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如何学习AI的基础到高深的用法

回答

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「从这里启程」,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「入门:AI 学习路径」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。
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。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

[heading3]如果希望继续精进...在本份教程中,你会发现,在AI的帮助下,你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点,最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。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。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

在本份教程中,你会发现,在AI的帮助下,你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点,最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。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。

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如何自学AI
以下是关于自学 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,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,欢迎实践后的分享。 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。 但因为人工智能可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 对于中学生自学 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,了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 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。
2024-11-18
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
我是一个有着20年logo设计经验的资深设计师,我想为一个心理精神科诊所设计一套VI,请推荐一个AI软件
目前在 VI 设计方面,有一些常用的 AI 软件,比如 Adobe Illustrator ,它具有强大的绘图和编辑功能,能够满足您对高质量图形设计的需求;还有 Sketch ,其界面简洁,操作相对便捷。不过,具体选择哪款软件还需根据您的个人使用习惯和具体设计要求来决定。
2024-11-18
喂AI文档,表格不识别怎么办
如果 AI 文档中的表格不被识别,您可以参考以下内容: 召回排序过程中会过滤掉标题里携带了【已废弃】、【已过期】、【已停用】、【已删除】、【已作废】、【已过时】、【弃用】等字眼的片段。如果某些文档已经过期、内容不再准确,但是又需要保留存档,可以在文档总标题里加上关键字眼,避免这些文档进入问答、影响答案的准确性。 当前文档里插入的表格(包括普通表格、电子表格、多维表格)内容虽然已经能被 AI 识别,但是识别效果还在进一步提升中。某篇文档如果主要用于 AI 智能问答,现阶段为了保证更好的问答效果,可以尽量都使用普通文本描述,避免大量有价值的信息都包含在表格中。 随着飞书团队持续丰富支持识别的数据类型,这些局限会逐渐消除、问答效果也会持续提升。
2024-11-18
怎么通过AI辅助创作一个小程序
以下是通过 AI 辅助创作小程序的步骤: 1. 基础小任务 让 AI 按照最佳实践为您写一个 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,从而学会必备的调试技能。 如果使用 o1mini,可以在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本(Windows 机器则是 create.cmd),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”,勤勉的 o1mini 会为您生成代码并给出提示,复制粘贴并执行即可一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求 通过与 AI 的对话,逐步明确项目需求。如果您是训练有素的产品经理,可以忽略这一步。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,包含影响技术方案选择的细节,后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 案例参考 您可以参考以下案例获取更多灵感和方法: 使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频:这个笔记本演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。GPT4 不直接将视频作为输入,但可以使用视觉和新的 128 K 上下文 widnow 来同时描述整个视频的静态帧。 开发:GLM 等大模型外接数据库:可以调整 prompt,匹配不同的知识库,让 LLM 扮演不同的角色,如上传公司财报充当财务分析师、上传客服聊天记录充当智能客服、上传经典 Case 充当律师助手、上传医院百科全书充当在线问诊医生。 开发:微信小程序:手把手教如何利用 chatgpt 来实现微信小程序的搭建,包括注册和开发上线。 开发:知识库/聊天机器人搭建安全提示词 prompt 。 需要注意的是,在开发过程中可能会遇到挫折,如问题描述不清楚导致得到错误指引、AI 给出的方案复杂或代码正确但其他配置错误等。小白最好通过 AI 能直接搞定的小项目先学明白背后的原理,在此基础上开发复杂项目,同时最好有人类导师将任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时帮助解决问题。
2024-11-18
如要学习使用AI,主要的用法是输入文字生成图片,再进一步生成中短视频,应该使用哪些工具,如何进行?
如果您想学习使用 AI 输入文字生成图片,再进一步生成中短视频,可以使用以下工具和按照以下步骤进行: 工具: 1. ChatGPT(https://chat.openai.com/)+ 剪映(https://www.capcut.cn/):ChatGPT 生成视频小说脚本,剪映根据脚本自动分析出视频所需场景、角色、镜头等要素,并生成对应素材和文本框架,实现从文字到画面的快速转化。 2. PixVerse AI(https://pixverse.ai/):在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入(如图像、文本、音频)转化为视频。 3. Pictory(https://pictory.ai/):AI 视频生成器,用户提供文本描述即可生成相应视频内容,无需视频编辑或设计经验。 4. VEED.IO(https://www.veed.io/):提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器,帮助用户从图像制作视频,并规划视频内容。 5. Runway(https://runwayml.com/):能将文本转化为风格化的视频内容,适用于多种应用场景。 制作流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-09-18
runway视频转绘用法
