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我要怎么用waytoAGI学东西

回答

WaytoAGI 是一个由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,具有以下功能和特点:

  1. 学习途径:参加如 AJ 组织的 wayto AGI 活动,可以认识很多小伙伴和前辈,从中学习到很多 AI 相关知识。
  2. 网站功能:
    • 和 AI 知识库对话,可询问任何关于 AI 的问题。
    • 提供集合的精选 AI 网站,按需求找到适合的工具。
    • 集合精选的提示词,可复制到 AI 对话网站使用。
    • 呈现知识库的精华内容。
  3. 离谱村:是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,参与者不分年龄层,都可以通过 AI 工具创作出各种作品。离谱村是一个没有被定义的地方,是灵魂的避风港,激励着人们发挥想象力,创造独特生活方式。

您可以通过参与相关活动、使用网站的各项功能以及参与离谱村的共创等方式,在 WaytoAGI 学习到丰富的 AI 知识。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

华小孩儿: 因为一个人,一个组织,一些活动,爱上了杭州

原文:来自[华小孩儿](https://www.xiaohongshu.com/explore/662fbdb0000000001e027aae?app_platform=ios&app_version=8.33&share_from_user_hidden=true&type=normal&author_share=1&xhsshare=WeixinSession&shareRedId=N0tHREU9PU82NzUyOTgwNjY0OThIOj5K&apptime=1715332451&wechatWid=e15f1c81af67c696deef18786c68196e&wechatOrigin=menu)从我一月初第一次参加AJ组织的wayto AGI活动,48h内决定参加到杭州酒店入住,从来没有那一次效率如此之高,也因为参加活动,我认识了很多小伙伴,好的前辈。第二次来杭:为了逃离考公考编考研的环境,来杭州的一个月,我感觉自己经历了很多的事情,分手失恋,跳槽试岗换公司,每天被论文和工作搞得团团转,根本没时间考虑太多感情的问题,充实又忙碌着,因为活动让我遇见更好的人,努力成为更好的人,除去工作上,我是一个非常I人,也是通过活动让我认识到了更多的朋友,厉害的大人,这让我觉得i don’t wanna be nobody anymore,i wanna be her,i wanna be someone ‘s friends.我想成为别人眼中的朋友,我想变强,在一次偶然的机会中,我想用obsidian做笔记,我碰到了一个问题,想要做出好看的笔记,我需要学会markdown语言,我向青旅的小伙伴请教,事实是ta并没有我想得那么难,我很开心学到了新知识!waytoagi学到很多ai相关知识.

问:这个网站可以干什么?

欢迎来到[WaytoAGI网站](https://www.waytoagi.com/),我们提供以下一些功能的使用:和AI知识库对话:你可以在这里问任何关于AI的问题AI网站:集合了精选的AI网站,按需求找到适合你的工具AI提示词:集合了精选的提示词,可以复制到AI对话网站来使用知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。总之,WaytoAGI网站和WaytoAGI知识库是各自独立的,但有相互关联,是希望成为你学习AI路上的好助手。类似问题:waytoagi网站可以做什么?这个网站有什么用?

