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如何学习 AI 提示词

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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「从这里启程」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「入门:AI 学习路径」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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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。

学社说明

在各大社交平台上,我们能欣赏到众多以AI技术创作的精美画作。博主们通常会分享一组英文提示词,让你能够依此复现这些作品。然而,随着时间推移,你可能会发现自己陷入了仅仅复制与粘贴的循环中,似乎并未从中学到任何实质性的技能。你也尝试理解那些复杂的提示词时,密集的英文表述和不准确的翻译常常令人望而却步。但实际上,掌握并理解一些提示词中的核心关键词并不像想象中那么困难,只要掌握了正确的方法,你完全有能力独立还原并创新创作过程。[heading1]目标[content]大家一起收集和测试,适用AI绘画提示词中的核心关键词,让新手规避无效探索,为相关从业人员节省时间。[heading1]招募[content]一起根据群中的每天给出的关键词,通过出图测试关键词效果,有midjourney账号,喜欢AI绘画即可。扫飞书二维码进群[heading1]学习[content]根据关键词做创意,收录不错的作品。

问:如何系统学习 SD 的提示词

总之,学习SD提示词需要多方面的知识和经验积累。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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

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AI可以解决可控性核聚变吗
AI 可以在一定程度上协助解决可控性核聚变问题。 从全人类能源供给的角度来看,可控核聚变是唯一有希望大幅提升全人类能源供给数量级的技术。目前,在可控核聚变技术的研究中,AI 已经发挥了作用。例如,普林斯顿大学等离子体物理实验室通过 AI 成功在离子体撕裂前 300ms 进行了预测,这是可控核聚变进展的一小步。 同时,由于 AI 发展对能源的强大需求,科技公司纷纷投资致力于核聚变技术商业化的公司,如 Sam Altman 投资了 Helion Energy,谷歌投资了 TAE Technologies,OpenAI 投资了 Commonwealth Fusion Systems。这很有可能加速攻克可控核聚变技术的难题。 此外,AI 已经在工业中对诸如控制核聚变过程等大规模安全关键实践带来了变革。
2024-11-13
AI可以运用于炒股领域吗
AI 可以运用于炒股领域。 目前,AI 在炒股领域的应用仍处于不断探索和发展的阶段。例如,博主林亦 LYi 的《AI 炒股?我开了一家员工全是 AI 的公司,自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已有十多年历史,大型语言模型通过生成式人工智能代表着重大飞跃,可能为金融服务市场带来数十年来最大的变革。但需要注意的是,AI 在炒股领域的应用还存在一些挑战和需要完善的地方。一方面,高度智能化的能力需要进一步打磨,概念落地还有较长距离;另一方面,AI 与金融服务的结合还需要不断探索和优化。
2024-11-13
能做高等数学的AI
以下是为您整理的关于能做高等数学的 AI 的相关信息: Pi 对于高等数学的表现不稳定,有时不回答,有时能回答但可能答错,状态飘忽不定。比如在做七八道高等数学入门水平的题时,存在这样的情况。 沃尔夫勒姆认为,人工智能在“流体动力学风格”的数学水平上可能提供代码帮助,但对于真正新的、不涉及太多“样板文件”的内容,帮助有限。数学家在做数学时似乎在更高水平上对“微观元数学”进行了“粗粒度”处理。
2024-11-13
论文写作相关的AI推荐
以下是为您推荐的与论文写作相关的 AI 工具: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:虽非纯粹 AI 工具,但结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见,以下工具可供考虑: Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 Scholarcy:可提取文档结构化数据,生成文章概要,包含多个分析板块。 ChatGPT:强大的自然语言处理模型,能提供修改意见和帮助。 在 AI 文章排版方面,以下工具较为流行: Grammarly:不仅检查语法拼写,还有排版功能,改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助编辑器和插件。 PandaDoc:文档自动化平台,用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板和协作工具,适合学术写作排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 LaTeX 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-13
有哪些著名的AI咨询公司?提供方案解决的那种
