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我现在是一个AI小白,我想学习AI相关知识,我要怎么进阶学习?

回答

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「从这里启程」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「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。
    • 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。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

[heading3]如果希望继续精进...对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础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。

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

对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础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。

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是AI聪明还是人的大脑聪明
AI 和人的大脑谁更聪明是一个复杂的问题,不能简单地一概而论。 从某些方面来看,AI 具有强大的计算能力和处理大量数据的能力,能够快速准确地完成特定任务。例如,在处理复杂的数学计算、大规模数据的分析和模式识别等方面表现出色。 然而,人的大脑具有独特的智慧和能力。大脑是一个混沌系统,具有创造性、适应性、情感理解、综合判断和复杂情境处理等能力。人类能够进行抽象思维、创新创造、理解情感和道德等方面的思考。 AI 是通过学习人类大脑结构来发展的,但目前仍存在诸多不足和缺陷。例如,大模型内部也是混沌系统,即使是科学家也无法解释其微观细节。 在绘画方面,人类的绘画创作通常是线性发展的过程,先学习线稿表达、色彩搭配、光影表现等,而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图,经常会在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 总之,AI 和人的大脑各有优势和局限性,不能简单地判定谁更聪明。
2024-11-22
AI到底是什么
AI 是一门令人兴奋的科学,它是指某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于不具备理工科背景的人来说,可以把 AI 当成一个黑箱,只需要知道它是能够理解自然语言的存在即可。其生态位是一种似人而非人的存在,即便技术再进步,这一生态位也不会改变。 从历史角度看,最初计算机是按照明确定义的程序来运算的,但对于像从照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务,就需要人工智能来解决。 在应用方面,AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。比如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。
2024-11-22
AI知识库工具
以下是为您提供的关于 AI 知识库工具的相关信息: WayToAGI(通往 AGI 之路): 这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 大家贡献并整合各种 AI 资源,让人们能轻松学习 AI 知识,应用各类 AI 工具和实战案例。 提供一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 追踪 AI 领域最新进展并时刻更新,无论您是初学者还是行业专家,都能在此发掘有价值的内容。 网址:https://waytoagi.com/ 体验链接:https://waytoagi.com/ 知识库在 AI 模型中的作用: 知识库就像 AI 的“活字典”,是一个非常贴切的比喻。 能解决 AI 知识“过期”的问题,AI 可随时从更新的知识库中检索相关信息,给出更准确的回答。 例如可建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库,让 AI 回答最新事件的问题。 像热门的 AI 搜索,就是将整个互联网的实时数据作为知识库,通过搜索引擎获取最新信息。 产品经理 AI 工具集: 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 画原型:Uizard(https://uizard.io/autodesigner/) 项目管理:Taskade(taskade.com) 写邮件:Hypertype(https://www.hypertype.co/) 会议信息:AskFred(http://fireflies.ai/apps) 团队知识库:Sense(https://www.senseapp.ai/) 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 数据决策:Ellie AI(https://www.ellie.ai/) 企业自动化:Moveworks(moveworks.com)
2024-11-22
我想做ui设计来模仿微信做一个app,想找各种图标素材 怎么用ai找这些素材
