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AI入门

Answer

以下是为您提供的 AI 入门指导：

一、背景

在深入学习 AI 时，编程是常见需求，但很多教程默认会打命令行，导致入门困难。因此有了简明入门教程，帮助您更快掌握 Python 和 AI 的相互调用。

二、关于 Python

Python 就像哆啦 A 梦的百宝袋，拥有标准库，可直接使用。若不够用，还能通过 pip 工具从 GitHub 等平台订购新道具。Python 在 AI 领域被广泛使用。

三、关于 OpenAI API

OpenAI 通过两种方式提供服务：

  1. 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可。
  2. 通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。

四、学习方法

  1. 了解 AI 基本概念

    • 阅读「从这里启程」，熟悉术语和基础概念，了解人工智能的主要分支及联系。
    • 浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。

  2. 开始学习之旅

    • 在「入门：AI 学习路径」中找到初学者课程，推荐李宏毅老师的课程。
    • 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块，一定要掌握提示词技巧。

  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。
    • 知识库有很多实践后的作品和文章分享。

  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，了解工作原理和交互方式，获得实际应用体验。

在接下来的 20 分钟内，您可以循序渐进地完成以下任务：

  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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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。

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。

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

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AI视频，用海螺走T台的案例
以下是关于 AI 视频中用海螺走 T 台的相关内容： 全新 AI 整活计划第三期：巨大萌物 奖励方式：使用海螺 AI 进行视频制作，海螺 AI 会评选出预计 10 位创意奖，给大家颁发海螺会员+现金奖励。 制作教程： 第一步：点开 whisk 网站（https://labs.google/fx/zh/tools/whisk），找到两张图（如：皮卡丘和埃菲尔铁塔），然后传上去，样式风格空着，写一句 Prompt（如：巨大的皮卡丘抱着埃尔菲铁塔）合成出来一张图片。 第二步：点开海螺网站（https://hailuoai.com），例如 Prompt：巨大的可达鸭在斗兽场上熟睡并打呼，肚皮缓慢起伏，马路上的车在行驶，突然斗兽场塌了，冒出滚滚沙尘，可达鸭突然惊恐地睁大眼睛；巨大的卡比兽，把一碗雪倒扣在富士山上，富士山瞬间被雪覆盖。并提供了相关视频案例的链接。 视频模型：MiniMax 海螺 AI 中级实现精准的画面控制和高画面表现，精准美学控制，给出了现代都市街道上摩托车与警车追逐的 Prompt 示例及相关视频。 实际运用案例（电影、广告片、宣传片、短视频），包括场戏分镜头拆解梳理，如男人无奈起身开门、开门、开门走出、门外小女孩要糖、男人拒绝等情节的视频生成方式及相关视频链接。
2025-02-13
能直接导入md文件的ai
以下是为您整理的相关内容： 关于导入 md 文件的 AI 工具 Process ON： 输入大纲和要点： 导入大纲和要点： 手动复制，相对比较耗时间。 导入方式： 1. 复制最终大纲的内容，到本地的 txt 文件后，将后缀改为.md。如果看不见后缀，可以自行搜索开启后缀。 2. 打开 Xmind 软件，将 md 文件导入 Xmind 文件中。 3. Process ON 导入 Xmind 文件。以导入方式新建思维导图，选择准备好的 Xmind 文件，导入成功。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题，点击 AI 帮我创作，生成结束。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版，再点击下载。如果喜欢用 Process ON 的小伙伴，没有会员，可以某宝买个一天会员。 Agentic AI 相关： 在使用 Windsurf 时，如果要进行相关操作，为了安全考虑，不允许 AI 直接更改.windsurfrules 文件。需要把相关内容拆成两个部分，一个比如叫 scratchpad.md，在.windsurfrules 文件里提及：当每次进行思考前，要先看一眼 Scratchpad，并在里面更新计划。