如何系统性的学习如何使用ai

以下是关于 AI 赚钱的一些信息： 对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题，答案是能，但大多数人不能。从一个 AI 产品经理的角度，以最俗气的“钱”为出发点，复盘 2023 年的所见所闻所感来聊 AI 赚钱（应用落地）这件事。比如，作为目前最大的第三方 GPTs 商店，BeBeGPTs 收录了 10W+的 GPTs 数据（官方 300W+），即使数据可能存在少量错误和不完整，但结果仍有一定的参考性。 生成式 AI 在艺术创作方面是内容创作的第一个主流用例，像 Lensa 这样的应用。肖像画只是开始，其产品将服务于各种用例，包括消费者“仅为了娱乐”地创造内容，以及创作者或个体创业者通过内容实现盈利。但目前许多 AI 工具存在幻觉、处理请求时间长等问题，对于试图通过内容盈利的高级用户，预计许多公司将添加提供更高质量服务的“专业版”套餐，如 ChatGPT 已推出的那样。

如果您想用 AI 辅助视频创作，可以按照以下流程进行： 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。 需要注意的是，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。 现阶段，AI 视频产品的主要受众群体包括： 1. 专业创作者（艺术家、影视人等）：AI 生成能够为作品赋予独特风格和想象力，为创作者提供灵感，配合高超的剪辑技巧和叙事能力，便可以制作出超乎想象的效果。低成本动捕更是能够大幅降低后期制作的门槛和成本，自动识别背景生成绿幕、视频主体跟随运动等能够辅助视频编辑，为后期制作增加更多空间。目前该应用主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。一些 AI 视频平台也积极寻求创意合作，为创作者提供免费支持。 2. 自媒体、非专业创作者：这部分人群通常有着非常具体且明确的视频剪辑痛点。比如科技、财经、资讯类重脚本内容的视频在制作时需花费大量时间寻找视频素材、还需注意视频版权问题。一些产品（Invideo AI、Pictory）已经在发力脚本生成分镜、视频，帮助创作者降低视频素材制作门槛。Gamma AI 已经实现了文章高效转 PPT 的能力，若能结合 Synthesia、HeyGen AI、DID 等产品的 Avatar、语音生成能力也可快速转化为视频内容。不同平台适合不同内容形式，创作者想要将同一个素材在不同平台分发就意味着制作成本的升高。而 OpusClip 提供的长视频转短视频致力于解决这一痛点。 3. 企业客户：对于没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构来说，AI 视频生成可以为其大幅缩减成本。 在视频制作中，新技术与流程包括： 1. Sono 产品更新：Sono 产品今年下半年更新到 V4 版本，具有写歌、生成配乐等功能，V4 版本可能需会员使用。 2. 配音工具介绍：外文场景配音推荐 So,yeah,11,11,11，国内配音软件常用剪映，其声音克隆方便，音色选择多。 3. 传统线性流程：先写剧本再拆分镜，确定角色和场景，准备素材后剪辑成片，特点是可控性高，适合团队协作，以之前的片子《梦镜》为例，用飞书多维表格做分镜管理。 4. 基于 AI 的个人流程：自由度高，先有想法就做画面，根据 AI 生成结果进一步演化角色和内容。 AI 在视频制作中的应用与提升方法包括： 1. AI 制作视频实例：以一个片子为例，讲述基于 AI 特性尝试制作短片的过程，包括文字融合画面效果、错误修改与调整方式等。 2. AI 助力视频创作：AI 能与创作者不断交流共创，启发创作者调整分镜、风格等，最终串联成故事，比传统方式更灵活自由。 对于新手入门，建议通过与他人合作了解视频制作环节，有经验者应尝试自己制作，利用 AI 反馈可高效完成片子。提升制作能力的方式总结为多看优秀作品以获取启发，多在不同平台和工具上尝试以了解其特点，多做输出和积累以形成自己的资源。

如果您想学会使用 AI ，以下是一些您需要学习的方面： 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，您可以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。 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。 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： 可以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。 AI 的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点包括： 1. 学习路径偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 学习路径偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