以下是使用 AI 找模仿微信做 App 所需图标素材的方法: 1. 对于直播礼物风格图标:可以在素材网站上找到喜欢的 icons 风格,然后喂图给 Midjourney 机器人,并加上关键词,如“喂图 + 耳机图标等。 2. 对于主题应用 icons:使用关键词“icon design,light texture,glow,Dribbble,3D,frostedglass effect,3d,ui,ux,–upbeta –q 2 –v 4”。 3. 对于 B 端图标:可以喂图加上关键词“A data icon,blue gradient frosted glass,frostedglass building,white transparent technology sensewhite city building scene,data line link,chip,OCrenderer,big data,industrial machinery,high detailight gray background with simple linear details,studio lighting,3d,c4d,pure white background,8k”。 4. 对于音乐软件 UI 设计:使用关键词“music app ui design,ux design,white,light,bright,data,modern,smooth,behance,dribbble,–upbeta –q 2 –v 4”。 需要注意的是,Midjourney 生成的图片可能在某些方面不够规范或完善,只能作为风格参考。
2024-11-22
怎么用ai写脚本
以下是关于如何用 AI 写脚本的一些指导: 首先,明确您要写的故事类型和来源。故事来源可以有两种路径: 1. 原创(直接经验):包括您或您周围人的经历、您做过的梦、您想象的故事等等。 2. 改编(间接经验):比如对经典 IP、名著、新闻进行改编或二创。 在剧本写作方面: 编剧是有一定门槛的手艺,不能单纯依赖剧作理论和模板,而应先大胆地写和实践,再结合看书学习,不断总结经验。对于短片创作,由于篇幅较小、情节和角色相对简单,可以从自己或朋友的经历改编入手,或者对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论您的故事,有助于修改和进步。 如果您想用 AI 把小说做成视频,大致的制作流程如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:利用工具(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:借助 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,并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,提升视频质量。 8. 审阅与调整:观看视频,根据需要调整某些场景或音频。 9. 输出与分享:完成编辑后,输出最终视频并在所需平台分享。 需要注意的是,具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同,AI 工具的可用性和功能也可能变化,建议访问相关工具网址获取最新信息和使用指南。 另外,对于担心 AI 削弱孩子思考力的问题,如果使用方法正确,AI 反而能助力拓展思维边界。比如将提问方式从封闭性改为开放性,或者让 AI 帮助提出更多拓展思考的问题。在 AI 辅助写作文时,可以让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,重点关注孩子能否说清 AI 作文的优缺点以及如何修改。
2024-11-22
如何起步开始学习ai设计
以下是关于如何起步开始学习 AI 设计的一些建议: 1. 阅读相关文章: 如 ,了解市场动态和生成式 AI 商业模式的相关问题。 ,认识到尽早学习的重要性,避免被其他熟练掌握 AI 动力设计技巧的设计师超越。 ,了解设计的当前状态、常见问题及实用技巧。 ,学习最佳实践和利用 UX 策略使 AI/ML 系统更易于解释和透明。 2. 利用工具: 了解星流一站式 AI 设计工具,在入门模式下,熟悉右侧生成器的图片参考部分,如快速参考、风格迁移、Tile 分块、重新上色等功能。 掌握基础模型,包括星流通用大模型及基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等,了解它们在效果和生成速度上的差异。 了解增强模型,可通过收藏、查看例图和选择风格等方式进行使用。
2024-11-22
我要做GPTs
做 GPTs 的原因主要有以下几点: 1. 从社会层面看,虽然 AI 信息充斥,但大多数人对其了解有限,直接面对大模型时交流有限。而 Character.ai 因创造具体角色,数据居高不下,这表明需要明确的引导,而 GPTs 的创作者们可以做到这一点。 2. 对于平台来说,需要场景反哺产品,也需要先行者带动,形成双赢的共存生态。 3. 从从业者角度,如作者自身,虽有丰富经验,但在做 LLMs 应用时面临诸多问题,如找不到落脚点、技术与业务的断档等。懂技术的人不懂业务,熟悉业务的人对新技术没概念。 4. 从产品角度,普通用户的简单交流大模型难以明白其意图,而 GPTs 通过对话引导逐步获取用户信息,将生成高质量 Prompt 的过程拆解为以一轮对话为最小单元任务的重复,解决了用户说什么以及低门槛生成高质量 Prompt 的问题。
2024-11-21
我有一张图像,我要如何用stable Diffusion给它添加噪音。我是一个小白,请给出详细的步骤,用webui来操作。
以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤: 1. 首先,了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本,然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声,在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上,完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中,对干净样本进行加噪处理,采用多次逐步增加噪声的方式,直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中,每次增加的噪声量级可以不同,假设存在 5 种噪声量级,每次都可以选取一种量级的噪声,以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比,在预处理阶段,先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度(Denoising strength)控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ,则不添加噪音;如果为 1 ,则添加最大数量的噪声,使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ,就完全相当于文本转图像,因为初始潜像完全是随机的噪声。
