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学习AI，要会编程吗？

回答

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。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

在深入学习AI时，许多朋友发现需要编程，变得头大。同时，各类教程都默认了你会打命令行，导致入门十分困难。鉴于此，就有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握Python和AI的相互调用。并使你在接下来的20分钟内，循序渐进的完成以下任务：完成一个简单程序完成一个爬虫应用，抓取公众号文章完成一个AI应用，为公众号文章生成概述[heading2]一些背景[content]知己知彼，百战不殆[heading3]关于Python[content]Python就像哆拉A梦，它:拥有一个百宝袋，装满了各种道具，被称为标准库。当遇到问题时，都可以拿出来直接使用。如果百宝袋里的道具不够用，还可以打电话给未来百货，去订购新道具。在这里：打电话：对应pip一类的工具，可以用来订购任何的道具。未来百货：对应GitHub一类的分享代码的平台，里面啥都有。被全世界广泛使用，尤其是在AI领域，所以遍地是大哥[heading3]关于OpenAI API[content]OpenAI通过两种方式提供服务:其一：通过ChatGPT，提供开箱即用的服务，直接对话即可，简单直观。其二：通过OpenAI API，提供更加灵活的服务，通过代码调用，来完成更多自动化任务，比如全自动将本地的1万本小说，从中文翻译成英文。发现了没，这里的OpenAI API，对应着上面未来百货道具。

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

在深入学习AI时，许多朋友发现需要编程，变得头大。同时，各类教程都默认了你会打命令行，导致入门十分困难。鉴于此，就有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握Python和AI的相互调用。并使你在接下来的20分钟内，循序渐进的完成以下任务：完成一个简单程序完成一个爬虫应用，抓取公众号文章完成一个AI应用，为公众号文章生成概述

齐码蓝：你（或孩子）还需要学编程吗？AI编程Master GPTs

根据你提供的信息，我可以给出更具体的指导，例如项目初始化、环境配置、库的选择等。你我想写一个P2P传输的程序，会有Discovery Server和Relay Server，Discover Server是用于端到端的IP握手，Relay Server是为了提供传输cache和分块传输管道，考虑数据分布式的完整CAP问题，端到端会用一个跟文件系统优化相关的大小，将各文件分块并记录其hash值用于判断数据传输完整性；Discovery Server和Relay Server可以支持多点分布式去中心化，实现P2P传输，传输信道同时考虑TCP、UDP、QUIC、Socket和RPC传输，数据的读写考虑实用DMA或RDMA技术；AI编程Master对话ID:[cfd7f546e8ecae3b5f8b2d2c83f8a9a3]你计划开发的P2P传输程序设计思路十分先进，充分考虑了现代网络传输中的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。下面是针对你的项目设计的一些建议和思路：[heading3]项目初始化与配置[heading4]Rust环境配置[content]首先，确保你的开发环境已经安装了Rust。你可以通过官网[https://www.rust-lang.org/](https://www.rust-lang.org/)获取安装指南。使用rustup工具来管理Rust版本是个不错的选择，它可以帮助你安装Rust编译器和Cargo包管理器。[heading4]项目结构[content]使用cargo new <project_name>创建新的Rust项目，这将会为你的项目生成一个基本的文件结构和Cargo.toml文件，后者用于管理项目依赖。

其他人在问
用AI写公众号文章
利用 AI 写公众号文章的关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）： 1. 基本提示词能让 AI 生成基础文章，若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，以更好地捕捉文章的语气、风格和重点。例如：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。” 2. 提示词不仅为 AI 提供明确指导，还设定文章基本结构和内容要求，AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章，但最终产出的内容可能需要微调，以符合预期和公众号风格。 3. 此外，还可通过以下方式利用 AI 辅助写作： 草拟各类初稿，如博客文章、论文、宣传材料等，只需给出提示。 将文本粘贴给 AI，要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子等，以激发自己写出更好的作品。 让 AI 协助完成没时间做的任务，如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 当在任务中遇到困难挑战而分心时，AI 能提供动力。
2024-11-21
入门学习AI
以下是为新手提供的 AI 入门学习建议： 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，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，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。 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。 推荐新手使用 Kimi 智能助手入门学习和体验 AI，其不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 PC 端： 移动端 Android/ios：
2024-11-21
Langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链按顺序执行以完成特定任务。 具有模型抽象、提示模板和值、链、代理等功能。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： 框架与技术：LangChain 作为框架，提供实现 RAG 必需的工具和组件，RAG 技术可在其框架内实施利用。 模块化实现：允许开发者通过模块化组件构建 RAG 应用程序，如使用检索器和生成模型创建完整的 RAG 流程。 简化开发：通过提供现成的链和提示模板简化 RAG 应用开发过程。 提高性能：利用 LangChain 实现 RAG 可创建更高效、准确的应用，尤其在需大量外部信息辅助决策的场景。 应用构建：通过丰富的 API 和组件库支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 开发 LangChain 应用构建 RAG 应用时，LangChain 提供以下组件： 数据加载器：从数据源加载数据并转换为文档对象，包含页面内容和元数据。 文本分割器：将文档对象分割成多个较小文档对象，方便后续检索和生成。 文本嵌入器：将文本转换为高维向量，用于衡量文本相似度以实现检索。 向量存储器：存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。 检索器：根据文本查询返回相关文档对象，常见实现是向量存储器检索器。 聊天模型：基于大模型实现文本生成功能。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下：（具体流程未给出）
2024-11-21
Aigc
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 AIGC 常见的产品项目和媒介众多。语言文字类有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等；语音声音类有 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等；图片美术类有早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型带火了我们熟悉的 Midjourney、先驱者谷歌的 Disco Diffusion、一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等。 SD 是 Stable Diffusion 的简称，是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，主要用于根据文本的描述产生详细图像，是一种扩散模型的变体，叫做“潜在扩散模型”。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用，包括文字生成、图像生成、视频生成等。 AIGC、UGC 和 PGC 都是内容生成的不同方式。AIGC 由人工智能生成内容，优势在于快速、大规模生成内容，适用于自动化新闻、广告创作等；UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，适用于社交媒体、社区论坛等；PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等。 AIGC 在 CRM 领域有着广阔的应用前景，主要包括个性化营销内容创作、客户服务对话系统、产品推荐引擎、CRM 数据分析报告生成、智能翻译和本地化、虚拟数字人和营销视频内容生成、客户反馈分析等方面。不过在应用过程中，仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-11-21
Ai是什么
AI 是一门令人兴奋的科学，它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西，其生态位是一种似人而非人的存在。 从技术角度看，AI 研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。最初计算机用于按照明确的程序进行数字运算，而对于像根据照片判断一个人的年龄这类无法明确编程的任务，正是 AI 所感兴趣的。 AI 已经渗透到各行各业，有着广泛的应用场景： 医疗保健方面，包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务领域，涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务中，有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等应用。 制造业里，涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输行业也有相关应用。
2024-11-21
目前最方便的用来编程的免费AI有哪些？不能只会生成代码，还要像cursor一样有多种便利的编程功能
目前较为方便且具有多种便利编程功能的免费 AI 编程工具包括： 1. Cursor：是一个现代化的集成开发环境（IDE），具有 AI 辅助编码、代码自动补全、实时代码分析、多语言支持、集成终端、Git 集成、自定义主题、跨平台、性能优化和实时协作等特点。可通过 https://www.cursor.com/ 链接进入主页下载。 2. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 3. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 4. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 5. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码。 6. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。个人使用免费。 7. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手。 8. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，提供代码建议、重构提示和代码解释，提高编程效率和准确性。 此外，还有一些其他工具，如 Wing Python IDE Pro，专为 Python 编程设计，集成多种功能，但年度许可证起价 179 美元/月；Smol Developer 是开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整的代码库，遵循 MIT 许可证。 每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。更多辅助编程 AI 产品，还可以查看 https://www.waytoagi.com/category/65 。