离谱村的共创故事

先从WaytoAGI讲起WaytoAGI是由一群热爱AI的专家和爱好者共同建设的开源AI知识库,目前知识库的内容覆盖:AI绘画、AI视频、AI智能体、AI 3D等多个版块,包含赛事和活动促进大家动手实践。1000万的访问量足够展示大家对AI的热情。这个社区贡献并整合各种AI资源,使得大家都可以轻松学习各种AI知识,应用各类AI工具和实战案例等。WaytoAGI里有个离谱村离谱村是由WaytoAGI孵化的千人共创项目,让大家学习和接触AI更容易,更感兴趣。这里的参与者不分年龄层,一起脑洞和创意,都可以通过AI工具快速简单的创作出各种各样的作品,可以非常简单,有幼儿园的小朋友随时一个想法就作出奶酪老鼠,有新手小白跨界用AI学习编剧影视知识当起了“导演”,也有顶尖高手研究离谱村生物多智能体产生的社会观察实践。目标是大家一起用AI构建一个离谱世界。离谱村的世界离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的离谱村。有可能是在世界的尽头,有可能就在现实生活中,隐藏着一个被神秘与奇幻气息所笼罩的不起眼的小村庄。它也可能不存在于常规地图之上,唯有那些心怀冒险精神与未泯童心的探索者,方能发现它的踪迹。在这里,想象力是至高无上的法则,奇迹则是日常生活的一部分。村庄的一切看似荒诞不经,实则恰如其分地荒诞。然而,当我们觉得离谱村离谱时,村民或许也会以同样的眼光看待我们。离谱村不仅代表着一个物理空间,它更是灵魂的避风港,激励着每一个生命体发挥其无限的想象力,创造属于自己的独特生活方式。