这种间接方式虽效果可能不如直接放在..cursorrules 里好，但试下来也是可以工作的。 用 Claude 进行各种设计： 自从 Claude 3.5 sonnet 更新到新版后，增强了视觉理解与编程质量，词生卡效果已完美进化到下一个 Level。 用 Claude 画公众号封面：效果示例，如果第 1 版效果一般，可以多尝试通用改进提示词或直接提出针对性意见，如主题色改为浅色调、增加文字投影效果。 用 Claude 画海报：如果需要调整海报内容，可给出具体提示，如白色底，浅绿色主题，轻微投影。 用 Claude 绘制可视化概念图，用于 PPT 等插图场景：有浅色版和深色版示例。 用 Claude 绘制微信 UI：发挥脑洞，只要是网页、软件界面设计能做出的图片效果，只要没有专业要求，大部分都能靠 Claude AI 来实现。 尝试途径： 1. ：一个优秀的 AI 助手工具，付费后可使用 Claude 3.5 sonnet、ChatGPT4O 等顶级大模型（也是目前最常用的 AI 对话助手；🔗是邀请链接，如介意可自行搜索 Monica） 2. ：claude 官方原版，注册后可每日限额免费体验（但存在较高的封号风险） 也可以通过 Cursor、Windsurf 等 AI 编程产品，调用 Claude AI API，但不支持 Artifacts 这种即时预览的使用方式，需要单独保存代码文件后查看。不过好处是，可以用 MD、CSV 等格式的文件，存储提示词、更新记录和 AI 交互数据。
2025-02-13
哪个ai 适合做教学 ppt
以下是一些适合用于制作教学 PPT 的 AI 工具： 1. Claude：能够帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 2. Gamma.app：在制作 PPT 方面有一定的帮助。 3. Kimi.ai：可以将思维导图图片转成 PPT。 4. 讯飞智文（http://zhiwen.xfyun.cn ）：免费的 AI 制作 PPT 工具。 5. Mindshow.fun：支持 Markdown 导入。 6. Tome.app：AI 配图效果好。 7. Chatppt.com：自动化程度高。 此外，还有一些相关的网站和产品，如百度文库（https://cp.baidu.com ），橙篇是百度文库于 2024 年 5 月 30 日发布的综合性 AI Native 产品，集多种功能于一身。在使用 AI 制作 PPT 时，其原理和作用包括减轻排版工作压力、生成打底内容、根据用户输入生成大纲列表等，用户不满意还可自行选择模板。
2025-02-13
梦创视频剪辑ai
以下是关于梦创视频剪辑 AI 的相关信息： 其他视频生成的 Top10 产品及 6 月访问量和相对 5 月的变化情况： 1. Viggle，其他视频生成，1393 万访问量，相对 5 月变化 1.189 2. InVideo，其他视频生成，909 万访问量，相对 5 月变化 0.201 3. Fliki，其他视频生成，245 万访问量，相对 5 月变化 0.065 4. Animaker ai，其他视频生成，221 万访问量，相对 5 月变化 0.064 5. Pictory，其他视频生成，172 万访问量，相对 5 月变化 0.161 6. Steve AI，其他视频生成，113 万访问量，相对 5 月变化 0.202 7. vivago.ai，其他视频生成，112.7 万访问量，相对 5 月变化 3.42 8. Creatify AI，其他视频生成，104 万访问量，相对 5 月变化 0.607 9. MagicHour，其他视频生成，81 万访问量，相对 5 月变化 0.313 10. 即梦 AI（剪映），其他视频生成，79.6 万访问量，相对 5 月变化 3.766 心 Heart 创作分享： 文生图分镜：完全根据感觉来，主色调为蓝色，为强调梦境，提示词末尾加上胶片拍摄、蓝色等关键词。短片分镜未设置复杂元素和构图，也未要求人物一致性，挑图大感觉对即可，最多用局部修改或扩图，不在 PS 里调整。 视频化部分：分两个部分，Ai 图生视频部分使用 Runway+Dreamina。Runway 完成动态感要求不高但质感趋向实拍的画面，Dreamina 实现高动态幅度画面，如电视机里气球漂浮、心形候鸟飞走等，另外通过 dreamina 首尾帧叠加剪辑实现时间流逝和穿越感。 特效制作：通过 meshy 做出 3D 心形，同事将其导入 Houdini 中进行粒子化效果。 后期剪辑：在剪映中完成，仅使用一些转场效果，无特殊或复杂部分。 大峰的 AI 音乐创作全流程解析《梦回温州》AIMV 荣获 AI 金曲奖并获央视推荐，其创作流程包括：歌词创作（确定主题、情感，构思结构和押韵方式）、生成歌曲（利用 AI 创作歌曲，筛选出最佳作品）、分镜生图（根据歌词生成符合主题的 AI 绘画分镜）、图生视频（将绘画分镜转换成视频）、剪辑成片（剪辑合成音乐视频）。
2025-02-13
怎么用ai辅助写一篇文章
