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0基础怎么快速学会做AI

回答

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「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,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:麦橘的 0 基础 AI 编程共学
    • 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: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:[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:[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。
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。

「AI编程共学」之"跟大哲学家、大设计师、大产品经理, 学0基础编游戏"

|时间|分享材料|话题内容|分享人|<br>|-|-|-|-|<br>|10月28日20:00开始(回放链接:<br>[麦橘的0基础AI编程共学](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnld7zsku3116l6j529138?from=ai_minutes))|通往AGI之路增量小游戏https://muykeee.github.io/waytoagi-incremental/转生之我是野菩萨https://muykeee.github.io/wildpusa-incremental/|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|麦橘|<br>|10月29日20:00开始([回放链接](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnl2mf7x2q439vall58jj6))|[0编程基础入门Cursor极简使用指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RGKDwzjCniARgQk8ZeKcGbRnnTP?from=from_copylink)|0编程基础入门Cursor极简使用指南|梦飞|<br>|10月30日20:00开始(回放链接)|[0基础手搓AI拍立得](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/URSNwbAFAiCQrFkjNeJcTtTTnTd)AI拍立得:#小程序:Pailido|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|银海|<br>|10月31日20:00开始(回放链接)||0基础做小游戏分享:<br>猪猪🐷撞南墙|南墙|[heading1]小伙伴们做的小游戏共

超越贪吃蛇——技术纯小白如何用 AI 开发真正的应用

推荐你从一个最最基础的小任务开始让AI先帮你按照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。这样,你可以通过最基础的绝对不会出错的小任务,来学会必备的调试技能。“我在学习写chrome插件。请选择最适合小白上手的技术栈,按照best practice为我生成一个简单的示范项目,但要包含尽可能全面的典型文件和功能。请为我讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。”此处要求AI按照best practice来写非常重要:文件一开始就有良好的组织,后续功能复杂了才不会乱套。还有一个偷懒小妙招:如果你用的是o1-mini,你可以在prompt最后添加这句:“请生成create.sh脚本,运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”(如果windows机器则是create.cmd)足够勤勉的的o1-mini会为你生成一段超级长的代码,并给出提示,你只需要复制粘贴并执行,一次性生成十多个目录和文件,超方便。[heading2][heading1]2明确项目需求[content]你可以通过和AI的对话,来逐步明确项目需求。(如果你是训练有素的产品经理,可以忽略这一步)“我想要开发一个XXX。你能否像一个高级别的还懂技术的产品经理指导初级产品经理那样,向我提问,帮我梳理清产品功能,尤其要注意可能会涉及到技术方案选择的关键点。请一问一答,帮我由全局到细节逐步梳理。不要一口气问我太多问题。”来来回回的对话后,你可以让AI帮助你梳理出产品需求文档。这样的文档会包含影响技术方案选择的细节,比直接给AI一段口头的需求描述要准确地多。在后续开发的时候每次新起一个聊天就把文档发给AI并告知你现在在做第几点功能,会非常方便。[heading2]

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AI分镜