以下是关于 runway 视频转绘的用法: 转绘教程(Ebsynth Utility): 选择前面模糊的片段,点击 DELETE 键或退格键删除。处理完视频后,点击右上角的导出按钮导出新视频,注意导出名称最好使用英文。 注意事项: 校准:有时下载的视频可能不是标准比例,需用剪影处理。若不处理,由于 SD 图片绘制分辨率按 8 的倍数增加,即使绘制时按原视频分辨率,最后视频合成仍可能报错,一定要检查。 视频缩小:老板给的 4K 视频,SD 最大只能完成 20482048 的绘制,往上无法完成且制作时间大幅上升。 分辨率模糊的视频:若客户要求强烈,可先提升分辨率(推荐使用 TopazVideoAI 插件),不行则放弃。 图片生成视频: 进入 runway 官网首页,点击 start with image,然后直接将图片拖进来。 动画幅度尽量用 3、5,有时会乱跑。 不需要等进度条转完,可以直接继续往里放图片,可同步执行。 直接点删除,然后重新上传下面的图即可(最多可放数量可自行测试)。 图生视频(常规方法): 以汽车内饰片段为例,登录 runway 账户后,在首页左侧点击“Text/Imagine to Video”(文生视频/图生视频)。 点击 2 处将汽车内饰的图片上传到 runway 中。 1 处可更改生成图片所用到的大模型版本,数字越大代表模型越强,目前只有 Gen2 每天有免费额度。 3 处用于输入提示词。 4 处可以修改生成的视频时长为 5s 或 10s,时长越长,生成的效果可能越不稳定。 5 处可以看到生成的结果。 提示词方框中输入的运镜方式“Roll Clockwise Shot slowly”,即摄像机围绕垂直轴顺时针旋转。不想动脑的话,每个片段的运镜方式根据分镜表的建议来即可。运镜提示词可参照: 。 很多时候提示词过多,生成的视频会很怪异,改变提示词,改变生成时长,多抽卡几次,毕竟 runway 会员可以无限抽卡。
2024-09-16
我想学习关于如何应用AL进行文学写作,剧本创作方面的理论,我应该学什么
在应用 AI 进行文学写作和剧本创作方面,您可以学习以下几个重要的方面: 1. 自然语言处理(NLP)基础:了解语言的结构、语法和语义,这对于与 AI 工具进行有效的交互和理解其输出至关重要。 2. 机器学习和深度学习概念:掌握这些原理有助于理解 AI 如何学习和生成文本。 3. 创意写作理论:包括故事结构、人物塑造、情节发展等,以便能够结合 AI 的输出进行优化和创新。 4. 数据分析和挖掘:有助于从大量的文本数据中提取有价值的信息和模式,为创作提供灵感。 5. 了解常见的 AI 写作工具和平台:熟悉它们的功能和特点,学会如何有效地利用它们来辅助创作。 6. 版权和伦理知识:在使用 AI 生成的内容时,要清楚相关的法律和道德规范。
2024-11-18
我是一个教育机构,我想使用ai代替我的家教老师团队,对学生进行1v1的辅导,包括:根据学生当天学习的课程出题,定时监督并整理错题,有什么ai工具,可以帮助我
目前在市场上,还没有能够完全替代家教老师团队进行 1v1 辅导,包括根据学生当天学习课程出题、定时监督并整理错题等全方位功能的单一 AI 工具。但您可以考虑结合使用以下几种 AI 相关的技术和工具来部分实现您的需求: 1. 智能学习管理系统:这类系统可以根据学生的学习进度和表现生成一些练习题,但可能无法完全针对当天学习的课程精准出题。 2. 自然语言处理工具:帮助分析学生的学习情况和问题,为后续的辅导提供一定的参考。 需要注意的是,AI 工具在教育中的应用仍处于不断发展和完善的阶段,不能完全替代人类教师的情感支持、个性化引导和灵活应变能力。
2024-11-18
我是一个教育机构,我想使用ai代替我的家教老师团队,对学生进行1v1的辅导,包括:根据学生当天学习的课程出题,定时监督并整理错题
目前的情况来看,使用 AI 代替家教老师团队进行 1v1 辅导,包括出题、监督和整理错题等工作,虽然具有一定的可行性,但也面临一些挑战。 从出题方面,AI 可以根据学生当天学习的课程内容,利用其强大的数据分析和算法能力生成相关题目。但需要确保题目质量和针对性,能够准确覆盖重点知识点,并适应学生的学习水平。 在监督方面,AI 可以通过设定时间提醒等方式,督促学生按时完成任务。然而,它可能无法像人类教师那样敏锐地察觉学生的情绪和学习状态变化,及时给予鼓励和支持。 对于整理错题,AI 能够快速分类和分析错题,但在解释错题原因和提供个性化的学习建议上,可能不如人类教师那么深入和灵活。 总之,虽然 AI 可以在一定程度上辅助这些工作,但完全替代家教老师团队可能还不太成熟,或许可以将 AI 与人类教师相结合,以达到更好的辅导效果。
2024-11-18
如何学习AI
以下是关于新手学习 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,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,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: 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,为后续的 AI 学习打下基础。 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。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。
2024-11-18
如何系统全面地学习AI知识和了解各种AI工具
以下是系统全面学习 AI 知识和了解各种 AI 工具的方法: 对于中学生: 1. 从编程语言入手学习:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,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: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。 对于新手: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解其主要分支及联系,浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品,在知识库分享实践成果。 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。 入门工具推荐: Kimi 智能助手是 Chatgpt 的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。它不用科学上网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源。 PC 端: 移动端 Android/ios:
2024-11-17
一个大学生,如果要了解学习通用人工智能,提高其通用人工智能素养,请给出你的建议
以下是给大学生了解学习通用人工智能、提高通用人工智能素养的建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 体验如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,了解其应用场景。 探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向大学生的平台。 3. 学习 AI 基础知识: 掌握 AI 的基本概念、发展历程。 熟悉主要技术,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,了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 6. 深入学习数学知识: 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、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 7. 掌握算法和模型: 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:了解基本概念。 8. 了解评估和调优: 性能评估:学会评估模型性能的方法,如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 9. 学习神经网络基础: 网络结构:理解前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等基本结构。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-17