对于大学生学习 AI，以下几个方面是不错的选择： 1. 编程语言：从 Python、JavaScript 等编程语言入手，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 工具和平台：尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验其应用场景。也可以探索一些面向大学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 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. 实践项目：参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决实际问题，培养动手能力。 5. 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，思考其对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 在教育领域，AI 带来了很多新的可能性： 个性化学习：可以大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供“口袋里的老师”，理解其独特需求，回答问题或测试技能。 学科学习：有像 Speak、Quazel、Lingostar 这样的应用帮助学习语言，Photomath、Mathly 指导数学学习，PeopleAI、Historical Figures 辅助历史学习。 作业辅助：Grammarly、Orchard、Lex 等工具帮助学生解决写作难题，提升写作水平。还有 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。

以下是关于如何学习使用 AI 的全面指导： 一、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。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、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。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等，您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习。同时，掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 四、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，欢迎您实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 六、针对不同群体的学习建议 1. 对于想要用 AI 学习一门外语的： 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 2. 对于中学生： 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。 尝试使用 AI 工具和平台：如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，以及百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 学习 AI 基础知识：了解 AI 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：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。 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，思考对未来社会的影响。 总之，无论您是何种身份，都可以通过以上多种方式全面系统地学习 AI 知识和技能。

以下是为您提供的 AI 音乐相关的教程资源： 1. Suno 教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KA1GwEi8yifRmMkOM9icr8EjnAd 2. Udio 教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DSktw8uBniPOdtkt3eeccmdcnct?from=from_copylink 3. 音乐资讯：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UD4uw9qmYiKW9kkxNeXcUDCbnog 4. 创作案例：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AahewcMOBiIQ9vks1XzcVaNange 5. 风格流派：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NSKGwclQNig6INkGWkKcsLQNnRb 此外，7 月 20 日的 AI 音乐共学中，嘉宾 igoo2u 分享了以下内容： 1. 00:06 开始，AI 音乐制作分享，包括曲风分类、制作逻辑与软件使用，并通过实际案例详细讲解。 2. 31:58 开始，FL studio 软件介绍及基础操作演示，该软件可对 AI 生成的曲子进行二次优化，擅长电子乐，介绍了软件主要界面和基础操作。 3. 52:33 开始，FL Studio 基础教程，包括大小调及和弦构架讲解，介绍了在 SUB 层的 base 中编写曲子的方法和操作技巧，以及基础阅历。 4. 01:18:10 开始，AI 做歌的优势、弊端及二次编辑方法。

对于普通不懂得程序的人来说，在面对未来的 AI 时代，学习编程的基础知识是有一定必要的。如果想系统性地学习 Python，以下是一些需要重点关注的主要知识： 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（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等基本数据类型。 控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序执行流程。 2. 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数以及调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包： 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序功能。 4. 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现多态的方法。 5. 异常处理： 理解异常：了解异常的概念及在 Python 中的工作原理。 异常处理：学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能出现的错误。 6. 文件操作： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 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。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景，探索如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 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），学习其在教育、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。 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。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您系统性介绍 AI 的结构内容： 第一级：人工智能 第二级： 1. 基本概念 术语和基础概念 主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等） 分支之间的联系 2. 学习之旅 入门课程推荐（李宏毅老师的课程等） 在线教育平台课程 3. 特定模块 图像 音乐 视频等 4. 提示词技巧 5. 实践尝试 实践巩固知识 作品分享 6. 体验产品 ChatGPT Kimi Chat 智谱 文心一言等 此外，为您推荐三本神经科学书籍： 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） 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz） 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著） 还有《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到的学习经验，如第一阶段迈出第一步，看书听课进社区，包括系统性学习、初步探索、加入 AI 社区等。

以下是关于系统性学习 AI 的建议： 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。 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。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。特别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（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。 此外，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情；即将他们一部分一部分地拆解，并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制，我们将创造一个学习的飞轮。最终，专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。

以下是为您制定的由浅入深系统性学习 AI 知识的规划： 一、基础阶段 1. 编程语言学习 选择 Python 或 JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构和算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 了解 AI 基本概念 阅读相关入门文章，熟悉 AI 的术语、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。 二、入门阶段 1. 学习路径引导 参考「」中的课程，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，并争取获得证书。 2. 体验 AI 工具和平台 尝试使用 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。 三、深入学习阶段 1. 选择感兴趣的模块 AI 领域广泛，包括图像、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，它上手容易且实用。 2. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的发展历程、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。 四、实践阶段 1. 参与实践项目 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。 2. 分享与交流 在知识库分享自己实践后的作品和经验，与他人交流学习。 五、前沿关注阶段 1. 关注动态 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，按照以上规划，从编程基础、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，您将逐步深入 AI 领域，为未来的发展做好准备。

