Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

AI 在股票交易行业的落地场景有哪些

Answer

AI 在股票交易行业的落地场景主要包括以下方面:

  1. 市场分析与预测:利用大数据和机器学习算法,对市场趋势、宏观经济数据、公司财务数据等进行分析和预测,为投资决策提供参考。
  2. 风险评估与管理:通过模型评估投资组合的风险水平,及时发现潜在风险并采取相应的风险管理措施。
  3. 交易策略优化:基于历史交易数据和市场情况,优化交易策略,提高交易效率和盈利能力。
  4. 智能投顾:为投资者提供个性化的投资建议和资产配置方案。
  5. 欺诈检测:识别和防范股票交易中的欺诈行为,保障交易的安全性和公正性。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

开发:AI应用大模型商业化落地现状与思考

接下来,我们将深入了解大模型在商业化过程中的实际应用情况。首先来看医疗行业,这是关乎每个人生命健康的重要领域。大模型在医疗行业的应用主要涵盖三个方向:疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗。从医疗前期的图像诊断,基因组学和精准医疗到药物研发阶段再到最后病人的个性化医疗,人工智能都有其适合的应用场景。例如,在2020年,麻省理工学院利用AI发现了一种名为Halicin的新型广谱抗生素,它不仅能有效杀灭对现有抗生素产生耐药性的细菌,而且不会使细菌产生新的耐药性。这一突破性发现源于AI的助力。研究者先搞了一个由两千个性能已知的分子组成的训练集,这些分子都被标记好了是不是可以抑制细菌生长,用它们去训练AI。AI自己学习这些分子都有什么特点,总结了一套“什么样的分子能抗菌”的规律。之后又对美国FDA已通过的六万多个分子中进行分析,最终成功识别出了一个符合所有要求的分子,这就是Halicin。之后研究者开始做实验证明,它真的非常好使,大概很快就会用于临床,造福人类。这个例子充分展示了AI大模型在医疗领域的巨大潜力,目前很多医疗研究机构都进行医疗大模型的开发研究,大模型在医疗领域大有可为!广告营销行业目前仍然是AIGC()应用最多的业务场景之一,大模型在营销行业从初期的市场分析、中期的客户转化以及后期的客户复购均可参与打开营销生态新思路,为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验,而对于广告图案的生成完全可以通过AI+设计相关的SOP来提高效率。大模型的应用不仅为营销策略提供了新的思路,还能为消费者带来更加个性化、智能化和互动性强的体验。此外,它们还能显著降低内容制作的成本并加速创意的实现过程。