以下是关于《李清照》AI 视频创作的分镜内容: |分镜|子分镜|分镜主视觉|配音|角色|配音|画面| |||||||| |8|0801<br>0802|嗯~谁在叫我<br>小姑娘,你从哪里来?你叫什么名字呀?|王维||| |9|0901 疑惑<br>0902 诗文|疑惑自言自语<br>疑惑的表情<br>看到明月松间照,清泉石上流惊喜|我叫什么名字呢?(疑惑)<br>哦~(惊讶)<br>李清照吟诵:明月松间照,清泉石上流。|少年李清照|| |10|1001 惊喜<br>1002 照清高亮|李清照灵机一动<br>墙上诗:明月松间照,清泉石上流。照和清高亮显示|背景音效:灵机一动|||| |11|11 得意|李清照脸部特写,惊喜表情|我叫李清照(高兴)|少年李清照|| |12|12 王维沉思|王维沉思|李清照~李清照,好名字、好名字|王维|| |13|13 夜景|明月下溪水潺潺|王维吟诵:明月松间照,清泉石上流。|王维|| |20|20|画面穿越到当代写字楼办公室|忙乱和电话铃声|背景声|| |21|21|面对电脑的李清照一脸茫然|||| |22|22|旁边两个同事聊天|你们打算什么时间要孩子?<br>要孩子,要什么孩子,我们是丁克家庭。|同事甲<br>同事乙|| |23|23|李清照满脑子疑惑,丁克是什么意思|疑问背景音|背景声|| |24|24|李清照查询丁克的意思,发现是不要孩子的家庭。|||| |25|25|旁边两个同事聊天|那你不打算结婚吗?<br>我才 30 岁,结哪门子婚,我的环游世界梦想还没有实现呢|同事甲<br>同事乙|| |26|26|李清照满脑子疑惑,为什么可以不结婚?怎么生活?|疑问背景音|背景声|| |27|27|李清照开始查阅资料|清照~清照~你不下班吗?<br>哦哦~我查点资料|同事甲<br>李清照|| |1||远景一个古装小女孩草丛中嬉戏|背景音乐:小女孩嬉戏声|||| |2|0201 欢快<br>0202 疑惑|李清照与蝴蝶对话:远景、特写|蝴蝶:你叫什么名字呀?(欢快)<br>李清照:嗯~嗯~我叫什么名字呢?(疑惑)|蝴蝶<br>少年李清照|| |3|0202 放大|李清照特写|||| |4|04 穿越唐代|李清照满是疑惑|画外音:这是什么地方?(疑惑)|少年李清照|| |5|《辋川别业》建筑|写有《辋川别业》的古代建筑|辋川别业、辋川别业,难到这是王维的住处!(恍然大悟)|少年李清照|| |6|06|《维摩诘诗集》特写|真的是王维(高兴)|少年李清照|| |7|07|李清照高兴奔向王维|王伯伯~王伯伯~(高兴)|少年李清照||
2024-11-23
学习AI
以下是针对新手学习 AI 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,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,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作品。 在知识库中有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,了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 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。 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。 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。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。
2024-11-23
有什么 ai 辅助打工人学习的工具推荐
以下是为打工人推荐的一些 AI 辅助学习工具: 英语学习工具: 1. Speak:这是一款 AI 英语学习 APP,利用先进的 AI 语言学习技术,提供全面实时反馈,支持随时随地练习口语,且 OpenAI 曾投资该公司。 2. Duolingo:提供游戏化学习平台,通过 AI 辅助教学,帮助学习新词汇和短语,其口语练习功能有助于练习发音和口语表达。 3. Call Annie:在发音过程中能根据发言调整表情和动作,让人感觉如同与真人对话,可随时通过视频或语音进行英语对话。 英语和数学通用学习方法: 1. 利用智能辅助工具,如英语写作助手 Grammarly 进行写作和语法纠错。 2. 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 3. 使用自适应学习平台,如 Duolingo 为您量身定制学习计划。 4. 运用智能导师和对话机器人,如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习工具: 1. 自适应学习系统,如 Khan Academy,结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题。 2. 智能题库和作业辅助工具,如 Photomath,通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手,如 Socratic,利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 内容仿写工具: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是智能写作助手,支持多种文体写作,能一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-23
如何理解AI的边界
AI 的边界可以从以下几个方面来理解: 1. 从生态位角度:AI 是一种似人而非人的存在,无论其技术如何发展,都处于这样的生态位。在与 AI 相处时,要基于其“非人”的一面,通过清晰的语言文字指令压缩其自由度,明确告诉它需要做什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径和方法以及提供所需的正确知识。 2. 在品牌卖点提炼中的应用:在搭建智能体提炼品牌卖点前,要先明确 AI 的能力边界。例如,AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、使用过的营销手段、在新渠道的期望结果等方面了解程度接近于 0。AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值的信息和模式、拥有大量训练数据并能输出更全面的相关信息、理解用户提供的内容并按正确结构梳理有效输出内容。因此,智能体更适合作为引导型的灵感提问助手。 3. 在编程方面:在许多情况下,我们给 AI 下达明确命令完成一次性任务。当期待提高,希望进一步解脱繁琐日常任务时,需要了解 AI 编程的边界和限制。编程准则第一条是能不编尽量不编,优先找线上工具、插件、本地应用,对于 API 功能,先找现成开源工具,然后考虑付费服务,都找不到时才考虑自己编程,且编程时要以终为始,聚焦目标。
