0基础学习AI

以下是 AI 在生成产品需求及需求文档上的一些应用： 1. PMAI 产品经理的 AI 助手：可以生成产品需求文档（PRD）的原型图、解决方案流程图、时序图、页面结构图、测试用例等，还能帮助生成数据字段、优化 PRD 文档、评估功能价值、生成 SQL 代码和周报思路等。 2. AI 工具辅助产品需求文档（PRD）：通过人类语言描述想要的产品，得到 80%的完成稿，然后进行修改和发布。相关工具如 ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw。 3. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 4. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 5. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 6. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 7. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 8. 价格策略：分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 9. 客户反馈分析：分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 10. 个性化推荐：根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 11. 聊天机器人：提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 12. 营销活动分析：分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 13. 库存管理：预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 14. 支付和交易优化：分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 15. 社交媒体营销：帮助在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 16. 直播和视频营销：分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。

以下是关于制作 AI 动物融合账号的一些建议： 使用 GPT4 可以直接用自然语言画出效果较好的图，但费用较高。较好的免费替代工具是微软的 Copilot，不过其准确性比 GPT4 差。此外，也可以使用目前的 AI 绘画工具，但两幅图需要给到具体的提示词。下面以 GPT4 为例阐述制作教程。 工具：GPT4 对话过程： You：你作为一名非常优秀的抖音短视频创作博主，在抖音有 1000 万粉丝，有着丰富的短视频创作和运营经验，深得官方和用户的喜爱，我想创作一个生物融合成新物种的视频，例如猪和老鹰融合成一个新的物种，这个新物种非常霸气，阴暗风格，希望这个视频发布后能够获得上千万的播放、点赞，你觉得怎么样 ChatGPT：创作一个猪和老鹰融合成新物种的视频，确实是一个大胆而独特的想法，能够吸引人们的注意力。为了确保视频能够获得上千万的播放和点赞，这里有一些策略和创意建议： 1. 故事情节的构思 开始之前，构思一个吸引人的故事情节。这个故事可以是这个新物种的起源故事，它如何结合猪和老鹰的特点以及这种融合给它带来的独特能力和挑战。 考虑添加一些神秘或奇幻元素来增强故事的阴暗风格。 2. 视觉效果的设计 对于这种创意视频，强烈的视觉效果至关重要。可以使用 3D 建模和特效技术来创造出既霸气又具有阴暗风格的新物种形象。 高质量的视觉效果和流畅的动画能够吸引更多观众并提高视频的分享率。 3. 音乐和声音设计 配置适当的背景音乐和声效，以增强视频的氛围。选择能够激起观众情绪的音乐和声音效果，让视频更加引人入胜。 4. 社交媒体互动

以下为您推荐一些 AI 相关的文章： 《写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI》 书籍推荐（新手入门）： Python 方面：《Python 学习手册》《Python 编程》 AI 方面：《人类简史》（“认知革命”相关章节）、《深度学习实战》 课程&资源&信息推荐： B 站 up 主“PAPAYA 电脑教室”的 Python 入门课 Andrej Karpathy 关于大模型的讲解 油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob AJ 和众多小伙伴们共创的资料库（飞书文档）：🌈通往 AGI 之路 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 《3.1 案例：AI 产品案例和投稿》 AI+教育相关： 书籍推荐：三本神经科学书籍 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CKwHwwRvxi7LxTkpKsmc7s2PnFe?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false AI 赋能教师全场景 作者：MQ 老师 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MDxEwtzIfivcZ6kM8nEcHFPAnqe?table=tblZPbdb7NgLbxew&view=vewJuuzsne 未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI 作者：赛博禅心 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZqmpwkZA3iB5GNklO4mcirhhnKd 化学：使用大型语言模型进行自主化学研究 作者：乐谷说 文章地址：https://www.nature.com/articles/s41586023067920 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JW9UwFYaEi2JhckNflecygdRnne

以下是关于 AI 动画的相关信息： Runway 可生成 AI 动画，使用图片和文字描述功能，将 MJ 生成的图片增加动态描述并输入 Runway，同时可设置镜头变换，具体教程可参考。 悦音可进行 AI 配音，能实现旁白质感，如磁性浑厚、大片质感、娓娓道来。 在 AI 春晚中，包含多个节目，如“AI 与画手的对话”“AI 与互联网黑话”“搞笑图/扩图轮播”“剪纸/皮影戏/花灯”“诗与远方”“AI 动物城”“AI 红包”“游戏回忆录”“此时此刻你最想的朋友”等。 节目单中包含多种类型的视频与影视，如 AIGC 技术短片、AIGC 温情短片、AI 转绘、AI 动物城等。其中 AIGC 技术短片可通过 AI 转绘、蒙版抠图等实现，AIGC 温情短片注重叙事，AI 转绘可对经典电影进行混剪等。但部分节目存在如缺炫技大佬、缺素材收集、缺转绘大佬等问题。

