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学习ai有哪些方向可以选择

回答

学习 AI 有以下几个方向可供选择:

  1. 编程语言基础:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。
  2. 工具和平台体验:尝试使用如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验其应用场景。也可以探索面向特定群体的教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。
  3. 基础知识学习:
    • 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(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。
    • 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。
  4. 实践项目参与: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,培养动手能力。
  5. 关注前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考其对未来社会的影响,培养思考和判断能力。
  6. 特定模块深入:根据自身兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等进行深入学习,掌握提示词技巧。
  7. 与 AI 产品互动:使用如 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。
  8. 结合特定领域:如将 AI 与宠物行业结合,包括 AI 宠物助手(自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等)、AI 宠物互动玩具、AI 宠物图像生成、AI 宠物医疗诊断、AI 宠物行为分析等,需要掌握基础的 AI 技术,了解宠物相关领域知识,关注应用案例并尝试开发原型。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:中学生如何开始学习 AI,有哪些好用的工具或者平台?

我总结了以下中学生学习AI的建议:1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习,这些是AI和机器学习的基础。学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的AI学习打下基础。2.尝试使用AI工具和平台可以使用ChatGPT、Midjourney等AI生成工具,体验AI的应用场景。探索一些面向中学生的AI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基础知识了解AI的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习AI在教育、医疗、金融等领域的应用案例。4.参与AI相关的实践项目可以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,培养动手能力。5.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,培养对AI的思考和判断能力。总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习AI知识和技能,为未来的AI发展做好准备。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

问:新手如何学习 AI?

了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」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「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」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),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你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你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。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,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。

问:AI 怎么和宠物结合?

我总结了以下关于AI+宠物赛道的一些例子和学习路径:1.AI宠物助手-基于自然语言处理和计算机视觉的AI宠物助手,可以帮助主人更好地照顾宠物-例如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等2.AI宠物互动玩具-利用AI技术开发的智能互动玩具,可以增强宠物的娱乐体验-例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等3.AI宠物图像生成-使用生成式AI模型,可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像-这可以帮助宠物主人定制个性化的宠物形象4.AI宠物医疗诊断-利用计算机视觉和机器学习技术,可以开发AI辅助的宠物医疗诊断系统-通过分析宠物的症状图像和病历数据,提供初步诊断建议5.AI宠物行为分析-基于传感器数据和计算机视觉,可以利用AI技术分析宠物的行为模式-帮助主人更好地了解宠物的需求和习性学习路径建议:1.掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等AI技术2.了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识3.关注业内先进的AI+宠物应用案例,学习其技术实现4.尝试开发简单的AI宠物应用原型,并不断迭代优化总的来说,AI+宠物是一个充满想象空间的新兴赛道,结合AI技术和宠物行业需求,可以开发出各种有趣有用的应用。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

其他人在问