以下是一些著名的提供方案解决的 AI 咨询公司及相关信息: 在 AI 心理咨询产品方面,有 Woebot、Replika、Talkspace、Wysa、Moodfit、Youper 等。Woebot 是基于聊天机器人的心理健康平台,使用认知行为疗法原理引导用户。Replika 是 AI 驱动的个人朋友,提供情感支持和指导。Talkspace 是在线心理咨询平台,使用 AI 技术匹配咨询师。Wysa 提供情绪管理和心理健康支持。Moodfit 分析用户情绪模式并提供建议。Youper 结合 AI 和虚拟现实改善心理健康。但对于严重心理问题仍需专业帮助,且应作为传统咨询的补充。 在其他 AI 应用方面,如 14 号的小红书穿搭推荐,是 AI 时尚穿搭建议平台,利用图像识别和数据分析,根据用户身材和风格提供穿搭建议。15 号的蚂蚁财富智能理财助手,通过数据分析和机器学习为用户提供专业投资建议。16 号的法信智能法律咨询,运用自然语言处理和知识图谱解答法律问题。17 号的慧植农当家等是 AI 农业病虫害识别系统,借助图像识别和机器学习帮助农民识别病虫害。18 号的小米智能家居系统,基于物联网技术和机器学习实现家居设备智能化控制。19 号的文案狗等是 AI 广告文案生成工具,通过自然语言处理快速生成吸引人的广告文案。 在生成式 AI 平台的基础设施供应商方面,英伟达是目前该领域最大的幕后赢家,其数据中心 GPU 收入可观,建立了坚固的护城河。同时也有其他供应商,如甲骨文等挑战者,以及一些提供针对大模型开发人员解决方案的初创公司,如 Coreweave 和 Lambda Labs 等。此外还有谷歌张量处理单元(TPU)、AMD Instinct GPU、AWS Inferentia 和 Trainium 芯片,以及来自 Cerebras、Sambanova 和 Graphcore 等初创公司的 AI 加速器,英特尔也带着高端芯片进入市场,但新芯片占据的市场份额有限。
2024-11-13
如何用ai模型做训练
以下是关于如何用 AI 模型做训练的相关内容: 要在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变,应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和学徒实践开始,AI 也应如此。当前的学习方式存在问题,应通过堆叠模型训练,如先训练生物学、化学模型,再添加特定数据点。就像预医学生从基础课程学起,设计新疗法的科学家经历多年学习和指导,这种方式能培养处理细微差别决策的直觉。 大模型的构建过程包括: 1. 收集海量数据:如同教孩子博学多才要让其阅读大量资料,对于 AI 模型要收集互联网上的各种文本数据。 2. 预处理数据:像为孩子整理适合的资料,AI 研究人员要清理和组织收集的数据,如删除垃圾信息、纠正拼写错误等。 3. 设计模型架构:为孩子设计学习计划,研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构,通常是复杂的神经网络,如 Transformer 架构。 4. 训练模型:像孩子开始学习,AI 模型开始“阅读”数据,通过反复预测句子中的下一个词等方式逐渐学会理解和生成人类语言。 为提高 AI 模型的鲁棒性,应对可能的“恶意”样本数据导致的幻觉,可使用对抗训练技术,让模型在训练中接触并学会识别和抵抗。
2024-11-13
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: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:通读官方文档,研究开发团队和专家的教程与技巧分享。 3. 学习常见术语和范例:熟悉相关领域术语和概念,研究优秀的图像标题和描述作为范例。 4. 掌握关键技巧:学会组合词条精确描述效果,掌握控制生成权重的符号技巧,处理抽象概念等无形事物的描述。 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,在社区分享请教获取反馈。 6. 创建提示词库:按主题、风格等维度建立,记录成功案例方便复用。 7. 持续跟进前沿:关注最新更新和社区分享,掌握新技术、新范式、新趋势。 学习提示词运用的建议: 1. 理解提示词的作用:向模型提供上下文和指示,影响模型输出质量。 2. 学习构建技巧:明确任务目标,用简洁准确语言描述,提供背景信息和示例,使用清晰指令,明确特殊要求。 3. 参考优秀案例:在领域社区、Github 等资源中研究学习。 4. 实践、迭代、优化:与语言模型互动,根据输出提高提示词质量,尝试变体并分析差异。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 6. 跟上前沿研究:持续关注最新研究成果和方法论。
2024-11-13
我现在正在使用mid journey生成图片,做漫画,我想知道怎么样写提示词,才能更好的让mid journey生成我需要的图片
以下是关于在 Midjourney 中写提示词以生成所需图片的一些指导: 1. 常规操作: 登录 Discord 网站,打开 MJ 服务器出图。 通过 /imagine 命令,在对话框输入“/imagine”激活指令,然后把提示词粘贴到“prompt”后面,点击发送即可。 想要多少张图片,就要输入多少次提示词,且输入下一次提示词之前,要等待上一张图片生成完毕。 2. 使用插件提效: Autojourney 是电脑浏览器的一个插件,可在浏览器拓展程序中下载安装。 它功能强大,支持批量发送提示词、自动下载图片、自动放大图片、生成提示词等功能,能够提高使用 Midjourney 的效率。 点击浏览器右上角的插件,选择 Autojourney 插件将其激活,将提示词复制到插件中点击发送,提示词会排队进入 MJ 发送程序,自动批量出图。 Autojourney 插件支持一次输入 10 组提示词。 3. Midjourney V6 更新风格参考命令 2.0“sref”: 将“sref”和 URL添加到提示的末尾,以参考风格参考图像的视觉风格创建新图像。 新提示本身没有美学内容,有助于“sref”的执行。 4. Midjourney 最新编辑器更新: 常见问题:提出极其不合适的请求或要求修改非常小的区域,可能无法得到预期结果;在场景中放很小的头部并要求外绘,生成的身体可能会太大。 重纹理化:是一种通过使用另一张图像来引导图像结构或构图的方法,从构图引导图像开始,然后使用提示词和参数添加所需细节。 右侧显示的缩略图:显示器右侧的缩略图显示最近几次编辑会话的记录,左边稍大的缩略图是上传或链接的母图像,其他四张是子图像,展示根据提示生成的不同表达方式。 “View All /查看全部”按钮:每次在不改变选择区域的情况下对母图像进行编辑时,会生成新的缩略图行,更改提示词,新提示词对应的图像会显示在子图像中。