2024-11-23
如何对ai祛魅
以下是关于对 AI 祛魅的相关内容: 在游戏 PV 制作方面: AI 抠图:可直接抠图或在 PS 里操作,图片上传即可抠图,用于制作素材,如叶子飘落、战斗时石头等素材的氛围动画。 声音素材:包括背景音乐,团队曾尝试制作但有难度,利用工具生成背景音乐,还使用分离人声的 AI 软件处理音乐。旁白方面,使用微软 AI 语音,其语音库支持 147 种语言,还有定制声音。 在使用 AI 做事方面: AI 可能“产生幻觉”并生成看似合理但错误的内容,需要检查其输出。 人工智能不会真正解释自己,给出的解释可能是编造的,理解系统中的偏见较困难。 存在被不道德使用来操纵或作弊的可能,使用者要对输出负责。 在写作方面: 以前人们在写作的普遍期望和写作的固有困难之间承受巨大压力,如今 AI 使写作压力消散。 这将导致世界分为会写和不会写的人,中间水平的写作者可能消失。 写作是一种思考方式,技术使写作技能消失是不好的。
2024-11-23
ai怎么帮英语老师进行教学
以下是 AI 帮助英语老师进行教学的一些方式: 1. 生成作业和测试题:AI 能够模仿中高考、托福雅思、SAT、GRE 等各类考试的题型,为老师提供源源不断的真题库,同时也能为学生生成错题练习库。例如,在选词填空这类题型上,通过合适的提示词,AI 可以发挥作用,这种逻辑还能迁移到语文学科。 2. 实现个性化教学:2022 年教育部颁布的新课程标准提到“开展差异化教学”“加强个别指导”,但一线教师行政任务繁重。借助大模型,AI 可以为每个学生量身定制个性化学习和定制化作业。 3. 实时交流与反馈:想象一个由 AI 驱动的语言老师,能够实时与学生交流,并对发音或措辞给予反馈。 4. 协助教学评估:AI 可以作为出题小助手,帮助老师进行教学评估。 5. 提升学生写作水平:像 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的工具可以帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 6. 辅助创建演示文稿:例如 Tome 和 Beautiful.ai 可以协助创建演示文稿。 需要注意的是,由于人工智能可能会产生幻觉,对于关键数据,应根据其他来源仔细检查。
2024-11-23
如何学会ollma dify
以下是关于学习 Ollama 的详细步骤: 1. 了解 Ollama :Ollama 是一个开源的框架,旨在简化在本地运行大型语言模型(LLM)的过程。它是一个轻量级、可扩展的框架,提供了简单的 API 来创建、运行和管理模型,还有预构建模型库,降低了使用门槛,适合初学者或非技术人员使用,特别是希望在本地与大型语言模型交互的用户。 2. 安装 Ollama : 官方下载地址:https://ollama.com/download 。 安装完成后,可通过访问 http://127.0.0.1:11434/ 判断是否安装成功。 3. 启动 Ollama : 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。 启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。 将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/ 以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 4. 常见报错及解决方案:如果 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 5. 使用 Ollama 运行本地大模型: 安装完成 ollama 后,在命令行中运行相应命令。 可通过查看并选择要运行的本地大模型,如 llama2 大模型。考虑机器配置及不同版本的内存要求选择合适的模型参数。运行时,ollama 会自动下载大模型到本地。
2024-11-06
帮我写一段200字的英文,回答这个问题:学会开车这个新技能的好处
Learning to drive has numerous benefits. Firstly, it offers greater independence and flexibility in your daily life. You can travel wherever and whenever you want without relying on public transportation or others. Secondly, it saves time as you can avoid waiting for buses or trains. Moreover, it expands your job opportunities as some positions require a driving license. Driving also enables you to take spontaneous trips and explore new places, enhancing your quality of life and providing more freedom and convenience.
