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学习AI方案

回答

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「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。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「入门:AI 学习路径」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。
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。

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

笔记:与AI+教育前辈聊天

昨天跟一位“AI+教育”行业的前辈,聊了下“学习AI”相关的问题,下面是一些小的结论:1、学习是反人性的,所以通常只有功利导向的“学习”,才会带来强烈的付费意愿。比如,在真实的K12买课场景中,很多家长根本不在乎孩子「能力」是否提升,他们更在乎老师能不能押对考试的题目,直接让孩子多拿「分数」。2、“突破性新技术+垂直行业知识”的组合,一般能为学习者带来更高的投入产出比。拿程序员举例,如果单纯看996的新闻,还以为中国程序员早已供大于求了。但在很多很大的行业里,懂该行业知识的程序员缺口大的不得了,很多时候只能找高潜应届生从头开始培养。典型的有,银行嗷嗷缺金融科技人才,车企嗷嗷缺智能网联人才,智能制造行业嗷嗷缺数字化转型技术人才。3、放在AI领域,则意味着「让AI工程师懂行业,让行业专家懂AI」,这个学习的投入产出比可以做到很高。但前提是,一定要找到AI在该行业的高价值应用场景。找到之后,AI工程师会发现,如果说自己的技术在那个领域创造的价值是西瓜,那么在手头的这个领域创造的价值可能就只是芝麻,孰轻孰重,他会知道怎么选;行业专家也会发现,在他的专业领域,很多事情的效率可以提升10倍以上,他不仅有机会真正做到“一个人就是一支队伍”,还可以为组织为行业复制出无数个「能达到80%水平的自己」。4、现阶段,之所以「AI口嗨者众,AI实干家寡」,最主要的原因是没有能带来足够正反馈的高价值应用场景。

其他人在问
有没有可以帮我做作品集的ai工具?
以下为您介绍一些可以帮助制作作品集的 AI 工具: 1. GPT4、WPS AI 和 chatPPT:可以用于制作 PPT 类型的作品集。例如,在制作 PPT 时,大纲内容、排版、动画等都可以借助这些工具完成。 2. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 3. Rezi:是一个受到众多用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的各个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 4. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结、技能、成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多相关工具,您还可以查看:https://www.waytoagi.com/category/79 。 需要注意的是,AI 工具生成的内容可能需要您进一步甄别和调整,以满足您的具体需求。
2024-11-12
什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学,它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。 对于 AI 的理解,对于不具备理工科背景的文科生来说可能较困难,可将其当成一个黑箱,只需要知道它是某种能模仿人类思维、理解自然语言并输出自然语言的东西即可。其生态位是一种似人而非人的存在,即便技术再进步,这一生态位也不会改变。 在实际应用中,有些任务无法明确编程让计算机完成,比如根据照片判断一个人的年龄,而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。相关的 AI 工具包括 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等。
2024-11-12
如何使用ai帮助我写作
利用 AI 帮助写作可以参考以下步骤和方法: 1. 确定写作主题:明确您的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成写作的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写初稿:可以利用 AI 写作工具草拟任何东西的初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。 6. 优化内容:将文本粘贴到 AI 中,要求它改进内容,或就如何为特定受众提供更好的建议。也可以要求它以不同风格创建多个草稿,使事物更生动,或者添加例子,以激发您做得更好。 7. 帮助完成任务:AI 可以做您没有时间做的事情,像实习生一样使用它写邮件,创建销售模板,提供商业计划的下一步等。 