0基础学习AI

AI 在健康领域的发展具有巨大潜力，同时也面临着一些优势和挑战。 优势方面： 有助于推进医疗保健中负责任地使用 AI，促进开发价格合理且能拯救生命的药物。 能够为教育者提供支持，例如在学校中提供个性化辅导，从而变革教育模式。 挑战方面： 存在工作场所监视、偏见和岗位替代等风险，可能影响劳动者权益。 可能会出现对劳动者补偿不足、不公平评估工作申请以及妨碍劳动者组织的情况。 对于医疗保健中 AI 应用的安全性需要建立相应的程序来接收和处理相关报告，并采取补救措施。 总之，AI 在健康领域的发展前景广阔，但需要妥善应对潜在的挑战，以实现其最大的价值和效益。

以下为您推荐几款免费的数字人 AI 软件： HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 使用方法： 1. 点击网址注册后，进入数字人制作，选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 2. 上传后效果如图所示，My Avatar 处显示上传的照片。 3. 点开大图后，点击 Create with AI Studio，进入数字人制作。 4. 写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。 5. 最后点击 Submit，就可以得到一段数字人视频。 DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 使用方法： 1. 点击上面的网址，点击右上角的 Create vedio。 2. 选择人物形象，您可以点击 ADD 添加您的照片，或者使用 DID 给出的人物形象。 3. 配音时，您可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 4. 最后，点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 5. 打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很 AI。 使用方法： 1. 点击上面的网址，注册后获得 120 免费 k 币，这里选择“照片数字人口播”的功能。 2. 点击开始创作，选择自定义照片。 3. 配音时，您可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 4. 打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。 5. 最后，点击生成视频。 此外，还有以下相关的数字人 AI 软件及信息： 网站名：Runway，网址：https://runwayml.com，有网页有 app 方便。 网站名：haiper，网址：https://app.haiper.ai/，免费。 网站名：SVD，网址：https://stablevideo.com/，有免费额度，对于景观更好用。 网站名：Pika，网址：https://pika.art/，收费 https://discord.gg/pika，可控性强，可以对嘴型，可配音。 网站名：PixVerse，网址：https://pixverse.ai/，免费，人少不怎么排队，还有换脸功能。 网站名：Dreamina，网址：https://dreamina.jianying.com/，剪映旗下，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，最新 S 模型，P 模型。 网站名：Morph Studio，网址：https://app.morphstudio.com/，还在内测。 网站名：Heygen，网址：https://www.heygen.com/，数字人/对口型。 网站名：Kaiber，网址：https://kaiber.ai/。 网站名：Moonvalley，网址：https://moonvalley.ai/。 网站名：Mootion，网址：https://discord.gg/AapmuVJqxx，3d 人物动作转视频。 网站名：美图旗下，网址：https://www.miraclevision.com/。 网站名：Neverends，网址：https://neverends.life/create，2 次免费体验，操作傻瓜。 网站名：SD，Animatediff SVD deforum，免费，自己部署。 网站名：Leiapix，网址：https://www.leiapix.com/，免费，可以把一张照片转动态。 网站名：Krea，网址：https://www.krea.ai/，12 月 13 日免费公测了。 关于剪映数字人的“私有化”，您可以参考以下步骤： 1. 第一步打开谷歌浏览器，点击链接 https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击 open colab 就进到程序主要运行界面。在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”就行，无需安装，无需付费。点击红框对应的 URL 就会打开操作界面。 2. 第二步，点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频，保持默认参数，点击“START”就能生成。 3. 第三步：等着自己专属的数字人视频出炉。 有关数字人使用上的问题，欢迎在底部评论区留言，一起交流。同时如果对数字人课程感兴趣的话，欢迎查看通往 AGI 之路 X AI 沃茨的《克隆你自己》课程。在线观看第一节：https://www.bilibili.com/video/BV1yw411E7Rt/?spm_id_from=333.999.0.0 。

以下为您推荐一些 AI PPT 工具： Gamma：在文本多级排列方面有一定优势。 AiPPT：便于摒弃呆板单调的表现形式，可一键切换多元模版。 iSlide：能辅助完成 PPT 制作。 创客贴：有助于提升制作效果。 WPS：也是常用的工具之一。 熟练使用这些工具，有助于提高效率，具体的呈现效果您可以根据自己的需求和操作来决定。