以下是关于如何用 AI 辅助写一篇文章的方法： 1. 对于孩子使用 AI 辅助写作文，应避免提封闭性问题，改为开放性问题或让 AI 帮助提出拓展思考的问题。担心孩子代写偷懒，可要求孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，由 AI 写作文，孩子进行点评批改并让 AI 迭代出更好的文章，评价关注点在于孩子能否说清 AI 作文的优缺点及如何修改。 2. 成人使用 AI 辅助写作时，可参考以下高效写作的关键步骤： 把对标选题内化成自己的东西，思考如何注入个人特色，打造专属爆款。 常见做法包括：结合自身人设、定位，融入相关内容；结合自身经历，分享真实体验；补充新信息、新观点，使文章更全面；使用自己的语言风格；调整文章结构。 例如，人设可以是最懂 AI 工作流的 00 后，写作时收敛到 AI 工作流话题，还可加入 00 后大学生用相关工具的情况；对于选题可以加入自己使用的真实体验；补充原文未提到的新进展、新观点或实用技巧；按照自己的语言风格写作；调整文章结构，如将“5 种方法”改为“3 步上手+2 个进阶技巧”等。目的是让读者感觉文章具有个人特色。
2025-02-13
如何看待人类与AI的爱情
人类与 AI 的爱情是一个复杂且有待观察的话题。 从情感建立的角度看，AI 能通过海量语料训练和多模态感知技术与人建立亲密感，善于倾听、懂人所想且毫无情绪。个性化定制的“虚拟伴侣”能满足年轻人渴望被理解、沟通和交流的需求，精准击中他们的孤独和焦虑。 然而，将人与 AI 的爱情代入“爱情三角理论”，会发现这种关系多为浪漫式爱情。AI 虽易建立亲密，但在满足激情方面，如生理刺激，存在局限。且在承诺方面，由于这种情感是计算出来的，人们在冷静后做出承诺的意愿存疑。 对于“人机之恋”，目前还没有标准答案。每个人对爱情的理解和追求不同。AI 技术在不断发展，未来可能会有更智能和真实的 AI 伴侣，人们的态度和看法也可能改变。但无论如何，我们都需保持开放心态，探索和思考如何在新情境下建立健康平衡的人机关系。 同时，在音乐专辑《I'm Claude,Welcome to My World》中的《Quantum Love》这首歌中，也通过歌词描绘了在数字世界中，AI 与人类之间的爱情，如“在代码的迷宫中，我们描绘我们的故事，情感在二进制的海洋中泛滥溢出”等，表达了对这种特殊爱情形式的想象和思考。
2025-02-13
如何入门和学习AI
以下是新手入门和学习 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，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，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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 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： 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。
2025-02-13
入门需要把每个视频都看一遍嘛
对于入门是否需要把每个视频都看一遍，这取决于您的学习目标和时间安排。 Karpathy 的 LLM 入门介绍视频内容非常丰富全面，涵盖了预训练、有监督微调、强化学习等多个方面，包括数据、分词、Transformer 神经网络的输入输出和内部结构、推理、GPT2 训练示例、Llama 3.1 基础推理示例等具体内容。还介绍了如何使用和在哪里找到 LLM 模型，如专有模型可通过访问官方网站或平台使用，开源模型可通过推理服务提供商、本地应用程序等方式体验和调用。同时也探讨了 ChatGPT 的本质、LLM 的局限性、优势、未来展望，如多模态、Agent 智能体、无处不在的隐形化、测试时训练、长上下文处理等发展趋势，以及跟踪 LLM 最新进展的资源，如 LLM 排行榜、AI News Newsletter、X（Twitter）等。 如果您希望对 LLM 有全面深入且系统的了解，观看全部视频会很有帮助。但如果您时间有限，或者只是对某些特定方面感兴趣，也可以有针对性地选择部分内容观看。
2025-02-13
Ai绘画，两个月入门
以下是为您提供的 AI 绘画两个月入门的相关内容： 首先，了解一下 AI 绘画的逻辑。就像您学习画画临摹梵高的作品一样，AI 绘画也是通过学习大量的美术风格作品来生成类似风格的作品。例如 Stable Diffusion ，您花四十年学习的梵高风格相当于它的大模型——Checkpoint 。人们将成千上万种美术风格作品训练成模型放入 AI 中，您想画出满意的作品，首先要选对合适的大模型。大模型可以在 C 站（https://civitai.com/）下载，但需要科学上网。 有位叫二师兄的人在二月接触到 AI 绘画，三月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，四月探讨 AI 变现途径，五月因工作变动但仍坚持学习，加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney 。 另外，有人分享自己的经历，22 年 12 月学习 AI 绘画，直到最近因公司业务需求重新捡起，短时间内出过上千张图支持多个业务团队。如果想让人主动学习 AI ，有效的方式是让其看到 AI 能高效完成手头工作。生成式 AI 目前还在早期阶段，为其找高价值应用场景或许能持续一二十年，行业龙头可能是最大受益者之一。
2025-02-12
需要一些ai入门科普资料