2024-11-21
建筑师要会的AI软件
以下是一些建筑师可能会用到的 AI 软件： 1. 对于审核规划平面图： HDAidMaster：云端工具，建筑师可使用主流 AIGC 功能进行集卡式方案创作，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai：主要面向住宅行业，能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 2. 对于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合支持逻辑视图创建。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（现 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。
2024-08-29
我想做aigc产品经理，都要会ai哪些专业知识
如果您想成为 AIGC 产品经理，以下是一些需要掌握的 AI 专业知识： 1. 对 AIGC 有坚定的信念：记得第一次使用 ChatGPT 时的兴奋，关注 AI 发展动态，如熬夜看过 GPT4、Copilot 的发布会，想办法搞定 Plus 账号，期待 GPT5 等。 2. 熟悉各类 AIGC 应用：用过如 GPT4、NewBing、Kimi、Perplexity、Suno 等应用，对新的爆款产品能第一时间尝试。 3. 具备实践能力：可以简单上手，不限于调用 API 做小 demo，会写复杂的提示词，做简单的 RAG 应用、文生图、视频，微调模型等。 4. 理解算法知识： 了解基本的机器学习算法原理，有助于更好地理解产品核心技术，做出合理决策。 掌握一定算法知识，能与开发团队有效沟通，减少信息不对称带来的误解。 在产品规划阶段，评估某些功能的技术可行性。 把握 AI 技术发展迅速的趋势，更好地把握产品未来发展方向。 发现产品独特优势，提出创新特性，提升产品竞争力。 提升数据分析能力，很多 AI 算法涉及数据处理和分析。 5. 针对具体的工作场景，例如： 面向 AIGC 领域，结合应用场景，开发针对性图像生成解决方案。 负责模型的部署和推理性能优化，确保模型在实际应用中的高效性和稳定性。 持续关注最新技术发展和业界趋势，积极推动团队技术水平提升，并将新技术应用到实际项目中。
2024-08-20
我想找一个能够实现运动控制逻辑的编程助手
目前在 AI 领域中，有一些编程助手可以帮助您实现运动控制逻辑。例如，您可以考虑使用 Python 中的相关库，如 `numpy`、`matplotlib` 等，结合数学和物理知识来构建运动控制模型。另外，一些专门的机器人编程框架和工具，如 ROS（Robot Operating System）也能为您提供支持。但具体选择哪种工具，还需要根据您的具体需求和技术背景来决定。
2024-11-20
完全不会编程的人能使用AI完成网站和app的开发吗
完全不会编程的人在一定程度上可以借助 AI 来开发网站和 app，但存在一定的限制。 从去年三月 GPT4 发布会的手绘草图直接生成网站的 demo 开始，人们对非编程人员开发应用充满期待。然而，现实情况是，真正的应用往往有复杂的特殊需求，代码量也可能超出 AI 单次处理能力，AI 无法直接完成。比如，纯小白使用 cursor 创建起始文件后，可能会不知从何下手。 但也有一些积极的情况，没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站有迅速走红的可能。对于纯小白，如果需求复杂无法一次性直出，需要在 AI 的帮助下一步一步来，并在这个过程中学习一些编程知识。 在深入学习 AI 时，即使不会编程，也可以通过一些教程，如 20 分钟上手 Python + AI，来逐渐掌握相关技能。Python 拥有丰富的标准库，还可以通过工具和平台获取更多资源。OpenAI 提供了 ChatGPT 这种开箱即用的服务，也有通过代码调用的 OpenAI API 来完成更多自动化任务。
2024-11-13
简单、便捷的python编程IDE
以下是一些简单、便捷的 Python 编程 IDE： 1. Wing Python IDE Pro：由 Wingware 开发，专为 Python 编程设计，集成了代码编辑、导航和调试功能，具备智能自动补全、代码重构、多选功能和代码片段工具，使编程更轻松高效。价格：年度许可证起价 179 美元/月。 2. Smol Developer：开源的 AI 开发助手，可根据产品需求生成完整的代码库，具有简单、安全、易于理解的代码结构，同时具备高度灵活性和定制性。价格：开源项目，遵循 MIT 许可证。 3. Cody：Sourcegraph 的 AI 工具，能理解整个代码库，解答问题并编写代码，还能详细解释代码，定位特定组件，并提出修复建议。可通过 VS Code 扩展直接使用，个人使用免费。 配置 Python 运行环境的方法如下： 简单版： 下载 Python 和 PyCharm。 Python 下载地址：https://www.python.org/ PyCharm 下载地址:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ 然后双击 exe 文件安装即可。 详细版： 1. 访问 Python 官网：https://www.python.org/ 2. 下载 Python 安装包 3. 安装 Python：打开 window 控制台，输入 python，能进入控制台就说明安装成功了。 4. 集成开发环境： PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE，支持 macOS、Windows、Linux 系统。功能包括调试、语法高亮、Project 管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等。 