AI硬件
以下是关于 AI 硬件的相关信息: AI Native 产品: AI Pin:由 Humane 公司开发的可穿戴设备,通过激光投影技术在手掌显示信息,由高通 Snapdragon 芯片驱动,运行 OpenAI 的 GPT4 语言模型,集成麦克风、摄像头和传感器,能语音通话、上网和回答问题,注重隐私保护,价格高昂,市场接受度可能受影响。 TAB AI:挂在脖子上的小冰盘,本质是麦克风和电池,使用蓝牙传输音频到手机和云端,ChatGPT 转录对话,各种人工智能模型提取见解,被称为“人工智能伴侣”或“clarity machine”。 OpenAI 和 Lovefrom 在软银 10 亿美元融资开发的“人工智能 iPhone”。 主流 AI 笔记本电脑: 截止 2024 年 5 月,主流的 AI 笔记本电脑是为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站,通常配备强大的 GPU(如 NVIDIA RTX 系列)、大容量内存和高速固态硬盘。 知名品牌包括:微软(Microsoft)第 11 代 Surface Pro、微星(MSI)Creator/Workstation 系列、技嘉(GIGABYTE)Aero/Aorus 系列、戴尔(Dell)Precision 移动工作站、惠普(HP)ZBook 移动工作站、联想(Lenovo)ThinkPad P 系列。 一般采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU,配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU,提供大容量内存和高速 NVMe SSD 存储选配,预装 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架和 AI 开发工具。 价格相对较高,通常在 2000 美元以上,用户需根据自身需求和预算选择,同时关注散热、续航等实际使用体验。 GenAI 硬件 TikTok 热度总榜: RayBan Meta Smart Glasses:眼镜,Meta 和 RayBan 出品,180000 个 TT 作品,价格 299 美元。 Vision Pro:眼镜,苹果出品,38600 个 TT 作品,价格 3999 美元。 cozmo:玩具机器人,Digital Dream Labs 出品,10500 个 TT 作品,价格 399 美元。 Lovot:玩具机器人,GROOVE X 出品,5931 个 TT 作品,价格 9000 美元。 Optimus:大型机器人,特斯拉出品,2641 个 TT 作品。 AI pin:吊坠,Humane 出品,1200 个 TT 作品,价格 699 美元。 PLAUD:录音机,Smart connection 出品,1072 个 TT 作品,价格 159 美元。 RabbitR1:吊坠,Rabbit Inc 出品,1048 个 TT 作品,价格 199 美元。 Loona:玩具机器人,KEYi Tech 出品,753 个 TT 作品,价格 449 美元。 Timekettle WT2:耳机,Timekettle 出品,751 个 TT 作品,价格 299 美元。 OrCam MYEYE:眼镜,OrCam 出品,532 个 TT 作品,价格 4250 美元。 Jibo:玩具机器人,Ling Technology 出品,492 个 TT 作品,价格 749 美元。 LOOI:玩具机器人,TangibleFuture 出品,400 个 TT 作品,价格 129 美元。 Pixel Buds Pro:耳机,谷歌出品,393 个 TT 作品,价格 199 美元。
2024-11-12
目前能力最强的AI是什么?
目前能力最强的 AI 是 GPT4。GPT4 是功能最强的人工智能写作工具,您可以在 Bing(选择“创新模式”)上免费访问,或者通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来使用。Claude 也是表现出色的 AI,紧随其后,并且提供了有限的免费选项。这些工具还被直接集成到常见的办公应用程序中,例如 Microsoft Office 将包括一个由 GPT 提供支持的副驾驶,Google Docs 将整合 Bard 的建议。
2024-11-12
AI画卡通画,有什么平台
以下是一些可以用于 AI 画卡通画的平台: MewXAI:这是一款强大专业且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等。访问地址:https://www.mewxai.cn/ Lucidchart:强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可自动化绘制多种示意图,如流程图、思维导图、网络拓扑图等。拖放界面易于使用,支持团队协作和实时编辑,有丰富的模板库和自动布局功能。官网:https://www.lucidchart.com/ Microsoft Visio:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计,集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作,有丰富的图表类型和模板,支持自动化和数据驱动的图表更新。官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware Diagrams.net:免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox),有多种图形和模板,易于创建和分享图表,可与多种第三方工具集成。官网:https://www.diagrams.net/
2024-11-12
现在有哪些AI陪伴类型的产品?
以下是一些 AI 陪伴类型的产品: 1. Character.ai:用户可以与数百个 AI 驱动的角色进行交流,还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika:用户可以设计理想的伴侣,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至能发送照片。 3. Talkie:主打情感路线,有大量 NPC 和丰富的剧情体系,游戏和休闲娱乐体验感强。 4. 星野、BubblePal:在长短记忆上做处理,突出陪伴意义,陪伴时间越久,知识库沉淀的个性化记录越丰富,越懂用户。 但每个产品都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的产品。
2024-11-12
AI 在教育行业的落地场景有哪些?