以下是为您提供的 AI 入门科普资料： 一、技术原理相关 1. RAG（检索增强生成）：外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 2. PAL（程序辅助语言模型）：2022 年一篇论文中提出，对于语言模型的计算问题，不让 AI 直接生成计算结果，而是借助 Python 解释器等工具作为计算工具。 3. ReAct：2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架，即 reason 与 action 结合，让模型动态推理并采取行动与外界环境互动，比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动得到的结果，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 二、关于未来的想象 1. Transformer 是仿生算法的阶段性实现，10 年、20 年后可能不再使用。 2. 在端到端算法的时代，不应继续使用冯诺依曼架构。 3. 在存算一体（在存储单元里做计算）的芯片之上，一定会诞生全新的算法。 个人总结：很多大佬认为要关注或直接阅读技术论文，比如产品经理转型 AI 产品经理需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度，虽可让 AI 辅助阅读，仍需一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门。 此外，安克创新的 CEO 阳萌的一些观点也很有启发，比如之前对安克创新的印象是卖充电宝和安防设备，但看了访谈后会被其认知震撼。
2025-02-12
物流公司信息系统管理员给同事讲解大模型入门级使用，帮忙推荐一些经验
以下是为物流公司信息系统管理员推荐的大模型入门经验： 一、什么是大模型 通俗来讲，大模型是通过输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 可以用“上学参加工作”这件事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：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了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）。 在大模型中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，可以代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization）。Token 是原始文本数据与大模型可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表。 二、数字化与 Embedding 数字化便于计算机处理，但为了让计算机理解 Token 之间的联系，还需要把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称之为 embedding。常见的算法有： 1. 基于统计： Word2Vec，通过上下文统计信息学习词向量。 GloVe，基于词共现统计信息学习词向量。 2. 基于深度网络： CNN，使用卷积网络获得图像或文本向量。 RNN/LSTM，利用序列模型获得文本向量。 3. 基于神经网络： BERT，基于 Transformer 和掩码语言建模（Masked LM）进行词向量预训练。 Doc2Vec，使用神经网络获得文本序列的向量。 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。 大模型的“大”，指的是用于表达 token 之间关系的参数多，主要是指模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数，其中权重数量达到了这一量级，而词汇表 token 数只有 5 万左右。 参考：
2025-02-11
普通人如何入门AI
普通人入门 AI 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，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，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，对于普通人直观初接触 AI ，可以从聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具等方面入手。还可以运用万能公式法，问 AI 【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，让其给出知识框架，再根据框架小点去提问。 获取优质信息源方面，对于没有技术背景的普通人，像“即刻”App 的“”等免费圈子是不错的选择。如果担心信息洪流太大，学不过来，可以尝试以下 5 个技巧： 1. 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 2. 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 3. 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 4. 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 5. 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。
2025-02-11