Others are asking
有什么ai 可以用来核实信息
以下是一些可以用来核实信息的 AI 相关内容: 马斯克认为真正的 AI 应能理解物理世界,比如能帮助人们在世界各地找到不同的事物。如果 AI 做不到像在机场找到咖啡这样的简单任务,那就不是一个好的 AI。 Twitter 上的很多数据可用于构建验证器。 存在能联网检索的 AI,例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网,Perplexity 结合了问答和搜索引擎功能,Bing Copilot 可简化在线查询和浏览,还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据私密性的搜索引擎。 但使用 AI 时需注意,它可能会“产生幻觉”生成错误内容,需要检查所有结果。AI 不会真正解释自己,给出的解释可能是编造的,且可能被不道德地用于操纵或作弊,用户要对其输出负责。
2025-01-22
输出一个“BIM工程师如何用AI辅助工作”的PPT
很抱歉,目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作: 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化,提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测,例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控,及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型,以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。
2025-01-22
如何系统地学习AI
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,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台: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、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 阅读入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 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。 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 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 6. 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,掌握提示词技巧。 7. 开始学习之旅: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。 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。 8. 实践和尝试:理论学习后进行实践,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成果。 9. 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,获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区:如,按照新手指引入门,避免走弯路。
2025-01-22
用AI制作视频
将小说用 AI 制作成视频的流程如下: 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,建议直接访问以下工具网址获取最新信息和使用指南: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 在 Adobe Firefly 的 Advanced 部分,您可以使用 Seed 选项添加种子编号(https://helpx.adobe.com/firefly/generatevideo/generatevideoclips/generatevideofaq.htmlwhatisaseed),以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置,则可以重新生成类似的视频剪辑。然后选择 Generate(生成)。
2025-01-22
马斯克最新AI产品
马斯克最新的 AI 产品包括: 1. xAI 正式发布的 LLM 以及与之搭配的聊天产品 Grok。Grok 定位为一款模仿《银河系漫游指南》的人工智能,几乎可以回答任何问题,还会向用户提建议帮其决定要问什么问题。它具有叛逆性,会拒绝回答有害问题并嘲讽提问者。其独特优势是可以通过𝕏(Twitter)平台实时了解世界,还能回答大多数其他人工智能系统拒绝的尖锐问题。目前 Grok 还是早期测试产品,会优先向美国的 X 平台的 Premium Plus 用户提供。从已曝光的操作视频来看,在应用层面有很多体验优化,比如多任务同时生成内容、单个任务有分支功能、输出的代码支持在 VS Code 网页版编辑。此外,马斯克还提到要让特斯拉汽车的算力接入他们的 LLM 模型推理。 2. 在 2023 年 11 月 6 日的更新中,新增马斯克 xAI 的首个大模型 Grok,它通过 X 平台实时了解世界,能回答被大多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题,仿照《银河系漫游指南》设计,可以回答几乎任何问题,甚至就如何提问给出建议,独具幽默回答模式尽量避免恶意提问,目前留下邮件可申请早期测试。
2025-01-22
生成原型的AI工具
以下是一些用于生成原型的 AI 工具: 1. 即时设计(https://js.design/):可在线使用的「专业 UI 设计工具」,为设计师提供更加本土化的功能和服务,相较于其他传统设计工具,更注重云端文件管理、团队协作,并将设计工具与更多平台整合,一站搞定全流程工作。 2. V0.dev(https://v0.dev/):Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix(https://wix.com/):用户友好的 AI 工具,可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站,提供广泛的模板和设计供您选择,以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app,能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora(https://www.dora.run/):使用 Dora AI,可以通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画,生成强大网站。支持文字转网站,生成式 3D 互动,高级 AI 动画。 目前用于产品原型设计的 AIGC 工具包括: 1. UIzard:利用 AI 技术生成用户界面的工具,可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,其社区开发的一些 AI 插件可用于增强设计流程。 3. Sketch:流行的矢量图形设计工具,其插件系统中的一些插件利用 AI 技术来辅助设计工作,例如自动生成设计元素等。 从 Artifacts 到 Cursor 的连续爆火,唤起了大模型的又一春。AI Native 的口号从未停止,虽然难以定义真正的 AI Native,但借助这些 AI 工具,任何人都能在短时间内将创意变为可交互的原型。当然,这些工具还不够完美,生成的代码可能需要调整,设计可能需要优化。但随着技术的不断进步,未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现,也许有一天,我们可以直接用自然语言描述一个完整的应用,AI 就能为我们构建出全功能的产品。