下载 PyCharm： Professional（专业版，收费）：完整的功能，可试用 30 天。 Community（社区版，免费）：阉割版的专业版。 安装 PyCharm：下载完成后，双击安装即可。 使用 PyCharm：首先在桌面上创建一个文件夹 test，并创建一个目录 test.py，双击桌面 PyCharm 图标，打开刚才创建的 test 目录即可。 安装 PyCharm 的补充说明： PyCharm 是一个专门用于 Python 开发的集成开发环境（IDE），能更方便地编写和运行 Python 代码。 点击该网址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ ，点击完后注意下拉，选择下面这个下载，这个是 Community Edition（社区版），该版本是免费的。如果是开头映入眼帘的下载按钮是收费版，只能体验 30 天。社区版自己玩的话够用了。如果没法外网下载，可使用以下网盘链接： 夸克网盘：Pycharm 和 Cursor（主要是 Pycharm，版本稳定，Cursor 有条件可以自己下） 链接：https://pan.quark.cn/s/c5df4670858c 百度网盘：pycharmcommunity2024.2.3.exe 链接：https://pan.baidu.com/s/1jFMxBQD0r41eU6f5BGQg?pwd=43h2 提取码：43h2
2024-11-13
编程学习AI
以下是关于中学生和新手学习 AI 的建议： 中学生学习 AI： 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，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：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 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：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。 新手学习 AI： 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。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，可根据兴趣选择特定模块深入学习，比如图像、音乐、视频等，同时掌握提示词的技巧。 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，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，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验。 在深入学习 AI 时，对于不会代码的新手，可参考以下 20 分钟上手 Python + AI 的方法： 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。 一些背景： 1. 关于 Python：Python 像哆啦 A 梦，拥有标准库，可直接使用。若标准库道具不够，可用 pip 工具从 GitHub 等平台订购新道具，且在 AI 领域被广泛使用。 2. 关于 OpenAI API：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。
2024-11-13
AI编程调查报告
很抱歉，目前知识库中没有关于 AI 编程调查报告的相关内容。但一般来说，一份完整的 AI 编程调查报告可能会包含以下几个方面： 1. 引言：介绍调查的背景、目的和范围。 2. AI 编程的现状：包括当前主流的编程语言、框架和工具，以及它们的应用领域和发展趋势。 3. 技术挑战与解决方案：分析在 AI 编程中遇到的技术难题，如数据处理、模型训练、优化算法等，并探讨相应的解决办法。 4. 人才需求与培养：研究市场对 AI 编程人才的需求情况，以及相关的教育和培训资源。 5. 案例分析：列举一些成功的 AI 编程项目案例，展示其技术实现和应用效果。 6. 未来展望：对 AI 编程的未来发展方向进行预测和展望。 您可以根据具体的调查重点和需求，进一步明确和细化报告的内容。
2024-11-12
怎么学习atable difusion
以下是关于学习 Stable Diffusion 的相关内容： 安装方面： 对于 Windows 系统，需查看专用 GPU 内存。4GB 电脑勉强可跑动 SD，出图时间较长；6GB 出一张图需 20 50 秒，大部分功能可用；8GB 5 20 秒可出一张图，所有功能开放。 对于 Mac 系统，可参考相关视频一键安装。 软件介绍： Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件，通过输入文字生成图片，无需像传统方式那样画图或拍照。大多数人只需熟练使用，无需深入研究其原理。 学习提示词方面： 学习 Stable Diffusion 的提示词是系统性过程，需理论与实践结合，步骤如下： 1. 学习基本概念：了解工作原理和模型架构，理解提示词对生成结果的影响，掌握其组成部分。 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，掌握使用特定符号控制生成权重，处理抽象概念和情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈：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，在社区分享请教获取反馈建议。 6. 创建提示词库：按主题、风格等维度建立，记录成功案例方便参考复用。 7. 持续跟进前沿：关注最新更新和社区分享，掌握提示词新技术、新范式、新趋势。
2024-11-21
我想学习ai做副业赚钱，应该怎么做？