8. 数据分析(若涉及):如果写作内容涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查写作的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保写作的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代您的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行写作时,应保持批判性思维,并确保写作的质量和学术诚信。 目前,一些较好的写作工具包括: 最佳免费选项: 付费选项:带有插件的4.0/ChatGPT 此外,GPT4 仍然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/月订阅来访问。Claude 是紧随其后的第二名,也提供了有限的免费选项。这些工具也被直接集成到常见的办公应用程序中,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
为什么AI那么厉害
AI 之所以厉害,原因主要包括以下几点: 1. 具有非凡的潜力,能够在众多领域得到应用,如改善社会和经济,其影响力可与电力和互联网相媲美,能推动增长并创造就业机会。 2. 可支持人们完成现有工作,提高劳动力效率和工作场所安全性。 3. 是人类研究世界的有力工具,能帮助解决基础科学面临的瓶颈,例如在生物领域能快速计算蛋白质的折叠结构。 4. 不断发展和创新,如 GPT4 的升级,能为用户提供更多帮助。但同时也存在耗能等问题。
2024-11-12
国内有哪些AI出海产品
国内的 AI 出海产品有 ThinkAny、GenSpark、Devv 等。 在图像类 AI 产品方面,国内有可灵和通义万相。可灵由快手团队开发,用于生成高质量的图像和视频,图像质量高,但价格相对较高;通义万相是阿里旗下的工具,在中文理解和处理方面表现出色,用户可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,且目前免费,但在某些方面存在局限性。 在 PPT 类 AI 产品方面,国内推荐爱设计 PPT,其背后有强大的团队,能敏锐把握市场机遇,已确立市场领先地位,能提高制作效率并保证高质量输出。
2024-11-12
0基础怎么快速学会做AI
对于 0 基础学习 AI,您可以参考以下步骤: 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。 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,您能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。 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。 此外,您还可以参考以下具体的学习活动: 1. 参加“AI 编程共学”活动,例如: 10 月 28 日 20:00 开始的“0 基础做小游戏分享:通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨”,回放链接:。 10 月 29 日 20:00 开始的“0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南”,回放链接:。 10 月 30 日 20:00 开始的“0 基础学做 AI 拍立得:Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用”,回放链接:。 10 月 31 日 20:00 开始的“0 基础做小游戏分享:猪猪🐷撞南墙”,回放链接:。 2. 对于技术纯小白,您可以: 从一个最最基础的小任务开始,让 AI 先帮您按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,学会必备的调试技能。 通过和 AI 的对话,逐步明确项目需求,让 AI 帮助您梳理出产品需求文档。
2024-11-12
城市智能停车服务系统建设方案
很抱歉,目前知识库中没有关于城市智能停车服务系统建设方案的相关内容。但一般来说,建设城市智能停车服务系统可以从以下几个方面考虑: 1. 需求分析:了解城市的停车需求、现有停车设施状况以及存在的问题。 2. 技术选型:选择适合的传感器、通信技术、数据库管理系统等。 3. 系统设计:包括车位监测与管理、用户端应用设计、后台管理系统等。 4. 数据采集与处理:准确采集车位使用情况等数据,并进行有效的处理和分析。 5. 支付与计费系统:提供便捷的支付方式,并制定合理的计费规则。 6. 与其他系统的集成:如交通管理系统、城市规划系统等。 7. 安全与隐私保护:确保系统的安全性和用户数据的隐私。 8. 维护与升级:定期对系统进行维护和升级,以适应不断变化的需求。 以上只是一个初步的框架,具体的建设方案需要根据城市的实际情况进行详细的规划和设计。
2024-11-12
最好的方案生成视频的软件