2025-01-22
你觉得首尾帧的使用场景有哪些
以下是首尾帧的一些使用场景: 1. 在即梦 AI 视频生成的【图生视频】面板内,勾选【使用尾帧】可开启「首尾帧」功能。此功能基于用户输入的「首帧图片」、「尾帧图片」以及 prompt(强烈建议填写),生成完整的过渡效果。 2. 「首尾帧」能通过用户输入的「首帧」和「尾帧」图片,更好地保持主体的一致性。「首帧」是视频的第一帧,即开头的图片;「尾帧」是视频的最后一帧,即结尾的图片。 3. 输入 prompt 会极大程度增加过渡效果自然成功率,不输入 prompt 有一定概率会给到叠化过渡效果。 4. 运动速度可以根据图片差异进行调整,如景别或内容差异较大,可选择【适中】速度进行生成。 5. 选择的生成时长可以根据图片差异进行调整,如景别或内容差异较大,可选择更高时长进行生成。例如,可根据首尾帧的过渡时长预期,选择 3s 12s 的时长。 6. 线稿上色的动态视频可以使用即梦视频 1.2 模型的首尾帧功能,能让图片不乱动。 7. 把两段素材(如一个动作到另一个动作的素材)拼接起来时,也可能用到首尾帧。
2025-01-22
在医疗场景,现在有哪些应用
在医疗场景中,AI 有以下应用: 1. 医学影像分析:可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,辅助诊断疾病。 2. 药物研发:能够加速药物研发过程,比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗:通过分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术:用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。 5. 疾病的诊断与预测:例如利用大模型进行疾病的早期诊断和病情发展预测。 6. 新药物发现:如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 7. 中医应用:将人工智能与中医结合,辅助看诊,提高诊疗效率,未来有望实现 24 小时独立问诊开药。 8. 医学问答:像 DoctorGPT 这样的模型,能够准确回答各种医学问题。
2025-01-20
AI在电商行业的应用场景
AI 在电商行业有以下应用场景: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 在生成式 AI 方面,电子商务成为富有成效的垂直行业之一。相关工具如编写经过 SEO 优化的产品描述。未来,用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,创建完整的电商商店及市场营销材料。 此外,还有以下具体案例: 1. 品牌:提升品牌价值,涉及品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群等 19 个关键词。 2. 品牌:分析品牌舆论传播,涵盖舆论传播、数据分析、主题等 25 个关键词。 3. 推广:制定上市推广方案,包含品牌、产品信息、新品等 28 个关键词。
2025-01-16
AI在食品制造型企业有哪些场景可以做?
在食品制造型企业中,AI 可以应用于以下场景: 1. 质量控制:利用 AI 检测产品缺陷,确保食品质量。 2. 预测性维护:预测生产设备故障,避免生产中断。 3. 供应链管理:根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测和物流优化方案,提高供应链效率。 4. 产品设计和开发:借助 AI 生成工具,根据文字描述快速生成食品的包装设计、配方等元素,提高设计效率。 5. 工艺规划和优化:结合自然语言处理能力,自动生成生产工艺流程、设备选型等方案,优化生产过程。 6. 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,自动生成个性化的客户回复,提升客户体验。
2025-01-16
AI手机端和网页端的应用场景有什么区别?
AI 手机端和网页端的应用场景存在以下区别: 网页端产品更倾向于支持涉及内容创作和编辑的复杂、多步骤工作流程,例如 AI 语音工具包 ElevenLabs、AI 艺术创作器 Leonardo 以及 AI 演示文稿构建器 Gamma 等。 移动端应用更倾向于通用型助手,不少在功能上模仿了 ChatGPT。 在移动设备上,图片和视频的内容编辑是最常见的用途。例如,美图秀秀、SNOW 和 Adobe Express 等传统创意工具转型为生成式 AI 优先,并在移动排名中表现出色。 ChatGPT 以巨大优势成为网络和移动端排名第一的产品,而争夺最佳消费者助手的竞争正在升温。Perplexity 在网络上排名第三,专注于提供简明、实时和准确的查询答案,且用户参与度很高,还首次进入移动端前 50 名榜单。Anthropic 的 Claude 是 ChatGPT 的直接竞争对手,在网页排名中进入前五。
2025-01-16
Agent 现在已经落地应用场景有哪些?
AI Agent 已经在以下场景得到落地应用: 1. 软件开发:基于大型语言模型的 Agent 利用自然语言理解和生成能力,能够与其他 Agent 进行交流和协作。 2. 科学研究:在相关研究中发挥作用。 3. 手机操作:如 AppAgent 可以通过自主学习和模仿人类的点击和滑动手势,在手机上执行各种任务,包括社交媒体发帖、撰写和发送邮件、使用地图、在线购物、图像编辑等。 4. 日常服务:如点外卖、写点评、看公众号等。 例如,AutoGLM 能够根据用户意图准确选择合适的应用场景,如“帮我买一杯咖啡”时打开美团,“帮我买一包咖啡豆”时打开淘宝。但目前仍存在一些问题,如语音识别有时偏差、复杂界面操作稳定性待提升、仅支持安卓等,不过这些可通过技术迭代解决。
2025-01-16
AI 做产品渲染图的工具和企业内落地使用的流程和方案是什么
以下是关于 AI 做产品渲染图的工具和企业内落地使用的流程和方案的相关内容: 工具: 等工具可帮助品牌创建引人注目的产品照片。 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 企业内落地使用流程和方案: 1. 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,处理大量数据,快速识别关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化:借助 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。 3. 产品页面设计:使用 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。 4. 内容生成:运用 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。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:利用 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:借助 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:依靠 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:使用 AI 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。 11. 库存管理:依靠 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 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。 14. 直播和视频营销:运用 AI 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。