2024-11-18
我有一张图像,我要如何用stable Diffusion给它添加噪音
要使用 Stable Diffusion 给一张图像添加噪音,以下是相关的原理和过程: 在 Stable Diffusion 中,与 GAN 等生成式模型一样,它学习拟合训练集分布,并能够生成与训练集分布相似的输出结果。但与 GAN 相比,SD 模型训练过程更稳定,且具备更强的泛化性能,这归功于其核心的前向扩散过程和反向扩散过程。 在前向扩散过程中,SD 模型持续对一张图像添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵。而在反向扩散过程中,SD 模型进行去噪声过程,将一个随机噪声矩阵逐渐去噪声直至生成一张图像。 Stable Diffusion 的整个训练过程在最高维度上可以看成是如何加噪声和如何去噪声的过程,并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力。 其训练逻辑为: 1. 从数据集中随机选择一个训练样本。 2. 从 K 个噪声量级随机抽样一个 timestep t。 3. 将 timestep t 对应的高斯噪声添加到图片中。 4. 将加噪图片输入 UNet 中预测噪声。 5. 计算真实噪声和预测噪声的 L2 损失。 6. 计算梯度并更新 SD 模型参数。 在训练时,需要把加噪的数据集输入模型中,每一次迭代用 random 函数生成从强到弱各个强度的噪声,通常会生成 0 1000 一共 1001 种不同的噪声强度,通过 Time Embedding 嵌入到训练过程中。Time Embedding 由 Timesteps(时间步长)编码而来,引入 Timesteps 能够模拟一个随时间逐渐向图像加入噪声扰动的过程。每个 Timestep 代表一个噪声强度(较小的 Timestep 代表较弱的噪声扰动,而较大的 Timestep 代表较强的噪声扰动),通过多次增加噪声来逐渐改变干净图像的特征分布。 以下是一个简单的加噪声流程示例:首先从数据集中选择一张干净样本,然后再用 random 函数生成 0 3 一共 4 种强度的噪声,然后每次迭代中随机一种强度的噪声,增加到干净图片上,完成图片的加噪流程。 在训练过程中,首先对干净样本进行加噪处理,采用多次逐步增加噪声的方式,直至干净样本转变成为纯噪声。接着,让 SD 模型学习去噪过程,最后抽象出一个高维函数,这个函数能在纯噪声中不断“优化”噪声,得到一个干净样本。其中,将去噪过程具像化,就得到使用 UNet 预测噪声,并结合 Schedule 算法逐步去噪的过程。加噪和去噪过程都是逐步进行的,假设进行 K 步,那么每一步,SD 都要去预测噪声,从而形成“小步快跑的稳定去噪”。与此同时,在加噪过程中,每次增加的噪声量级可以不同,假设有 5 种噪声量级,那么每次都可以取一种量级的噪声,增加噪声的多样性。
2024-11-18
我要用数字人AI做教学讲课
数字人 AI 用于教学讲课具有诸多优势: 1. 突破时空限制:可以让历史人物如牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,白居易讲述《长恨歌》背后的故事,学生能与任何历史人物对话交流,不受时空约束。 2. 个性化教学:能根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化学习计划和资源,因材施教,提高学习效率和成果,缓解教育资源不平等问题。 3. 提高参与感:数字教师博学多能、善解人意且不受情绪左右,基本可实现一对一辅导,让学生参与感更高。 4. 丰富教学形式:如卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,包含 15 节视频课,持续更新并增加最新内容,还有课外社群辅导。课程回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件,如 AI 马斯克对谈 AI 乔布斯等。 5. 优化工作流:数字人的出现能在制作个人 IP 短视频、配音、直播、智能客服、虚拟偶像等领域完成赋能。 关于数字人课程的学习: 1. 推荐卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,建立了完整的数字人学习体系。 2. 报名方式可通过扫码查看课程详细内容和介绍。 在与 AI 交互方面: 1. 对于提示词工程和学习提示词,有人持反对观点,认为像打字和写作一样,不断尝试和大模型交互是最佳方法。 2. 和大模型交互不一定需要遵循规则,未达成目的可锲而不舍地开新窗口再尝试,或更换模型。 3. 用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与大模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-11-17
我要用Sd做图片细化,要怎么做?给出具体方法
以下是使用 SD 做图片细化的具体方法: 1. 对于更精确的蒙版,如人物的眼睛或配饰等,可使用 Segment Anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 后,AI 会自动下载模型,若没有魔法,可去云盘下载并放到指定文件目录下。在检测提示词中输入相关内容,如“eye”,AI 可自动检测并设置蒙版,还可通过预览箱体得到编号来选择调整单一部分。选择要修改的蒙版上传到重绘蒙版中,并添加提示词,如“闭眼”,点击生成即可完成修改。 2. 给人物换背景时,加载生成的背景蒙版。大模型选择 revAnimated_v122,正向提示词可设为“简单背景、花、国画、工笔”,蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好,可将其放入图生图中,使用 tile 模型做整体细化,还能给人物衣服添加国风元素。 3. SD 扩图时,若原本图片尺寸为 1152x1152 需增高高度,可设置为(1152x1526)。ControlNet 设置方面,若无法识别处理,可采取以下措施:提高 ControlNet 的权重(增加预处理权重,降低引导介入时机直到为 0,增加引导终止时机直到为 1);降低重绘幅度(高清修复大图时使用);把原始的黑白二维码叠加在二维码上方(正片叠底,保留 4 个定位点,擦去其他地方),调节透明度;使劲抽卡。 4. SD 放大通常重绘幅度设置在 0.3 以下,使用 tile 模型时可提高重绘幅度,如保持重绘幅度为 1 放大 1.5 倍绘图,能加强画面细节且不崩坏。对于草图,可将其导入 ControlNet 中,添加提示词进行细化,还可通过改变控制模式和增加关键词来优化效果,如实现随机提示词转换,用提示词对参考图做出调整。