以下是一些生成视频的软件及相关介绍: Adobe Firefly: 其“生成视频”(测试版)功能可以将书面描述转换为视频剪辑。 使用文本提示定义内容、情感和设置(包括摄像机角度)来指导摄像机移动并创建传达所需情绪和信息的视频。 还可以合并图像,为视频生成提供视觉提示。 操作步骤: 1. 在 Adobe Firefly 网站(https://firefly.adobe.com/)上,选择“生成视频”。 2. 在 Generate video 页面上,在 Prompt 字段中输入文本提示。也可以使用 Upload 部分中的 Image 选项,将图像用于第一帧,并为视频剪辑提供方向参考。添加图像以提供清晰的视觉引导,使生成的视频更紧密地与您的愿景对齐。在 General settings 部分,您可以确定 Aspect ratio 和 Frames per second。 Pika: 要生成视频,需要进入 generate 频道,目前有 10 个 generate 频道,随便选择一个进入即可。 工作流程: 1. 直接生成视频:在输入“/create”,然后输入 prompt,得到视频。 2. 图片生成视频:使用 MJ/SD 生成图像(可选)+在 PIKA 平台添加 prompt =得到视频。
2024-11-09
我需要用知识库与通用大模型结合的方式满足博物馆的导览助手,请提出完整的实施方案。
目前知识库中没有关于用知识库与通用大模型结合来满足博物馆导览助手的完整实施方案。但以下是为您初步构思的一个可能的方案: 首先,需要对博物馆的展品、历史背景、文化内涵等相关信息进行全面而系统的梳理和整理,形成详细准确的知识库。 然后,选择适合的通用大模型,例如具备强大语言理解和生成能力的模型。 接下来,通过技术手段将知识库与通用大模型进行有效连接和融合。这可能涉及到数据的预处理、模型的训练与优化,以确保模型能够准确理解和运用知识库中的信息。 在实际应用中,为导览助手设计友好的用户界面,方便游客进行交互。例如,可以是语音交互、触摸屏操作等方式。 同时,要不断对导览助手进行测试和改进,根据游客的反馈和实际使用情况,优化知识库和模型的性能,提升导览助手的服务质量和用户体验。
2024-11-08
我拥有很多的行业资料,我想构建一个自己的知识库,然后通过向AI助手提问,帮我快速找到资料和解决方案,这个知识库应该怎么建立?按什么格式?
以下是建立自己的知识库的步骤和相关格式: 1. 选择工具:以 Coze 为例,来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。 需注意知识库是共享资源,多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择格式并填写信息: 目前(2024.06.08)Coze 支持三种格式,分别是文档、表格(CSV、Excel 等)、图片(上传图片并填写图片文字说明)。 格式并非关键,重要的是理解影响 RAG 输出质量的因素。 例如可以选择本地文档(问答对可选择表格)。 参考。 选择自定义的文档切割,数据处理完成后,一个问答对会被切割成一个文档片。 3. 使用知识库:关于使用知识库,可以查看教程。
2024-11-06
LangChain的技术方案和应用场景
LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。 其技术方案具有以下特点: 提供模块化的工具和库,便于开发者集成和操作多种大模型。 注重简化开发流程,让开发者能将更多精力投入到应用的核心价值创造上。 支持广泛的模型,具有良好的可扩展性,能适应业务需求的变化。 在应用方面: 作为得到社区广泛支持的开源项目,拥有活跃的贡献者和持续更新。 提供全面的文档和示例代码,有助于新用户快速掌握。 充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护。 是多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2024-11-01
售后技术支持的AI解决方案
以下是为您提供的售后技术支持的 AI 解决方案: 在汽车售后场景中,主要存在以下问题: 1. 服务顾问缺少专业知识,无法提前协助车主评估车辆问题,并反馈标准化解决方案。 2. 维修技师在车辆检查和车辆故障分析方面依赖经验水平,缺少辅助分析的工具和直观的辅助指引。 3. 维修方案由技术支持人工编写,输出标准无法保障。 针对这些问题,AI 解决方案具有以下功能: 1. 解答问题:当用户提出问题,它像专业的售后顾问,通过询问细节给出初步判断,涵盖问题原因、维修方向、价格与时间预估。然后转变为技术维护人员角色,分析问题原因,列出具体检查步骤,等待工程师反馈结果后,给出精准解决方案及操作视频。 2. 文档输出:问题解决后,生成维修报告给用户,以及案例归档文档,并将其存入 AI 知识库,丰富知识库内容,方便后续查询和提供更专业的回答。 3. 智能录入:AI 知识库功能强大,不仅支持单独文本录入还支持链接录入。通过识别一篇文章,能智能解析分解出多个知识点并录入知识库,对归档文档的解析录入进一步丰富了知识库。 此外,还有以下 AI 产品案例和投稿与工作场景相关: 1. 销售:定制销售解决方案,涉及企业产品和服务内容、客户需求和参数、营销方案和推广策略、数据处理和模型训练、客户满意度和营销效率、往期营销方案。 2. 客服:定制客服话术,包含产品知识、使用方法、售后服务、售后维修、支付方式、支付流程、产品购买、产品配送、客户投诉、客户建议、政策法规、使用注意事项、客服身份等关键词库。 3. HR:团队绩效管理,根据团队和个人的绩效的往期数据,分析员工绩效排名,输出绩效考评和迭代改进建议。 4. HR:面试工具,开发了一个使用 GPT4 技术的实时转录工具,帮助求职者在面试中生成完美的回答。 5. 科学:研制采摘机器人,荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)科学家借助 ChatGPT 设计并研制出了一款番茄收割机器人。