以下是一些常见的 AI 工具使用教程： AI 画示意图： 假设您需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具，您可以快速、高效地创建专业的示意图，满足各种工作和项目需求。 AI 视频相关： 以下是一些 AI 视频软件的教程链接： AI 线上绘画： 如果您在工作中需要用到大量图片，又想使用能够商用且具有较强艺术美感的图片，AI 生图是高效的解决办法。不论是人像、动物、自然风景或是人造景观的图，都可以用 AI 完成。 但主流的两款工具 midjourney（MJ）付费成本较高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低。不过，还有像这样的免费在线 SD 工具网站。 本教程适用于入门玩家，计划让您在半个小时内自由上手创作绘图。如果半个小时内您无法理解工具如何使用，可通过评论区或加微信 designurlife1st（记得备注来意：ai 绘图交流）与作者联系。教程内容会持续更新，欢迎关注和催更。

以下是一些给视频配音效的 AI 工具： Vidnoz AI：支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，有面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 Wavel Studio：支持 30 多种语言的配音，音质自然流畅，能自动去除背景噪音和杂音，提供添加字幕和文本叠加层的工具，界面友好且有多种自定义选项。 Elai.io：支持 65 多种语言的配音，音色和语调真实，能自动将唇形与语音同步，生成字幕以提高视频的可访问性，支持多位配音者，适合复杂对话场景。 Rask AI：支持 130 多种语言的配音，包括稀有和濒危语言，采用先进语音合成技术，音质高保真，提供语音参数自定义和音效添加工具，与多种视频编辑平台和工作流程整合。 Notta：提供快速实惠的多语言配音解决方案，能保留原声说话风格和细微差别，提供调整语音速度和音调的工具，支持批量处理，高效完成多视频配音。 Dubverse：支持 60 多种语言的配音，音质接近真人，提供文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和情感添加工具，与多种视频平台和社交媒体渠道整合。 此外，魔音工坊（moyin.com）也是一款短视频达人联袂推荐的 AI 配音神器，能高效、高品质地将文本一键转换为音频，可为多种类型的作品完成专业配音，并已与多位配音演员和大咖进行深度合作，推出众多配音员和配音风格。注册并输入 CDK 兑换码：WaytoAGI，即可获得 2 天 SVIP 全场声音的使用体验。

以下是关于 AI 做工作计划的相关内容： Agentic Workflow： 大模型如 Kimi Chat 会利用「网页搜索」工具，在互联网检索相关内容并总结分析给出结论。 Agent 能自行规划任务执行的工作流路径，适用于简单或线性流程的运行。例如，先识别男孩姿势，再用相关模型合成新的女孩图像，最后语音合成输出。 吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，大语言模型可扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。 OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出 Agent 的基础架构为“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”，其中大模型 LLM 是 Agent 的“大脑”。 规划包括子目标分解、反思与改进，将大型任务分解为较小可管理的子目标，还能对过去行动进行自我批评和反思以提高结果质量。 OpenAI 通用人工智能（AGI）的计划：暂未获取到关于 OpenAI 通用人工智能（AGI）计划在做工作计划方面的直接相关内容。 AI+工作场景案例： 办公方面，包括编写 Excel 公式、写邮件、会议总结等。 项目管理方面，ChatGPT 可创建和维护跨团队项目协作计划。 销售方面，可总结话术的优缺点，涵盖产品特点、服务优势等多方面。

对于小白学习 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、当前应用和未来发展趋势。 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，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，因其上手容易且有用。 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。 知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用中的第一手体验。 6. 持续学习和跟进： 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，与其他爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 1. 视频一主要回答了 AI 大模型的概念和原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习有标签，无监督学习无标签，强化学习从反馈中学习。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等。 LLM 是大语言模型。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

对于小白学习 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。 此外，还可以通过以下方式加深对 AI 技术原理的理解： 1. 观看相关视频，了解如什么是 AI 大模型及其原理。 2. 学习相关技术名词和概念关系： 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。 3. 了解技术里程碑，如 2017 年 6 月谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出的 Transformer 模型。

对于 AI 小白的进阶学习，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，包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 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，根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作自己的作品。 分享实践后的经验和成果。 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，获取实际应用中的体验，激发对 AI 潜力的认识。 同时，您还需要掌握以下基础知识： AI 背景知识： 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。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 评估和调优： 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。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 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）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下是为您提供的新手学习 AI 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。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。 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。 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. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，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自己的成就。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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。