2024-11-04
我如何学会AI应用
要学会 AI 应用,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。 6. 学习 Python 编程: 至少熟悉以下内容: Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们是如何在 Python 中工作的。 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理: 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-10-16
怎样学会使用ai
以下是关于如何学会使用 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」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。同时,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。 二、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。 三、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,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、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。 六、用 AI 学习一门外语 1. 设定目标:明确学习目标和时间表,分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习:结合听、说、读、写多种方式进行练习,全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境:尽量多与母语者交流,或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习:使用 AI 工具的复习功能,根据记忆曲线定期复习已学内容,巩固记忆。 七、AI 与宠物结合 以下是关于 AI 与宠物结合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。 请注意,以上部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-09
如何学会向AI提问
以下是关于如何学会向 AI 提问的一些要点: 1. 格式方面:采用【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】的方式。例如,律师处理交通事故案件时可提问:“给你一则交通事故案件事实 xxx,根据 xxx 法规,x 方的责任应如何划分?” 2. 提高回答准确性:使用清晰、具体的语言,避免模糊表述。了解 AI 的工作原理和限制,以便更好地设计问题,获得有用答案。 3. 工作流程拆解:在应用 AI 前,将复杂任务分解为更小、更具体的环节,使 AI 能更精确执行。 4. 清晰表达:像在给孩子们举例时,要把细节说清楚,比如让兔龟站起来的例子。 5. 对话迭代:用 YESAND 的方法和 AI 对话,在过程中把自己的偏好告诉它。 6. 保持判断:AI 可能会胡说八道,不能无脑依赖,面对答案要多思考其正确性。
2024-09-03
学会了工作流,怎么变现
以下是关于学会 AI 工作流如何变现的相关内容: AI 工作流就像是一个可视化的拼图游戏,由很多个小块块(节点)组成,这些小块块可以是大语言模型 LLM、自己写的代码、做判断的逻辑等。工作流能将插件、大语言模型、代码块等功能组合在一起,创造出复杂但稳定的业务流程。当面对多步骤且对结果要求严格的任务时,工作流最为合适。 那些熟练掌握 AI 工作流的人,能在原有的工作流程中及时更新工具,应用 GPT5 等强大的能力,实现效率的指数级提升。而未学习 AI 工作流的人会落后,形成强者越强、弱者越弱的马太效应。 通过学会调用外部不同类型 API 来获取模型缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等,比如获取实时天气、联网搜索等。Agentic Workflow 可以从提升效率、提高质量、节省时间的角度思考,它将复杂任务分解为较小步骤,融入更多人类参与的规划与定义,减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖,提高 LLM 应用面向复杂任务的性能,更丰富、更精确。 变现方面,您可以利用工作流提升工作效率,为自己的工作创造更多价值,从而获得更高的收益。例如在一些需要高效处理复杂任务的工作中,凭借高效的工作流获得更多业务机会或更高的薪酬。或者利用工作流开发创新的产品或服务,满足市场需求,实现商业价值。
2024-08-09
如果我想让快速提取网页内容,并将其中的数据提取为表格或文档,我应该使用哪一款AI软件?
以下是一些可以帮助您快速提取网页内容并将数据提取为表格或文档的 AI 软件及相关建议: 1. 利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。但要注意,信息收集过程中,AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 对于数据处理,可以借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 3. 分析与撰写时,通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。 此外,Mistral 发布了全新聊天应用,基于 Pixtral Large 124B 多模态模型,支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。其网络搜索工具可获取最新信息,写作画布功能适合文档创作与协作,高质量图像生成工具 Flux Pro 支持免费使用。您可以通过在线体验: 了解更多。
2024-11-22
利用哪个AI可以快速了解一个领域的发展方向
以下是关于您问题的回答: 要快速了解一个领域的发展方向,可以从以下几个方面入手: 技术研究方向: 1. 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:如监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:有图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:例如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向: 1. 编程基础:如 Python、C++等。 2. 机器学习基础:像监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:例如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:涉及数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:包含模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:比如项目实战、案例分析等。 AI 技术的发展历程和前沿技术点概括如下: AI 技术发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点: 1. 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:像视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:包括自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外,AI 在医疗药品零售领域也有广泛的应用,例如: 1. 药品推荐系统:利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据,为用户推荐合适的非处方药品和保健品,提升销售转化率。 2. 药品库存管理:通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素,AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量,优化药店的库存管理策略,降低成本。 3. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户可以用手机拍摄药品图像,AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题,减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析:AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在的运营问题和优化空间,为决策提供参考。 6. 药品质量监控:通过机器视觉、图像识别等技术,AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格,及时发现问题。 7. 药品防伪追溯:利用区块链等技术,AI 可以实现全流程的药品溯源,确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之,AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全,是一个值得重视的发展方向。
2024-11-18
我是一个大学生,现在需要快速了解一个领域的研究发展脉络,请推荐一个ai软件帮我推荐需要看的论文和总结文章大意
以下为您推荐几款可以帮助您修改医学课题、推荐相关论文并总结文章大意的 AI 工具: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具,如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查,这些都能简化您的学术工作。网址:https://scite.ai/ 2. Scholarcy:这是一款科研神器,主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,精炼地呈现文章的总结信息,分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。网址:https://www.scholarcy.com/ 3. ChatGPT:这是一个强大的自然语言处理模型,可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章,并提出您的问题和需求,它将尽力为您提供帮助。网址:https://chat.openai.com/ 这些工具可以从不同的角度审视和改进您的医学课题,提供专业的修改意见和建议。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-18