2024-10-29
从0到1学习大模型知识
以下是从 0 到 1 学习大模型知识的相关内容: 什么是大模型: 通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要大量数据,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:用合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,会对输入进行数字化形成词汇表。 大模型如何运作: 打个比方,“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话,在 transformer 中,会由 attention 层对其加入更多信息补充,如“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等,这些补充信息会作为输入给到下一个 attention 层,最终哪些信息补充、保留、传递由模型自主学习。层与层之间就像人阅读文章时的连贯性注意力过程,大模型以词向量和 transformer 模型学习海量知识,把知识作为向量空间中的关系网存储,接受输入时通过向量空间中的匹配进行输出。这个过程像人脑阅读学习,记忆的不是逐字逐句,而是按相关性、重要程度结合历史经验,比如看到红色会觉得代表温暖、强烈。 大模型的整体架构: 从整体分层角度,大模型架构可分为以下几层: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑、数据支持,如 A100、数据服务器等。 2. 数据层:分为静态的知识库和动态的三方数据集,不是用于基层模型训练的数据基集,而是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层:包括 LLm(largelanguagemodel,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现)或多模态模型(如文生图、图生图等,训练数据与 llm 不同,用图文或声音等多模态数据集)。 4. 平台层:如大模型的评测体系或 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层:即应用层,是用户实际看到的地方。
2024-11-12
学习AICG的步骤
学习 AICG(AI 与计算机图形学)通常可以遵循以下步骤: 1. 基础知识储备:了解计算机图形学的基本概念,如几何建模、渲染、动画等,同时掌握一定的数学基础,包括线性代数、微积分等。 2. 学习编程语言:例如 Python,它在 AICG 领域应用广泛。 3. 熟悉相关框架和库:如 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架,以及 OpenCV 等计算机视觉库。 4. 掌握机器学习和深度学习知识:包括神经网络、监督学习、无监督学习等。 5. 研究 AICG 应用案例:通过实际案例了解 AICG 在图像生成、风格迁移、虚拟角色创建等方面的应用。 6. 实践项目:自己动手实现一些 AICG 项目,加深对知识的理解和应用能力。 7. 持续学习和跟进最新技术:关注领域内的最新研究成果和技术发展趋势。
2024-11-12
我想请教一些问题 1:目前有哪些AI教育类产品 2:目前有哪些AI辅助学习类产品 3:有哪些AI辅助学习的好用的方法
以下是关于您所提出问题的回答: 目前的 AI 教育类产品和 AI 辅助学习类产品有: 语言学习方面:Speak、Quazel、Lingostar 等是由 AI 驱动的语言老师,能够实时交流并给予发音或措辞反馈;Grammarly 可进行英语写作和语法纠错。 数学学习方面:Photomath、Mathly 可指导学生解决数学问题;Khan Academy 有自适应学习系统。 综合学习方面:Duolingo 是自适应学习平台,能为用户提供个性化学习内容和练习。 AI 辅助学习的好用方法包括: 英语学习:利用智能辅助工具如 Grammarly 改进写作和语法;通过语音识别应用如 Call Annie 练习口语和纠正发音;使用自适应学习平台如 Duolingo 获得个性化学习计划;借助智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习。 数学学习:运用自适应学习系统如 Khan Academy 获取精准推荐;使用智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤;借助虚拟教学助手如 Socratic 解答问题、观看教学视频和获得答疑服务;参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 进行数学建模和问题求解。
2024-11-12
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