其他人在问
我要做GPTs
做 GPTs 的原因主要有以下几点: 1. 从社会层面看,虽然 AI 信息充斥,但大多数人对其了解有限,直接面对大模型时交流有限。而 Character.ai 因创造具体角色,数据居高不下,这表明需要明确的引导,而 GPTs 的创作者们可以做到这一点。 2. 对于平台来说,需要场景反哺产品,也需要先行者带动,形成双赢的共存生态。 3. 从从业者角度,如作者自身,虽有丰富经验,但在做 LLMs 应用时面临诸多问题,如找不到落脚点、技术与业务的断档等。懂技术的人不懂业务,熟悉业务的人对新技术没概念。 4. 从产品角度,普通用户的简单交流大模型难以明白其意图,而 GPTs 通过对话引导逐步获取用户信息,将生成高质量 Prompt 的过程拆解为以一轮对话为最小单元任务的重复,解决了用户说什么以及低门槛生成高质量 Prompt 的问题。
2024-11-21
我有一张图像,我要如何用stable Diffusion给它添加噪音。我是一个小白,请给出详细的步骤,用webui来操作。
以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤: 1. 首先,了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本,然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声,在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上,完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中,对干净样本进行加噪处理,采用多次逐步增加噪声的方式,直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中,每次增加的噪声量级可以不同,假设存在 5 种噪声量级,每次都可以选取一种量级的噪声,以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比,在预处理阶段,先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度(Denoising strength)控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ,则不添加噪音;如果为 1 ,则添加最大数量的噪声,使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ,就完全相当于文本转图像,因为初始潜像完全是随机的噪声。
2024-11-18
我有一张图像,我要如何用stable Diffusion给它添加噪音
要使用 Stable Diffusion 给一张图像添加噪音,以下是相关的原理和过程: 在 Stable Diffusion 中,与 GAN 等生成式模型一样,它学习拟合训练集分布,并能够生成与训练集分布相似的输出结果。但与 GAN 相比,SD 模型训练过程更稳定,且具备更强的泛化性能,这归功于其核心的前向扩散过程和反向扩散过程。 在前向扩散过程中,SD 模型持续对一张图像添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵。而在反向扩散过程中,SD 模型进行去噪声过程,将一个随机噪声矩阵逐渐去噪声直至生成一张图像。 Stable Diffusion 的整个训练过程在最高维度上可以看成是如何加噪声和如何去噪声的过程,并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力。 其训练逻辑为: 1. 从数据集中随机选择一个训练样本。 2. 从 K 个噪声量级随机抽样一个 timestep t。 3. 将 timestep t 对应的高斯噪声添加到图片中。 4. 将加噪图片输入 UNet 中预测噪声。 5. 计算真实噪声和预测噪声的 L2 损失。 6. 计算梯度并更新 SD 模型参数。 在训练时,需要把加噪的数据集输入模型中,每一次迭代用 random 函数生成从强到弱各个强度的噪声,通常会生成 0 1000 一共 1001 种不同的噪声强度,通过 Time Embedding 嵌入到训练过程中。Time Embedding 由 Timesteps(时间步长)编码而来,引入 Timesteps 能够模拟一个随时间逐渐向图像加入噪声扰动的过程。每个 Timestep 代表一个噪声强度(较小的 Timestep 代表较弱的噪声扰动,而较大的 Timestep 代表较强的噪声扰动),通过多次增加噪声来逐渐改变干净图像的特征分布。 以下是一个简单的加噪声流程示例:首先从数据集中选择一张干净样本,然后再用 random 函数生成 0 3 一共 4 种强度的噪声,然后每次迭代中随机一种强度的噪声,增加到干净图片上,完成图片的加噪流程。 在训练过程中,首先对干净样本进行加噪处理,采用多次逐步增加噪声的方式,直至干净样本转变成为纯噪声。接着,让 SD 模型学习去噪过程,最后抽象出一个高维函数,这个函数能在纯噪声中不断“优化”噪声,得到一个干净样本。其中,将去噪过程具像化,就得到使用 UNet 预测噪声,并结合 Schedule 算法逐步去噪的过程。加噪和去噪过程都是逐步进行的,假设进行 K 步,那么每一步,SD 都要去预测噪声,从而形成“小步快跑的稳定去噪”。与此同时,在加噪过程中,每次增加的噪声量级可以不同,假设有 5 种噪声量级,那么每次都可以取一种量级的噪声,增加噪声的多样性。
2024-11-18
我要用数字人AI做教学讲课
数字人 AI 用于教学讲课具有诸多优势: 1. 突破时空限制:可以让历史人物如牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,白居易讲述《长恨歌》背后的故事,学生能与任何历史人物对话交流,不受时空约束。 2. 个性化教学:能根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化学习计划和资源,因材施教,提高学习效率和成果,缓解教育资源不平等问题。 3. 提高参与感:数字教师博学多能、善解人意且不受情绪左右,基本可实现一对一辅导,让学生参与感更高。 4. 丰富教学形式:如卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,包含 15 节视频课,持续更新并增加最新内容,还有课外社群辅导。课程回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件,如 AI 马斯克对谈 AI 乔布斯等。 5. 优化工作流:数字人的出现能在制作个人 IP 短视频、配音、直播、智能客服、虚拟偶像等领域完成赋能。 关于数字人课程的学习: 1. 推荐卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,建立了完整的数字人学习体系。 2. 报名方式可通过扫码查看课程详细内容和介绍。 在与 AI 交互方面: 1. 对于提示词工程和学习提示词,有人持反对观点,认为像打字和写作一样,不断尝试和大模型交互是最佳方法。 2. 和大模型交互不一定需要遵循规则,未达成目的可锲而不舍地开新窗口再尝试,或更换模型。 3. 用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与大模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-11-17