2024-11-13
如何学习提示词
学习提示词可以参考以下步骤和方法: 1. 基础概念学习 了解相关模型(如 Stable Diffusion)的工作原理和架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分,如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方资料 通读官方文档,了解提示词相关指南。 研究开发团队和专家的教程、技巧分享。 3. 学习常见术语和范例 熟悉相关领域(如 UI、艺术、摄影)的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述作为范例。 4. 掌握关键技巧 学会组合多个词条精确描述想要的效果。 掌握使用特定符号(如“()”、“”)控制生成权重。 学会处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践与反馈 用不同提示词生成各种风格和主题的图像。 对比结果,分析原因,总结经验。 在社区分享,请教高手获取反馈建议。 6. 创建提示词库 按主题、风格等维度建立自己的词库。 记录成功案例和总结,方便复用。 7. 持续跟进前沿 关注模型的最新更新和社区动态。 掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外,还需注意: 1. 理解提示词的作用,它为模型提供上下文和指示,影响输出质量。 2. 学习构建技巧,明确任务目标,用简洁准确语言描述,提供背景信息和示例,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. 多实践、迭代、优化,尝试变体并分析输出差异。 5. 活用提示工程工具,如 Anthropic 的 Constitutional AI。 6. 跟上前沿研究,提示工程是前沿领域,持续关注最新成果和方法论。 精心设计的提示词能最大程度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结才能掌握窍门。
2024-11-13
如何学习提示词
学习提示词可以按照以下步骤和方法进行: 1. 基本概念的学习: 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分,如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方文档和教程: 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例: 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧: 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈: 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库: 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿: 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外,提示词在现代大型语言模型中极其重要,掌握其运用技巧能最大限度发挥模型潜能。具体包括: 1. 理解提示词的作用:提示词向模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧: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,帮助模型理解语境;使用清晰指令,如“解释”“总结”“创作”等;对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,了解行之有效的模式和技巧。 4. 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。 5. 活用提示工程工具:目前已有一些提示工程工具可供使用。 6. 跟上前沿研究:提示工程是当前前沿研究领域之一,持续关注最新研究成果和方法论。 提示词是给大语言模型的输入文本,用于指定模型执行任务和生成输出,发挥“提示”模型的作用。设计高质量提示词需根据目标任务和模型能力精心设计。学习提示词需要先了解大模型特性,具备清晰表述需求和任务的能力。
2024-11-13
suno提示词怎么写
以下是关于 Suno 提示词的写法: 在创作“离谱村”时,先收到台词素材和配音,构思出“童趣”“欢乐”等词,让 AJ 提出活泼、离谱搞笑的方向。然后把台词和想到的形容词投喂给 GPT4 生成音乐脚本,再将脚本输入给 SunoBeats 生成提示词。但最初生成的提示词太长,之后参考论坛网友分享的格式,即通过调式变化加上情节描述,使用和弦进展推动故事情节发展,让 SunoBeats 模仿这种格式生成提示词,测试发现这种格式的提示词质量更好、利用率更高。 推荐的写法可参考详细教程,如。 Suno 创作音乐的小技巧:如果想参考现有歌曲的节奏,可以在(引子)来更好地告诉 AI 这段歌词应该怎么唱。
2024-11-13
给图片写提示词