AI 在教育行业的落地场景主要包括以下方面: 1. 个性化学习:通过集成算法和大数据分析,如 Knewton 平台,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生的作文和开放性答案题,如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学:例如 Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,通过有趣方式加深学生对学科概念的理解。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行实验操作并获得 AI 系统反馈,如 Labster 的虚拟实验室平台。 5. 协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议。 6. 针对学生情况和兴趣定制学习内容。 7. 论文初稿搭建及论文审核。 8. 帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。
2024-11-12
ai生成图片
以下是关于如何判断一张图片是否为 AI 生成的相关内容: 首先,要培养鉴别 AI 生成图片的技能,需要训练自己的大脑模型。对于不善于此的朋友,可以借助一些网站,如 ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/),通过对大量图片数据的抓取和分析来给出画作属性的判断可能性。但在测试中可能存在问题,比如结构严谨的真实摄影作品可能会被误判为 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。 此外,还可以通过画面风格、物品 bug 等细节来辨别。就在我们总结这些方法的同时,AI 也在飞速修正作图 bug,所以这些方法可能随时失效。 我们曾在小红书、B 站等自媒体平台上以“ AIGC 鉴别”为话题发布图文,让大家判别真迹与 AI 仿品。在这个过程中发现,大家对判断哪幅图是 AI 生成的往往有一种直觉感受,但进一步询问如何看出时,多半难以迅速给出一套章程来描述或解释。所以我们系统地总结了“AIGC 鉴别”经验帖,帮助大家学会如何一眼盯真,两眼打假。
2024-11-12
学习AI方案
以下是为您提供的学习 AI 的方案: 对于新手: 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、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 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,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。 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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,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。 5. 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。 对于中学生: 1. 从编程语言入手学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 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:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:可以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,培养动手能力。 5. 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,培养对 AI 的思考和判断能力。 与“AI+教育”前辈交流的结论: 1. 学习通常是功利导向的,只有能带来强烈付费意愿的学习才更有动力,比如在 K12 买课场景中,家长更在乎孩子能否通过学习直接提高分数。 2. “突破性新技术+垂直行业知识”的组合能为学习者带来更高的投入产出比。以程序员为例,在很多大行业中,懂行业知识的程序员缺口很大。 3. 在 AI 领域,让 AI 工程师懂行业,让行业专家懂 AI,学习的投入产出比可以很高,但前提是要找到 AI 在该行业的高价值应用场景。 4. 现阶段“AI 口嗨者众,AI 实干家寡”的主要原因是没有能带来足够正反馈的高价值应用场景。
2024-11-11
提示词学习
以下是关于提示词学习的相关内容: 提示词的知识体系: 可分为五个维度,从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但对于初学者,舒适的学习顺序应是反过来的。 学习 Stable Diffusion 提示词的步骤: 1. 学习基本概念,包括了解其工作原理、模型架构,理解提示词如何影响生成结果,掌握提示词的组成部分。 2. 研究官方文档和教程,包括通读官方文档,研究开发团队和专家的分享。 3. 学习常见术语和范例,熟悉相关领域术语,研究优秀的图像标题和描述。 4. 掌握关键技巧,如组合词条精确描述效果,使用特定符号控制生成权重,处理抽象概念等。 5. 实践和反馈,尝试生成不同风格和主题的图像,对比结果并总结经验,在社区分享请教。 6. 创建提示词库,按主题、风格等维度建立,记录成功案例。 7. 持续跟进前沿,关注最新更新和趋势。 学习提示词运用的建议: 1. 理解提示词的作用,其为模型提供上下文和指示,影响输出质量。 2. 学习构建技巧,包括明确任务目标、给予背景信息和示例、使用清晰指令、明确特殊要求。 3. 参考优秀案例,可在领域社区、Github 等资源中寻找。 4. 实践、迭代、优化,多与模型互动,根据输出改进提示词。 5. 活用提示工程工具,如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 6. 跟上前沿研究,持续关注最新成果和方法论。
2024-11-11
小白学Ai的学习路径
以下是为小白提供的学习 AI 的路径: 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自己的作品。 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,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。 记住,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。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。
2024-11-11
学习AI,要会编程吗?