要系统性地从了解认知到熟练精通 AI 行业，可以从以下几个方面入手： 基础理论： 明确人工智能、机器学习、深度学习的定义以及它们之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 掌握统计学基础，熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 了解线性代数中的向量、矩阵等基本概念。 具备基础的概率论知识，例如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 对于监督学习，了解常用算法如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 熟悉无监督学习中的聚类、降维等算法。 了解强化学习的基本概念。 评估和调优： 清楚如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 理解神经网络的基本结构，如前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，还可以通过了解当下 AI 行业的佼佼者 OpenAI 及其掌舵人山姆·奥特曼的为人处事态度和原则，洞悉其宏伟构想，从而掌握 AI 行业的理念趋势。

以下是给您的入门 NLP 的系统性建议： 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，其起源早于“人工智能”概念的诞生，艾伦·图灵在开创性论文《计算机器与智能》中提出的“图灵测试”是该领域被广泛认可的起点。这个概念涵盖了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两大核心领域。 对于新手入门 NLP，首先要理解 NLP 的基本概念和发展历程，了解其在人工智能中的重要地位。深入学习“图灵测试”的理念，体会让计算机与人类自然流畅对话的目标。 重点掌握 NLU，学会让机器准确理解人类语言的复杂性和微妙之处。同时关注 NLG，研究如何让机器生成流畅、自然、符合语境的人类语言。 通过实际案例和项目实践，加深对 NLP 核心领域的理解和应用能力。

对于职场人士学习 AI ，可以按照以下步骤上手： 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，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，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。 如果您偏向技术研究方向，学习路径包括： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：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：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向，学习路径包括： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 对于不会代码的职场人士，还可以参考“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python+AI”，在接下来的 20 分钟内，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。

以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 工具和平台体验：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验其应用场景。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. 基础知识学习： 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. 实践项目参与：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，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 对于新手学习 AI： 1. 了解基本概念： 阅读「」部分，熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅： 参考「」中的课程，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，争取获得证书。 3. 选择感兴趣模块深入：根据自身兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等）深入学习，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：实践巩固知识，尝试使用各种产品创作作品，并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，了解工作原理和交互方式，获得实际应用体验。

以下是关于学习对抗神经网络的相关内容： 图像生成方面：Google 有一个 AI 入门课程，介绍扩散模型，课程地址为 https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/541，相关视频学习可参考 https://youtu.be/J0AuVBxzui0 。扩散模型是 Google Cloud 上许多先进图像生成模型和工具的基础，课程会介绍其背后理论及在 Vertex AI 上的训练和部署。图像生成领域有多种方法，如变分自动编码器将图像编码为压缩形式再解码回原始大小；生成对抗模型（GAN）让两个神经网络相互对抗，一个生成图像，一个鉴别真伪；自回归模型将图像视为一系列像素来生成。 主要人工智能技术概览：生成对抗网络是一种深度学习模型，由生成器和判别器构成。生成器生成虚拟数据，判别器判断数据真假，二者不断训练竞争以提高生成器生成真实数据的能力，广泛应用于图像、声音、文本等领域。 进化史：生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的重要里程碑，诞生于 2014 年，可帮助神经网络用更少数据学习，生成更多合成图像，用于识别和创建更好的神经网络。GAN 由两个神经网络玩猫捉老鼠的游戏，一个创造假图像，一个判断真假。它有助于创建图像和现实世界的软件模拟。

以下是使用 ChatGPT 的几种方法： 1. 英文学习： 推特博主分享的 GPT 工作流，用于英语学习。 具体步骤：先把特定 prompt 喂给 ChatGPT（建议开新对话），然后输入英文和中文表达，ChatGPT 会返回更地道的表达，对俚语部分加粗，还会举一反三给出更多例子，输入特定语句 ChatGPT 会输出对话回顾和推荐任务。 建议使用方式：开一个窗口，复制 prompt，手机端打开历史记录，点右上角耳机图标打电话，既能练口语又能练听力，结束后看回顾帮助阅读。 群友在讯飞上做了类似尝试，效果不错。 2. 产品经理使用： 需求及现状问题输入：在完成原 SQL 输入后，将真实业务需求场景及问题输入给 ChatGPT，帮助其更好理解，给出针对性优化建议，输出更符合需求的代码。 根据优化结果不断调试：根据 GPT 给出的新代码不断调试和优化，直至生成满足需求的新代码，过程可能较繁琐，需耐心。 3. 苹果系统安装、订阅： 在 AppleStore 下载 chatgpt：中国区需切换到美区才可下载，美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接。 支付宝购买苹果礼品卡充值订阅付费 App：打开支付宝，地区切换到美区任意区，找到品牌精选折扣礼品卡，购买 App Store&iTunes US 礼品卡，按需求金额购买，先买 20 刀，然后在 apple store 中兑换礼品卡，在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，可随时取消订阅。 使用 ChatGPT 4o：打开应用或网页开始对话，会员在苹果或安卓手机购买的，电脑上能登录，版本切到 ChatGPT 4o 可体验语音对话功能。