我现在是一个AI小白,我想学习AI相关知识,我要怎么进阶学习?
对于 AI 小白的进阶学习,您可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其之间的联系。 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)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品创作自己的作品。 分享实践后的经验和成果。 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,获取实际应用中的体验,激发对 AI 潜力的认识。 同时,您还需要掌握以下基础知识: 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。
2024-11-14
我要用Sd做图片细化,要怎么做?给出具体方法
以下是使用 SD 做图片细化的具体方法: 1. 对于更精确的蒙版,如人物的眼睛或配饰等,可使用 Segment Anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 后,AI 会自动下载模型,若没有魔法,可去云盘下载并放到指定文件目录下。在检测提示词中输入相关内容,如“eye”,AI 可自动检测并设置蒙版,还可通过预览箱体得到编号来选择调整单一部分。选择要修改的蒙版上传到重绘蒙版中,并添加提示词,如“闭眼”,点击生成即可完成修改。 2. 给人物换背景时,加载生成的背景蒙版。大模型选择 revAnimated_v122,正向提示词可设为“简单背景、花、国画、工笔”,蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好,可将其放入图生图中,使用 tile 模型做整体细化,还能给人物衣服添加国风元素。 3. SD 扩图时,若原本图片尺寸为 1152x1152 需增高高度,可设置为(1152x1526)。ControlNet 设置方面,若无法识别处理,可采取以下措施:提高 ControlNet 的权重(增加预处理权重,降低引导介入时机直到为 0,增加引导终止时机直到为 1);降低重绘幅度(高清修复大图时使用);把原始的黑白二维码叠加在二维码上方(正片叠底,保留 4 个定位点,擦去其他地方),调节透明度;使劲抽卡。 4. SD 放大通常重绘幅度设置在 0.3 以下,使用 tile 模型时可提高重绘幅度,如保持重绘幅度为 1 放大 1.5 倍绘图,能加强画面细节且不崩坏。对于草图,可将其导入 ControlNet 中,添加提示词进行细化,还可通过改变控制模式和增加关键词来优化效果,如实现随机提示词转换,用提示词对参考图做出调整。
2024-11-09
如何加入 WaytoAGI 社区群
如果您想加入 WaytoAGI 社区群,可以通过以下方式: 1. 填写问卷进群,群内会分享最新 AI 信息和社区活动。 2. 搜索微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信,备注 AI 共学,以便被拉进免费的 AI Agent 共学群。 3. 飞书群内置 AI 智能机器人,可以回复任何与 AI 相关的问题。 4. 新手可以使用 Kimi 智能助手入门学习和体验 AI,PC 端可通过下载。 5. 如需下载研究报告,诚邀您加入知识星球:了解。
2024-11-11
介绍一下WaytoAGI
WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 其特点和内容包括: 大家贡献并整合各种 AI 资源,使人们能轻松学习各类 AI 知识,应用 AI 工具和实战案例等。 知识库的内容覆盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块,还包含赛事和活动以促进大家动手实践。 孵化了离谱村这个千人共创项目,让大家更轻松、更有兴趣地学习和接触 AI。 2023 年 4 月 26 日诞生,在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量。 您可以通过以下方式进一步了解: 即刻体验:https://waytoagi.com/ 更多详细介绍: 此外,还有一些相关的内容,如: 放几个有意思的视频:离谱村、春晚、24 节气、 关键词学社:
2024-11-07
WaytoAGI主要功能是什么
WaytoAGI 主要有以下功能: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在这里询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,可按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,能复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 “通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台,具有以下特点: 1. 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 2. 定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 此外,WaytoAGI 的品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 总之,WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联,希望成为您学习 AI 路上的好助手。
2024-11-05
AI新手在WaytoAGI怎么入手学习AI并能获得现金收入