学习 AI 不一定必须会编程,但在深入学习时,编程能力会有很大帮助。 对于许多刚开始接触 AI 的朋友,会发现学习过程中需要编程,这可能会带来一定的困扰,因为很多教程默认学习者会打命令行,导致入门困难。 不过,也有一些简明的入门教程,能帮助大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,比如在 20 分钟内完成一个简单程序、一个爬虫应用抓取公众号文章、一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 Python 在 AI 领域被广泛使用,它就像哆啦 A 梦的百宝袋,拥有丰富的标准库,还能通过 pip 工具和 GitHub 平台获取更多资源。 OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务,可通过代码调用完成更多自动化任务。 对于复杂的项目,如开发一个 P2P 传输程序,涉及到多项关键技术和挑战,包括分布式系统设计、数据完整性校验、去中心化架构以及高效的数据传输技术,就需要具备一定的编程能力,如在 Rust 环境中进行项目初始化与配置,包括安装 Rust、管理版本、创建项目结构等。
2024-11-11
新手如何学习ai
对于新手学习 AI,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自己的作品。 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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,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。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住,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。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。
2024-11-10
如何学习 AI 提示词
以下是关于如何学习 AI 提示词的建议: 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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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。 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. 对于学习 SD 的提示词: 初学者可从官方资料入手,掌握基本概念。 中级阶段需大量实践,培养敏锐度。 高级阶段则要追求创新性、挖掘新维度。持续的学习、实践和总结反馈,是成为提示词高手的必由之路。 总之,学习 AI 提示词需要多方面的知识和经验积累。
2024-11-10
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
总结一下最新AI动态和新闻,各种新技术和新的应用方向
以下是最新的 AI 动态和新闻,以及新技术和新的应用方向: 技术研究方向: 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:有图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向: 编程基础:如 Python、C++等。 机器学习基础:如监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:涵盖数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:涉及模型优化、模型服务等。 行业实践:包含项目实战、案例分析等。 AIGC 周刊动态: 2024 年 7 月第二周:快手发布可灵网页版及大量模型更新;阶跃星辰发布多款模型;商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示;GraphRAG:微软开源新型 RAG 架构。 2024 年 7 月第三周:Anthropic 新增分享和后台功能;LLM 分布式训练框架 OpenDiLoCo;Odysseyml 重构 AI 视频生成技术。 2024 年 7 月第四周:Open AI 发布 GPT4omini、Mistral 发布三个小模型,还有其他一堆小模型等。 2024 年 7 月第五周:Meta 发布的 Llama3.1 405B 模型,具备 128K token 上下文窗口及对 8 种语言的改进,能与领先闭源模型竞争。评估显示其在指令遵循、代码和数学能力上表现优异。同时,还提到 AI 音乐工具 Udio 的大规模更新,以及 OpenAI 推出的 SearchGPT 搜索功能。 新手学习 AI 的方法: 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,了解主要分支及联系,浏览入门文章。 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习:如图像、音乐、视频等,掌握提示词技巧。 实践和尝试:实践巩固知识,使用各种产品创作,分享实践成果。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式。
2024-10-31
具身智能在制造行业的落地方向有哪些?
具身智能在制造行业的落地方向主要包括以下几个方面: 1. 预测性维护:利用具身智能技术预测机器故障,帮助工厂避免停机,提高生产效率。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提升产品质量。 3. 供应链管理:优化供应链,实现效率提升和成本降低。 4. 机器人自动化:控制工业机器人,进一步提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域,强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。它的核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,也可以是虚拟形态。具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发算法使智能体理解和解释视觉信息,进行有效的空间导航和物体识别。 作为一个系统性的工程,具身智能涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度,并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向发展。但也存在一些问题,比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端,机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样,触觉等感知信号以什么样的形式进入模型当中等。
2024-10-26
有代码基础和数学基础,帮我制定一份AI的学习计划,主要方向是数据分析、计算机视觉和AIGC
以下是一份针对您有代码基础和数学基础,以数据分析、计算机视觉和 AIGC 为主要方向的 AI 学习计划: 一、基础知识学习 1. 深入学习 AI 相关的基本概念,包括但不限于: AI(人工智能):了解其定义、发展历程和应用领域。 机器学习:掌握监督学习、无监督学习和强化学习的原理和应用。 深度学习:理解神经网络和神经元的工作原理。 2. 学习相关数学知识,如线性代数、概率论、统计学等,为后续的学习打下坚实基础。 二、数据分析方向 1. 学习数据分析的基本流程和方法,包括数据收集、清洗、预处理和可视化。 2. 掌握常见的数据分析工具和库,如 Python 的 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。 3. 学习数据挖掘和机器学习算法在数据分析中的应用,如分类、回归、聚类等。 三、计算机视觉方向 1. 学习计算机视觉的基本概念和原理,如图像处理、特征提取、目标检测等。 2. 掌握深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等,并学习使用它们进行计算机视觉任务的开发。 3. 实践常见的计算机视觉项目,如人脸识别、图像分类、目标跟踪等。 四、AIGC 方向 1. 了解 AIGC 的发展现状和应用场景。 2. 学习生成式模型,如生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等。 3. 实践 AIGC 相关的项目,如文本生成、图像生成等。 五、学习资源推荐 1. 在线课程:Coursera 上的《机器学习》《深度学习专项课程》等。 2. 书籍:《机器学习》(周志华)、《深度学习》(伊恩·古德费洛等)。 3. 开源项目:在 GitHub 上寻找相关的优秀开源项目进行学习和实践。 4. 视频资源: :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,内容硬核,值得观看。 六、实践与项目经验积累 积极参与实际项目,将所学知识应用到实际中,不断提升自己的能力。 请注意,学习是一个持续的过程,需要不断地实践和总结,祝您学习顺利!