学习 AI 做副业赚钱可以参考以下步骤： 1. 基础学习： 了解 AI 基本概念，阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，包括人工智能的主要分支及它们之间的联系，浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 开始 AI 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并争取获得证书。 2. 深入学习： 根据兴趣选择特定模块深入学习，比如图像、音乐、视频等领域。 掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 3. 实践尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 4. 体验产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式，获得实际应用中的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 需要注意的是，学了 AI 有可能赚钱，但不保证每个人都能赚到钱。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，学会 AI 技术可增加在这些岗位就业及职业发展的可能性。然而，能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素。仅仅学会基础知识可能不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。
2024-11-21
强化学习+开源代码
以下是关于强化学习的开源代码入门指南： 1. 基础知识准备： 若概率论和线性代数基础薄弱，可利用周末约一天时间学习相关课程，若不关注公式可忽略。 若机器学习基础为零，先看吴恩达课程，再以李宏毅课程作补充，若仅为入门强化学习，看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可，此课程约需 25 小时。 2. 动手实践： 跟随《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》学习并写代码，入门看前五章，约 10 小时。 观看 B 站王树森的深度学习课程前几节学习强化学习基础知识点，约 5 小时。 3. 项目实践： 参考《动手学强化学习》（已开源 https://hrl.boyuai.com/），看到 DQN 部分，约十几小时。 模型构建：DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数，选用简单的两层网络结构。 缓存区：需要一个缓存区来存放从环境中采样的数据。 训练函数：批量从缓存区获取数据，使用 DQN 算法进行训练。 主循环函数：在每个 episode 中，选择一个动作（使用 εgreedy 策略），执行该动作，并将结果存储在 replay buffer 中。训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 4. Qlearning 算法： 比如在状态 s1 上，根据 Q 值表选择行动，如发现向下行动 Q 值最大则向下走。获取 Q（s1，下）乘上衰减值 gamma（如 0.9）并加上到达下一个状态的奖励 R，作为“Q 现实”，之前根据 Q 表得到的是“Q 估计”。通过公式更新 Q（s1，下）的值，公式为：。 算法流程：初始化 Q，for 序列 e = 1 > E do: 用 ε Greedy 策略根据 Q 选择当前状态 s 下的动作 a，得到环境反馈的 r，s‘，得到初始状态 s，for 时间步 t = 1> T do: ，End for，End for。启动程序训练 100 次后可较好进行游戏。
2024-11-21
强化学习+开源代码
以下是关于强化学习的开源代码入门指南： 1. 基础知识准备： 若概率论和线性代数基础薄弱，可在周末约一天时间学习相关课程，若不关注公式可忽略。 若机器学习基础薄弱，先看吴恩达课程，再以李宏毅课程作补充，若仅为入门强化学习，看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可，此视频课程约需 25 小时。 2. 动手实践： 跟随《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》动手学习概念并写代码，入门看前五章，约 10 小时。 观看 B 站王树森的深度学习课程前几节学习强化学习基础知识点，约 5 小时。 3. 项目实践： 参考《动手学强化学习》（已开源 https://hrl.boyuai.com/），看到 DQN 部分，约十几小时。 模型构建：DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数，选用简单的两层网络结构。 数据缓存：需要一个缓存区来存放从环境中采样的数据。 训练函数：批量从缓存区获取数据，使用 DQN 算法进行训练。 主循环函数：在每个 episode 中，选择一个动作（使用 εgreedy 策略），执行该动作，并将结果存储在 replay buffer 中。训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 4. Qlearning 算法流程： 初始化 Q。 for 序列 e = 1 > E do: 用 ε Greedy 策略根据 Q 选择当前状态 s 下的动作 a，得到环境反馈的 r，s‘，得到初始状态 s。 for 时间步 t = 1> T do: End for。 End for。 例如，在当前智能体处于 s1 状态时，会在表中找最大 Q 值对应的行动。获取 Q（s1，下）乘上衰减值 gamma（如 0.9）并加上到达下一个状态时的奖励 R，作为现实中 Q（s1，下）的值（即“Q 现实”），之前根据 Q 表得到的 Q（s1，下）是“Q 估计”。有了“Q 现实”和“Q 估计”，可按公式更新 Q（s1，下）的值。公式中，α是学习率，γ是对未来 reward 的衰减值。启动程序训练 100 次后可较好地进行游戏。
2024-11-21
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，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 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。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 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。
2024-11-20