2025-01-17
ai在企业的落地场景
AI 在企业中有多种落地场景,以下为您详细介绍: 1. 决策方面: 在实际企业环境中,领导者常面临平衡 AI 与人类判断以快速决策的问题。例如依赖 AI 进行销售数据分析来制定产品定价策略,但当市场环境变化时,AI 建议可能不适用。 企业领导者需认识到 AI 决策的不透明性,设立审核流程,如某公司全球化扩张时,AI 提供的局部市场数据分析建议需经领导者基于经验和洞察的审查。 为最大化 AI 优势并避免盲目依赖,企业可建立“AI 决策审核流程”,包括数据源验证、算法透明度、专家审查、伦理与社会影响评估等步骤。 2. 医疗保健领域: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程,识别潜在药物候选物和设计新疗法。 个性化医疗:分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 3. 金融服务领域: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低风险。 信用评估:帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析:分析市场数据辅助投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务并回答常见问题。 4. 零售和电子商务领域: 产品推荐:分析客户数据进行个性化推荐。 搜索和个性化:改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 5. 制造业领域: 预测性维护:预测机器故障避免停机。 质量控制:检测产品缺陷提高质量。 供应链管理:优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人提高生产效率。
2025-01-13
我想知道关于数字员工的一些落地方案
以下是关于数字员工的一些落地方案: 易观的报告《2024 年 AI 加速数字员工智能化落地——中国数字员工市场发展及企业数字员工落地建议报告》探讨了数字员工的定义、价值、分类,并预测了发展趋势。报告指出,数字员工能提升企业运营效率、降低成本、保障工作质量与稳定性。其发展趋势包括智能水平提升、融入工作流程、成为企业核心资产、开发与运营平台的在线化与开放化、市场的业态多样化、企业专业数据的深度洞察与策略制定、组织能力的新要求、群体智能与组织孪生的纵深发展等。 实战课程方面,提供了一比一数字人分身的定制体验,能让您熟练使用 10 多种热门数字人工具,掌握数字人定制、唇形同步、声音克隆、视频翻译、AI 换脸等技术,了解数字人商业应用场景及行业现状,将数字人融入工作流,完美匹配场景和工具,还能获得自学路径,课程后能持续学习并完成落地。并且搭建了交流群,方便解决课程问题和与其他同学讨论学习心得。 在技术实现上,算法驱动的数字人涉及 ASR 语音识别(如 openai 的 whisper、wenet、speech_recognition 等)、AI Agent(大模型包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等,Agent 部分可使用 LangChain 的模块自定义)、TTS(如微软的 edgetts、VITS、sovitssvc 等)。人物建模模型可以通过手动建模(音频驱动)或者 AIGC 的方式生成人物的动态效果(例如 wav2lip 模型)实现。但这种简单的构建方式还存在一些问题,如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。
2025-01-08
AI 在零售商超的落地场景和工具分别是哪些?
AI 在零售商超的落地场景主要包括: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 相关工具如下: 1. 市场分析工具:利用 AI 分析市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 2. 关键词优化工具:分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计工具: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。 4. 内容生成工具:撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化工具:帮助选择或生成高质量的产品图片。 6. 价格策略分析工具:分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析工具:了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐工具:根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人工具:提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析工具:分析不同营销活动的效果。 11. 库存管理工具:预测需求,优化库存管理。 12. 支付和交易优化工具:分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销工具:在社交媒体上找到目标客户群体,进行精准营销。 14. 直播和视频营销工具:分析观众行为,优化直播和视频内容。
2025-01-08
我作为一名OA软件的行业的售前,我的工作中会涉及到AI与OA结合落地的智能化场景,所以我对AI知识有简单的了解,我现在想转型AI行业的售前,我该如何系统的学习AI的相关知识,请帮我制定一个计划
以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划: 一、了解 AI 基本概念 首先,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。同时,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。 二、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。您还可以通过在线教育平台(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。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、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。 六、掌握相关技能和知识 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: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。 总之,作为转型者,您可以从以上多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。
2025-01-07