对于 AI 新手在 WaytoAGI 入手学习 AI 并获得现金收入,以下是一些建议: 学习 AI 有可能赚钱,但不保证每个人都能成功。人工智能领域有很多高薪工作,如数据科学家、机器学习工程师等,掌握相关技术可在这些岗位获得不错收入,且 AI 技术在各行业应用广泛,掌握技能能增加就业和职业发展机会。 然而,能否赚钱取决于多种因素,包括个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等。仅学会基础知识可能难以在竞争中脱颖而出,需要持续学习和实践。 对于新手,【野菩萨的 AIGC 资深课】是不错的选择。这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上值得推荐的课程之一,也是全网技术更新最快的课程。课程涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,无论新手还是进阶者都适用。 总之,新手要在 AI 领域获得现金收入,不仅要选对课程深入学习,还要不断提升自身能力,结合市场需求进行实践。
2024-11-04
在WaytoAGI如何从0开始学习AI
对于在 WaytoAGI 中从 0 开始学习 AI,以下是一些建议: 1. 学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力,不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。 2. 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。 3. 为您推荐【野菩萨的 AIGC 资深课】,这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,无论您是 AI 初学者还是进阶者,都能满足您的学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。 需要注意的是,开源社区资源丰富,适合自律的自主学习者,而知识付费课程能提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈,是一种高效的学习途径,您可以根据自身情况选择适合自己的学习方式。
2024-10-30
我可以通过waytoagi做些什么
通过 waytoAGI,您可以实现以下功能: 1. 自动问答:自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题,并对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索:在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据,快速返回相关内容。 3. 文档引用:提供与用户查询相关的文档部分或引用,帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学:通过互动式的问答,帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新:分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动:促进群内讨论,提问和回答,增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享:提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持:支持多语言问答,满足不同背景用户的需求。 此外,在 WaytoAGI 网站上,您还可以: 1. 和 AI 知识库对话,询问任何关于 AI 的问题。 2. 浏览集合的精选 AI 网站,按需求找到适合您的工具。 3. 查看集合的精选提示词,并复制到 AI 对话网站使用。 4. 了解知识库精选内容,获取每天知识库的精华。 总之,WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库各自独立又相互关联,旨在成为您学习 AI 路上的好助手。
2024-10-29
AI学习需要学习那些东西
以下是关于学习 AI 所需内容的总结: 对于中学生: 1. 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术(机器学习、深度学习等)以及在各领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等,尝试用 AI 技术解决实际问题。 5. 关注 AI 发展的前沿动态,了解最新进展,思考其对未来社会的影响。 对于新手: 1. 了解 AI 基本概念,熟悉术语和基础概念,了解主要分支及它们之间的联系,浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅,可在「」中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣的模块深入学习,如图像、音乐、视频等。 对于不会代码但想学习 Python + AI 的: 1. 学习 Python 的属性和方法,包括为类定义属性和方法,通过对象调用。 2. 了解继承和多态,包括类之间的继承关系和多态的实现。 3. 理解异常处理,包括异常的概念和如何使用 try 和 except 语句处理错误。 4. 掌握文件操作,如文件读写、文件与路径操作。 5. 对于 AI,尝试了解基础内容,如 AI 背景知识基础理论(人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系)、历史发展(重要里程碑)、数学基础(统计学基础、线性代数、概率论)、算法和模型(监督学习、无监督学习)。
2024-09-24
我想进行机器学习、深度学习、人工智能等内容的科普讲解,请给我一个思路,应该如何给非专业人士讲解这些东西,应该从哪里开始讲起,请给我一些做的比较好的课程或者博客的参考,然后请帮我设计教学大纲。
以下是为您提供的给非专业人士讲解机器学习、深度学习、人工智能等内容的思路和教学大纲参考,同时为您推荐相关课程或博客: 讲解思路: 1. 从日常生活中的简单例子入手,引出人工智能的概念,让非专业人士能够直观感受到其存在和作用。 2. 逐步深入,介绍机器学习的基本概念和常见类型,如监督学习、无监督学习和强化学习,通过具体案例帮助理解。 3. 接着讲解深度学习,解释其与人脑神经网络的相似之处以及为什么会有“深度”之称。 4. 结合实际应用场景,展示这些技术的成果和影响,激发兴趣。 教学大纲: 1. 人工智能概述 介绍什么是人工智能(AI),通过智能语音助手、自动驾驶等实例说明其在生活中的应用。 2. 机器学习基础 解释机器学习的概念,即电脑如何找规律学习。 详细介绍监督学习,包括有标签的训练数据以及分类和回归任务。 讲解无监督学习,如聚类任务,通过新闻文章分组的例子帮助理解。 阐述强化学习,以训练小狗为例说明从反馈中学习的原理。 3. 深度学习探秘 说明深度学习参照人脑神经网络的原理。 解释为什么有多层结构被称为“深度”。 推荐课程或博客: 。这是某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,视频链接是第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2024-08-09