2024-09-18
可以找最新研究方向论文的智能体
以下是关于具身智能的相关信息: 具身智能是人工智能领域的一个子领域,强调智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态,如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段,也影响其学习和发展。 具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力,执行能力是技术难点,涉及硬件设计,从执行角度来说,具身智能体主要分为移动和操作两大能力。在移动方面,如二足机器人、四足机器狗、轮式机器人在各种地形下实现鲁棒的移动仍是前沿学术问题。 相关研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发算法使智能体能够理解和解释视觉信息,进行有效空间导航和物体识别。 相关论文如《Catalyzing nextgeneration Artificial Intelligence through NeuroAI》,链接为:https://www.nature.com/articles/s4146702337180x 。 具身智能的测试如 Coffee test:一台机器需要进入一个普通的美国家庭,并弄清楚如何煮咖啡:找到咖啡机,找到咖啡,加水,找到一个杯子,然后通过按下适当的按钮来煮咖啡。网址:https://analyticsindiamag.com/turingtestisunreliablethewinogradschemaisobsoletecoffeeistheanswer/ 。 此外,DeepMind 开发出可以向人类学习的人工智能,Nature 发表了相关研究成果,研究人员在 3D 模拟环境中使用神经网络和强化学习,展示了 AI 智能体如何在没有直接从人类那里获取数据的情况下,通过观察来学习和模仿人类的行为,被视为向人工通用智能(AGI)迈进的一大步。
2024-09-16
主要AI工具的应用方向及优缺点
以下是一些主要 AI 工具的应用方向及优缺点: 与销售工作有关的 AI 工具: Salesforce 爱因斯坦: 优点:能通过分析大量数据集识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,具有自动化功能,可让销售团队专注于关键方面。 缺点:暂未提及。 Clari: 优点:专门从事智能收入运营,能创建高度准确的收入预测,统一数据并以易理解方式呈现,简化财务预测过程。 缺点:暂未提及。 Hightime: 优点:作为销售团队的 AI 助手,能处理重复性任务和耗时研究。 缺点:暂未提及。 适合软件项目经理的 AI 工具: 项目管理和任务跟踪工具:如 Jira、Trello 等,集成 AI 功能可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 优点:提高管理效率。 缺点:暂未提及。 文档和协作工具:如微软 Copilot 集成到 Office 套件,云存储服务如 Google Drive 提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 优点:为文档撰写、编辑等提供辅助,优化协作。 缺点:暂未提及。 风险管理和决策支持工具:可帮助识别和分析项目风险,并提供决策建议。 优点:提升决策科学性。 缺点:暂未提及。 沟通和协作工具:AI 助手辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 优点:优化沟通与协作。 缺点:暂未提及。 创意生成工具:如文心一格、Vega AI 等,帮助快速生成创意图像素材。 优点:提供创意支持。 缺点:暂未提及。 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践中的工具: 主要工具为 Midjourney 和 Stable Diffusion,辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。但未提及具体的优缺点。
2024-09-03
有可以出选择题的AI工具吗
目前有一些 AI 工具可以生成选择题,例如在一些开放发挥、自选工具的活动中,如“AI 切磋{摆摊}大会✨第四期 7 月 28 日”和“AIPO:校园 AI 创投活动 10 月 8 日 10 月 20 日”,参与者可以根据自己的需求选择工具。同时,在教育领域,借助大模型如 GPT 4.0 等,教师可以获得源源不断的真题库用于出题。但具体使用哪种工具,还需根据您的具体需求和使用场景来确定。
2024-10-29
AI圆桌会议,嘉宾包括通信公司内部管理人员和AI行业关注智慧城市公司技术专家,选择什么话题会比较合适和有吸引力?