2024-11-09
我要按怎样的步骤学习AI
以下是学习 AI 的步骤: 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,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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己的实践成果。 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。 为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变,应投资创建一个模型生态系统,让“专家”AI 像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,通过正规学校教育和学徒实践,从该领域出色的实践者那里学习,获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉。对于 AI,应通过使用彼此堆叠的模型来训练,而不是仅依靠大量数据和期望一个生成模型解决所有问题。例如,先训练生物学的模型,再是化学的模型,然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的课程从化学和生物学基础开始,设计新疗法的科学家也需要经历多年相关学习和研究,这种学习方式有助于培养处理涉及细微差别决策的直觉。
2024-11-08
嗨喽,我刚接触ComfyUI,想从简单的案例开始,一步步挑战更复杂的项目。有没有什么好地方可以找到这种分层次(基础-进阶)的学习案例呢?我想边学边练,这样印象更深刻。
以下是在飞书学习群中可以找到的 ComfyUI 分层次(基础进阶)的学习案例: 基础课程:陈旭常用节点讲解和简单的节点制作、长风归庭基础教程+工作流创建、王蓉🍀 🎈 Wang Easy 基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴基础教程,工作流开发,实际应用场景、苏小蕊基础教程、Sophy 基础课程、啊乐福基础课程、塵优秀案例、风信基础课程➕平面设计应用场景、北南基础课程、Damon 基础课程、雪娴_CC 基础课程(从安装开始)、Joey 实时转绘工作流、三思基础教程、晓珍、戴志伟基础课程、Moana 基础教程、Jl 基础教程、kk 基础教程、samuel 基础 进阶课程:ヘヘ阿甘采样器原理与优化、热辣 HuolarrAI 系统课私聊图生视频、咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点、傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频、云尚工作流节点搭建思路、FǎFá 热门节点功能,搭建、森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析、蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题、阿苏工作流框架设计、aflyrt comfyui 节点设计与开发、老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装、Liguo 模型训练、郑个小目标针对于某个插件的深入讲解、波风若川报错解决、皮皮 Peter 工作流的设计规划和调优逻辑、Jāy Līn 锦鲤工作流搭建逻辑和原理、K 如何本地部署基础生图参数选择工作流的基本应用、Adai 基础课程、镜生视频、梦飞基础教程、🙋🙋🙋各个节点讲解和参数含义、Mr.大狐🏝报错解决、Duo 多吉~基础课程、渔舟基础课程+工作流搭建思路、乔木船长工作流、☘️基础教程、☘基础教程、工作流设计+典型案例剖析、麒白掌工作流搭建、OutSider 风格迁移、吴鹏基础+工作流搭建、拾光工作流基础搭建从入门到精通、茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍、百废待.新(早睡版)工作流从入门到进阶、电商应用场景、小马哥人物一致性分镜画面生成、C 张工作流搭建+电商落地应用、uui 视频风格迁移、你头发炸了基础教程搭建思路、阿头实战案例分享
2024-09-24
学习大模型的路径
学习大模型的路径主要包括以下几个步骤: 1. 收集海量数据:就像教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样,对于大模型,要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据:如同为孩子整理学习资料,AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据,包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:如同为孩子设计学习计划,研究人员要设计大模型的“大脑”结构,通常是一个复杂的神经网络,例如 Transformer 架构,这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型:如同孩子开始阅读和学习,大模型开始“阅读”提供的数据,通过反复尝试预测句子中的下一个词,不断重复这个过程,逐渐学会理解和生成人类语言。 此外,关于大模型的底层原理,计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感,在计算机上利用概览模型实现对人脑结构的模仿,不过计算机的神经元节点更为简单,本质上只是进行一些加法和乘法运算而后输出。大模型内部如同人类大脑是一个混沌系统,即使是 OpenAI 的科学家也无法解释其微观细节。