以下是关于给图片写提示词的相关内容: 在 SD 文生图中,提示词的一些规则如下: 括号和“:1.2”等用于增加权重,权重越高在画面中体现越充分,提示词的先后顺序也会影响权重。 反向提示词可以告诉 AI 不要的内容,例如:NSFw,等。 描述逻辑通常包括人物及主体特征(服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(室内室外、大场景、小细节),环境光照(白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(高画质、高分辨率),画风(插画、二次元、写实)。 可以利用一些辅助网站来写提示词,如 http://www.atoolbox.net/ ,通过选项卡方式快速填写关键词信息;https://ai.dawnmark.cn/ ,每种参数有缩略图参考;还可以在 C 站(https://civitai.com/)抄作业,复制图的参数粘贴到正向提示词栏。但要注意图像作者使用的大模型和 LORA,不然即使参数一样,生成的图也会不同。也可以选取部分好的描述词,如人物描写、背景描述、小元素或画面质感等。 给自己做卡通头像时的提示词操作: 在聊天窗口输入/imainge 找到/imagine prompt,放入链接,加提示词,以英文逗号分隔,再加上设置参数。 设置参数包括:“iw 1.5”设置参考图片的权重,数值越高与参考图片越接近,默认 0.5,最大 2;“s 500”设置风格强度,数字越大越有创造力和想象力,可设 0 1000 间任意整数;“v 5”指用 midjourney 的第 5 代版本,需订阅付费,不想付费可用“v 4”;“no glasses”指不戴眼镜。 例如完整提示词:simple avatar,Disney boy,3d rendering,iw 1.5 s 500 v 5 。若不满意可调整“s”和“iw”的值多次尝试。
2024-11-13
如何可以快速的学习Agi
以下是关于快速学习 AGI 的一些建议: 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。 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。 鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情,即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。
2024-11-13
如何学习AI的基础到高深的用法
以下是从基础到高深学习 AI 用法的建议: 基础阶段: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」,熟悉 AI 术语和基础概念,包括主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)及它们的联系。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(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 深入阶段: 1. 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,可根据兴趣选择特定模块。掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 2. 实践和尝试:理论学习后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品创作作品,知识库中有相关作品和文章分享,欢迎实践后分享。 3. 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,获取实际应用中的第一手体验。 精进阶段(针对不会代码但希望深入的情况): 1. Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等基本数据类型。 控制流:学习使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)控制程序执行流程。 函数:包括定义和调用函数,理解参数和返回值,以及作用域和命名空间。 模块和包:学会导入模块,使用包扩展程序功能。 面向对象编程(OOP):了解类和对象的定义与实例化,以及属性和方法,还有继承和多态。 异常处理:理解异常及其工作原理,学会使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作:掌握文件读写,处理文件与路径。
2024-11-13
零基础学习AI,需要报名学习,还是先免费网站开始
对于零基础学习 AI,您可以先从以下几个方面入手: 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,包括人工智能是什么,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,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。 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。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,您可以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。 建议您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。 至于是否需要报名学习还是先从免费网站开始,这取决于您的个人情况和学习习惯。如果您希望有系统的指导和监督,并且经济条件允许,报名学习可能更适合您。但如果您想先初步了解和尝试,从免费网站开始也是一个不错的选择。
2024-11-13