以下是一些可能适合在该 AI 圆桌会议上讨论且具有吸引力的话题: 1. 通信技术在智慧城市中的创新应用与 AI 融合。 2. 如何利用 AI 提升通信网络的效率和安全性以支持智慧城市发展。 3. AI 驱动的智慧城市解决方案中的数据隐私和保护策略。 4. 通信公司与智慧城市技术公司在 AI 项目中的合作模式与挑战。 5. 基于 AI 的智慧城市交通管理和优化方案。 6. 通信基础设施对 AI 赋能的智慧城市服务质量的影响。 7. 利用 AI 预测和应对智慧城市中的通信故障和应急情况。 8. 探索 AI 在智慧城市能源管理中的潜力与通信支持。 9. 通信公司和智慧城市公司在 AI 人才培养和引进方面的经验分享。 10. 评估 AI 技术在改善智慧城市通信用户体验方面的成效。
2024-10-17
AI圆桌会议,嘉宾包括通信公司内部管理人员和AI行业外部公司技术专家,选择什么话题会比较合适和有吸引力?
以下是一些可能适合通信公司内部管理人员和 AI 行业外部公司技术专家参与的 AI 圆桌会议话题: 1. AI 在通信领域的应用与创新,包括如何提升通信网络的效率、优化用户体验等。 2. 探讨 AI 技术发展对通信行业商业模式的影响及应对策略。 3. 研究通信行业如何应对 AI 带来的安全和隐私挑战。 4. 分析 AI 如何助力通信公司实现智能化运营和管理。 5. 讨论 AI 人才在通信行业的培养与引进策略。 6. 展望未来通信与 AI 深度融合的发展趋势和前景。
2024-10-16
选择一首诗歌(可以自己写)利用A1工具生成图片
目前利用 AI 工具生成诗歌相关的图片,您可以尝试使用以下几种常见的 AI 绘画工具,如 DALL·E2、StableDiffusion 等。在使用时,您需要将诗歌中的关键元素和意象提取出来,作为输入的提示词,以便 AI 工具能够理解您的需求并生成相应的图片。但需要注意的是,AI 生成的图片效果可能会受到提示词的准确性和详细程度的影响。
2024-10-13
我要完成基于python交友网站数据撷取与分析这个毕设,如果我选择微博这个网站,你推荐我爬取哪些信息进行怎样的分析使用哪个算法
很抱歉,目前没有关于基于 Python 从微博网站进行交友网站数据撷取与分析的相关内容。但一般来说,您可以考虑爬取用户的基本信息(如年龄、性别、地区等)、发布的内容(包括文字、图片、视频等)、关注与被关注关系等。分析方面,可以进行用户画像构建、社交关系网络分析、内容情感分析等。算法的选择可能包括聚类算法(如 KMeans)、分类算法(如决策树、随机森林)、关联规则挖掘算法(如 Apriori)等。不过需要注意的是,爬取微博数据需要遵守相关法律法规和网站规定。
2024-10-11
为我提供一个可以选择风格的图生图ai工具
以下为您推荐一些可以选择风格的图生图 AI 工具: 1. Artguru AI Art Generator:这是一个在线平台,能够生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:是一款 AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果很好。 腾讯混元的“绘画”工具也已上线,在聊天之外的“灵感”栏目中,点开“绘画”工具,有 20 种可靠的 AI 绘画风格,如【赛博朋克风】、【日漫动画风】、【梵高画风】、【扁平插画风】、【像素插画风】、【马赛克风格】、【粘土手办风格】、【油画风格】、【黑白漫画风格】、【动漫风格】、【乐高风格】、【莫奈风格】、【古埃及风格】、【Q 版 3D 风格】、【Logo 创作风格】、【儿童绘本风格】、【毕加索风格】、【青花瓷风格】、【3D 渲染风格】、【漫画风格】。 另外,Tusiart 也有简易的上手教程: 1. 定主题:确定您需要生成一张什么主题、什么风格、表达什么信息的图。 2. 选择基础模型 Checkpoint:按照您需要的主题,找内容贴近的 checkpoint。一般可以选择模型大佬麦橘、墨幽的系列模型,比如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等,效果不错。 3. 选择 lora:在您想要生成的内容基础上,寻找内容重叠的 lora,帮助您控制图片效果及质量。可以多看看广场上做得好看的帖子里面,他们都在用什么 lora。 4. ControlNet:控制图片中一些特定的图像,可以用于控制人物姿态,或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。 5. 局部重绘:下篇再教。 6. 设置 VAE:无脑选择 840000 这个即可。 7. Prompt 提示词:用英文写您想要 AI 生成的内容,不用管语法也不要写长句,仅使用单词和短语的组合去表达您的需求。单词、短语之间用英文半角逗号隔开即可。 但需要注意的是,这些 AI 模型仍有一些局限,如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。
2024-09-13