献资料,快速掌握机器人领域,评价机器人能力,分析机器人发展的趋势,写一份3OOO字分析报告。
很抱歉,目前知识库中没有关于您所需的机器人领域的详细文献资料及分析内容,无法为您直接生成一份 3000 字的分析报告。但我可以为您提供一些指导和建议,帮助您完成这份报告。 首先,您可以通过学术数据库(如 Web of Science、Scopus 等)、图书馆资源以及专业的机器人研究机构网站来获取相关的文献资料。在查阅文献时,关注权威期刊和知名学者的研究成果。 对于深度分析文献资料,您可以从以下几个方面入手:研究方法、实验数据、结论的可靠性等。同时,注意比较不同研究之间的异同点,找出研究的热点和空白领域。 在掌握机器人领域方面,了解机器人的分类(工业机器人、服务机器人、特种机器人等)、关键技术(传感器技术、控制算法、人工智能融合等)以及应用场景(制造业、医疗、物流等)是很重要的。 评价机器人的能力可以从性能指标(精度、速度、负载能力等)、智能化水平、适应性和可靠性等方面进行。 分析机器人发展的趋势时,考虑技术创新的推动(如新材料、新算法的应用)、市场需求的变化(如老龄化社会对服务机器人的需求增加)以及政策法规的影响等因素。 希望以上建议对您有所帮助,祝您顺利完成分析报告!
2024-09-01