2024-11-22
小白学习AI怎么开始
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: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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。 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。 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。
2024-11-22
我想要学习AI提示词的使用方法
以下是关于 AI 提示词使用方法的详细介绍: 一、什么是提示词 提示词用于描绘您想要的画面。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),并且支持中英文输入。启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 2. 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 3. 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 4. 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 三、辅助功能 1. 翻译功能:一键将提示词翻译成英文。 2. 删除所有提示词:清空提示词框。 3. 会员加速:加速图像生图速度,提升效率。 四、关于 Prompt 的语法规则 1. Prompt 是一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 2. 支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,),另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则:用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。改变 tag 权重有两种写法:括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。还可以进行 tag 的步数控制。 如果您是新手学习 AI,建议先了解 AI 基本概念,阅读「」中找到适合初学者的课程。选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧,通过实践和尝试巩固知识,体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 产品。
2024-11-22
想学习AI编程需要从哪里开始,有什么资源吗
如果您想学习 AI 编程,可以从以下几个方面开始,并参考以下资源: 开始的方向: 1. 明确编程目标:确定您希望通过 AI 编程实现的具体任务或项目。 2. 了解 AI 编程的边界和限制:明白在何种情况下需要编程,何种情况下可以利用现有工具和资源。 学习资源: 1. 掌握 Python 基础: 基本语法:包括变量命名、缩进等规则。 数据类型:如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流:学会使用条件语句(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、掌握作用域和命名空间。 模块和包:学会导入模块和使用包来扩展功能。 面向对象编程(OOP):了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理:理解异常及如何处理程序中的错误。 文件操作:掌握文件读写和文件与路径操作。 2. 在线教程和课程:例如“写给不会代码的你:20 分钟上手 Python + AI”。 3. 项目实践:通过实际项目来巩固所学知识。 开发建议: 1. 对于复杂的项目,如 P2P 传输程序,要充分考虑项目初始化、环境配置、库的选择等。 2. 对于 Rust 环境配置,可通过官网获取安装指南,使用 rustup 工具管理 Rust 版本。使用 cargo new <project_name>创建新的 Rust 项目,生成基本文件结构和 Cargo.toml 文件来管理项目依赖。 在学习过程中,优先寻找线上工具、插件和本地应用,先找现成的开源工具和付费服务,只有在没有现成方案时再考虑自己编程。
2024-11-21
人工智能和机器学习的区别
人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面: 1. 范畴:机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式:机器学习通过输入数据训练模型,使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的(使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值),也可以是无监督的(专注于发现原始数据中的模式)。 3. 复杂程度:深度学习是机器学习的一个子集,使用人工神经网络处理更复杂的模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的:人工智能是一个更广泛的目标,旨在让机器展现智慧;机器学习则是实现这一目标的一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段:生成式人工智能是人工智能的一个子集,试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容;而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。
2024-11-21