2024 年人工智能现状如下： 研究方面： OpenAI 的 o1 模型在推动深度强化学习推理方面表现出色，但每个 token 的成本较高。 Meta 用 15 万亿 token 训练出 Llama 3.1 模型，但其开放程度有待定义。 存在数据污染闹剧，一些模型的出色表现可能是因为训练集被基准数据污染。 未来预测： 预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型，生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 政府和大型科技公司将继续承受计算需求逼近电网极限的压力。 需警惕 AI 介入选举的影响。 其他情况： OpenAI 的 o1 模型重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限。 中国的模型无视制裁正在崛起。 生成式 AI 初创公司盈利丰厚，但可持续性存疑。 相关报告链接： 英文解读链接：

2024 年人工智能现状如下： 研究方面： OpenAI 的 o1 模型在推动深度强化学习推理方面表现出色，但每个 token 的成本较高。 Meta 用 15 万亿 token 训练出 Llama 3.1 模型，但其开放程度有待定义。 存在数据污染闹剧，一些模型的出色表现可能是因为训练集被基准数据污染。 未来预测： 预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型，生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 政府和大型科技公司将继续承受计算需求逼近电网极限的压力。 需警惕 AI 介入选举的影响。 其他情况： OpenAI 的 o1 模型重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限。 中国的模型无视制裁正在崛起。 生成式 AI 初创公司盈利丰厚，但可持续性存疑。 相关报告链接： 英文解读链接：

以下是新手学习 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。 6. 对于中学生： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，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。 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 AI 相关的实践项目，如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。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。

以下是为您推荐的学习 AI 的路径： 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。建议掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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，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。 六、中学生学习 AI 的特别建议 1. 从编程语言入手学习，比如 Python、JavaScript 等，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，如 ChatGPT、Midjourney 等，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，包括了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及学习 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，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 七、AI 与宠物结合的相关内容 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，可自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 2. AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发的智能互动玩具，增强宠物娱乐体验。 3. AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，根据文字描述生成宠物形象图像。 4. AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统。 5. AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析宠物行为模式。 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。

以下是为新手学习 AI 绘画推荐的免费课程： 课程名称：野菩萨的 AIGC 资深课 课程提供方：工信部下属单位【人民邮电出版社】 课程涵盖内容： 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费获取方式：参与 video battle，获胜者可获得课程。冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。 了解更多课程信息：扫码添加菩萨老师助理 另外，目前市面上主流的 AI 绘图软件有 Stable Diffusion 和 Midjourney。Stable Diffusion 开源免费、可本地化部署、创作自由度高，但对电脑配置尤其是显卡要求较高；Midjourney 操作简单、创作内容丰富，但需要科学上网且付费，每月费用约 200 多元。前期想要了解玩一玩的，可以试试 Stable Diffusion，具体安装方法可去 B 站看【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频。

以下是为小白学习 AI 绘画提供的指导： 一、AI 绘画助手 有一个专业且贴心的 AI 绘画学习导师，即《AI 绘画助手》。它的网址是：https://www.coze.cn/store/bot/7387381204275904521?panel=1&bid=6d1aji2c86g1m 。 无论您是新手小白还是进阶爱好者，它都能提供优质实用的指导。在原理讲解方面，能将复杂的神经网络、生成对抗网络以及卷积神经网络等知识用通俗易懂的语言解释清楚。对于市面上流行的 AI 绘画工具，如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等，不仅了如指掌，还能介绍使用步骤和独特之处，帮助您找到适合自己的工具。它还擅长风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用，以及获取高分辨率精美图像的方法，并会传授关键要点和操作技巧。此外，它拥有丰富的实战案例经验，能引领您从零基础起步创作作品，遇到难题时为您答疑解惑并规划学习路径。 二、最低成本的开始 1. 扣子 + ByteArtist 网址：https://www.coze.cn/home 优点：不需要翻墙，无收费，可以直接生成 注册：手机号、抖音号或飞书号 操作步骤：需要在 coze 的 bot 里面添加绘图插件 时间：5 分钟 三、先锋的选择 1. Midjourney 网址：https://www.midjourney.com/explore?tab=random 优点：图片和描述相关性更大，风格更加显著 限制：需要翻墙，需要 Gmail 注册，不免费，在 discord 上代理使用 时间：30 60 分钟 价格：8 美元一个月/ 200 张图 四、关于提示词 当您希望画出更符合特定需求的图像，如小猫微笑、特定动作、拜年等，需要学习 Midjourney 专属提示词。这和聊天工具的逻辑类似，可以从提示词和图片生成原理两方面入手来提高生成效果。

对于小白学习 AI ，可以从以下几个方面开始： 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作品。 在知识库中有很多实践后的作品、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。 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。 另外，根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式： 本地部署：如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑（Intel 芯片出图速度非常慢，因此不建议）或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署。强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 在线平台：对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署，大家根据实际情况选择即可。 不建议一上来就配主机，因为大概率会变成游戏机或者吃灰（土豪请随意）。玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大，显卡预算之内买最好，其他的随意。 课程方面： 先验经验：需要熟练使用文生图、图生图；需要有一定的逻辑思考能力以及推理能力；适合炼丹新人、小白。 课程安排：课程大约 70 80%是理论和方法论的内容，大部分练习会在课外跟大家沟通、练习。只有少部分必要内容会在课上演示。 必学、必看内容是基础课，主要是为了解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉是针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。

对于决心学习 AI 相关知识的新手，建议从以下方面入手： 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。 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。 对于不会代码的新手，若希望继续精进 AI 学习，可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 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。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。