使用 waytoAGI 主要有以下方式： 1. 在飞书 5000 人大群里，发起话题时，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 2. 它具有多种功能： 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 3. 对于知识库的使用，可以从某一个板块开始，比如 Agent 板块。以 Agent 板块为例，链接： ，从下往上看，一个一个点进去，都有视频。看了一些视频之后，找到导航，想看哪里点哪里。共学都有视频，都是手把手从注册开始的教学，不会就多看几遍，基本保障一个工具能调通、一个 Agent 能搭好。注意事项：确实内容有点多，点进去看看哪个工具你听过就从哪个工具开始，或者考虑聚焦，先挑一个，开始手把手一起做起来，只要开始用起来，这事儿就成啦！ 4. WaytoAGI 网站的功能包括： 和 AI 知识库对话：可以在这里问任何关于 AI 的问题。 AI 网站：集合了精选的 AI 网站，按需求找到适合你的工具。 AI 提示词：集合了精选的提示词，可以复制到 AI 对话网站来使用。 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 总之，WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库是各自独立的，但有相互关联，是希望成为您学习 AI 路上的好助手。

对于 0 基础使用 Coze，您可以按照以下步骤进行： 1. 了解前端页面的相关知识，包括布局与组件。前端分为能看到的部分（如产品设计、采集用户输入和展示服务输出）和服务及对应逻辑（处理用户输入的数据并生成输出响应到前端页面）。前端组件类型有布局组件（如容器 div）、展示组件（如文本和图片）、输入组件（如文本输入、下拉选项、数字输入和文件上传）、AI 组件（如 chatbot）。 2. 掌握模板与结构，参考官方布局和排版，了解页面组件层级，页面首页通常只有一个容器，子容器受父容器属性影响。 3. 熟悉组件属性事件，点击容器右边会显示其名字及属性和事件，属性包括位置、尺寸、布局、容器样式、状态和可见性等。 4. 运用页面布局技巧，先创建固定宽高的底层容器覆盖页面，常见布局有左右和上下，左右布局可通过设置子容器为横向和固定或百分比宽度实现，上下布局可设置子容器高度，父容器内边距和间距会影响排版，溢出有可见、隐藏和滚动三种处理方式。 5. 处理换行与元素分布，当容器内图片需换行时，可设置自动换行，元素分布在父容器设置对子容器生效，可选择不同的分布方式使排版更美观。 另外，创建 Coze Bot 的步骤如下： 1. 目标是创建一个 Coze Bot，帮您查阅 Hacker News，并中文返回。 2. 打开 coze.cn/home，点击创建 Bot，信息随便输，如“尝试联网”。 3. 尝试询问：今天的 hacker news 上有什么新闻？可能会答不出。 4. 了解穿插知识，AI 如同书呆子，聪明但不出门，所以不知外面的事也不会交流。有一种叫做“插件”的东西，类似给 AI 用的手机，AI 可以拿它上网、点外卖。例如有一个插件 WebPilot，是首批 ChatGPT Plugin，首个提供“大模型上网”。 5. 引入联网插件，插件>+>选择 WebPilot，重新尝试联网，再次询问：今天的 hacker news 上有什么新闻？即可成功。

以下是关于学习使用 AI 工具的建议： 学习使用 AI 工具学习外语： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 选择语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择要学习的语言，按照课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术提供个性化课程和练习，重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户，选择语言课程，按照学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 3. 利用 AI 对话助手： ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 进行对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，可进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音命令或文本输入与助手互动，练习日常用语。 4. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 5. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 中学生学习 AI： 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 生成工具体验应用场景，探索面向中学生的教育平台，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（机器学习、深度学习等），学习在教育、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，了解最新进展，思考对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 总之，无论是学习使用 AI 工具学习外语还是中学生学习 AI，都需要坚持学习和实践，并结合实际情况不断调整学习方法。