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
如何快速转行入AI
以下是快速转行入 AI 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作品。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)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。 对于不会代码的情况,20 分钟上手 Python + AI 的方法如下: 在深入学习 AI 时,许多朋友发现需要编程会感到困难,各类教程默认会打命令行也导致入门难。因此有了这份简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并在接下来的 20 分钟内,循序渐进完成以下任务: 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 就像哆拉 A 梦,拥有一个装满各种道具的百宝袋,即标准库,遇到问题可直接使用。 若百宝袋里的道具不够用,还可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。 Python 被全世界广泛使用,尤其是在 AI 领域。 2. 关于 OpenAI API: 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;其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,通过代码调用完成更多自动化任务。 另外,关于如何防止 AI 取代人类思考一切,原文提到:认知萎缩会在我们因不活动而失去参与心理过程的能力时发生。在人工智能的世界中,我们需要意识到认知萎缩的危险,以便能够继续保持好奇心、创造力和深入学习。比如在过去,我们需要记住城市的布局和路线,而现在过度依赖 AI 可能导致认知能力的下降。
2024-11-11
如何快速创建调用API的应用
以下是快速创建调用 API 应用的步骤: 1. 了解请求的组成部分: Body:用于传递请求主体,GET 方法中通常不使用。 Path:定义请求路径,GET 方法中可编码参数在其中。 Query:定义请求查询部分,是 GET 方法常用的参数传递方式。 Header:定义 HTTP 请求头信息,通常不用于传递参数。 2. 配置输出参数: 在配置输出参数界面,可自动解析或手动新增参数。 包括设置参数名称、描述、类型、是否必填等。 对于 Object 类型参数,可添加子项。 3. 调试与校验: 在调试与校验界面填写输入参数并运行。 查看输出结果,Request 为输入传参,Response 为返回值。 4. 发布:在插件详情页右上角点击发布。 以创建调用 themoviedb.org API 应用为例: 注册并申请 API KEY:前往 themoviedb.org 注册,依次点击右上角头像 账户设置 API 请求 API 密钥 click here,选择 Developer 开发者,填写相关信息并提交,获取 API 读访问令牌备用。 构建 GPT:新创建 GPT,设置名字和描述,添加 Instructions 内容,并添加 Webpilot Action 和粘贴相关 Schema 内容。
2024-11-08
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
0基础学习AI
以下是为 0 基础学习 AI 提供的建议: 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,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,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。 在知识库有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,了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 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,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 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: 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,无论是新手还是中学生,都可以从编程基础、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。
2024-11-13
我想要了解AI在高校基础医学教学中的应用案例
以下是一些 AI 在高校基础医学教学中的应用案例: 教学:帮助学生做好组会准备,使用了 Claude + Gamma.app,Claude 能节省绝大部分时间。 医疗:蛋白质结构预测和蛋白质合成,用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 做调研:用特定 prompt ,2 小时帮同学干完 3 篇调研报告。 做调研:用 ChatGPT 做调研。 医疗:健康生物制药的研究,AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等研究应用中起重要作用。 此外,为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 应像人类一样学习,例如成为顶尖医疗人才需要多年密集信息输入、正规学校教育和学徒实践,AI 也应通过合理的模型训练方式而非仅依靠大量数据来提升。 对于中学生学习 AI ,有以下建议: 从编程语言如 Python 、JavaScript 入手,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT 、Midjourney 等 AI 生成工具,探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等教育平台。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,思考其对未来社会的影响。
2024-11-07
AI基础
以下是关于 AI 基础的相关内容: 一、AI 背景知识 1. 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。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 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)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、书籍推荐 1. 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun):世界权威的认知神经科学教材,认知神经科学之父经典力作,系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel; James H.Schwartz):让您系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著):神经生物学领域内的一本世界级名著,涵盖了神经科学的方方面面,系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。 七、新手学习 AI 的方法 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」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,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),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,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。
2024-10-31
AI基础知识
以下是关于 AI 基础知识的介绍: 一、AI 背景知识 1. 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。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 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)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于新手学习 AI 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。了解人工智能及其主要分支(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: 根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习,如图像、音乐、视频等。 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,通过实践巩固知识,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。 5. 体验 AI 产品: 与如 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。 对于中学生学习 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,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 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。
2024-10-30