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如何培养ai技能

Answer

以下是关于培养 AI 技能的建议:

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 学习奠定基础。
  2. 尝试使用 AI 工具和平台:例如 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,体验 AI 的应用场景。
  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,以及其在教育、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,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「从这里启程」部分,熟悉术语和基础概念,包括主要分支及它们之间的联系,浏览入门文章了解历史、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,如李宏毅老师的课程,通过在线教育平台(Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。
  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(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:理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品并分享实践成果。
  5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式,获得实际应用体验。

总之,无论是中学生还是新手,都可以从多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能。

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References

问:中学生如何开始学习 AI,有哪些好用的工具或者平台?

我总结了以下中学生学习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,这些是AI和机器学习的基础。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,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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

毫无疑问,AI将不可逆转地改变我们如何预防和治疗疾病。医生将把文档工作交给AI书记员;初级医疗服务提供者将依赖聊天机器人进行分诊;几乎无穷无尽的预测蛋白结构库将极大地加速药物开发。然而,为了真正改变这些领域,我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说,“专家” AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始,通常是通过正规的学校教育,然后是某种形式的学徒实践;数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习,大多数情况下是面对面地学习。这是一个几乎不可替代的过程:例如,医学住院医生通过聆听和观察高水平的外科医生所获取的大部分信息,是任何教科书中都没有明确写出来的。通过学校教育和经验,获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此,但对于AI来说,这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。通过研究成千上万个标记过的数据点(“正确”和“错误”的例子)——当前的先进神经网络架构能够弄清楚什么使一个选择比另一个选择更好。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练AI,而不是仅仅依靠大量的数据,并期望一个生成模型解决所有问题。例如,我们首先应该训练生物学的模型,然后是化学的模型,在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生,但他们的课程从化学和生物学的基础开始,而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程,他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样,设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习,然后是博士研究,再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉,特别是在分子层面,这些差别真的很重要。例如,雌激素和睾酮只有细微的差别,但它们对人类健康的影响截然不同。

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。

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我该如何使用AI提示词
以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍: 1. 什么是提示词: 提示词用于描绘您想要的画面。 输入语言方面,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),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。 2. 如何写好提示词: 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,提示词内容应准确,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。 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。 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,也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 3. 编写提示词的建议: 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文:若任务需特定背景知识,在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言:尽量简单、清晰,避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求:明确格式或风格要求。 使用示例:如有特定期望结果,提供示例。 保持简洁:简洁明了,避免过多信息。 使用关键词和标签:帮助 AI 理解任务主题和类型。 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整。 4. 对 AI 的认识: 基于 AI“似人”的一面,要接受其存在的“不稳定性”,可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行,需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案,给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在对话中产生,并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-01-22
分析英文期刊论文的ai有哪些?哪个好用?
以下是一些可用于分析英文期刊论文的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,以下是一些常见的文章润色 AI 工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可生成符合要求的学术论文。 在 AI 文章排版工具方面: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:广泛用于学术论文排版的软件,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 通常是受欢迎的选择;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-22
你这里有AI报告的合集吗
以下是为您提供的部分 AI 报告合集: 2024 年 5 月 9 日: 《》 《》 《》 《》 《》 2023 年 11 月 15 日: 《》 《》 《》 2024 年 12 月 23 日: 《 Fastdata 极数:《》 《》 清华大学五道口金融学院:《》 国盛证券:《》 托尼·布莱尔全球变化研究所:《》 腾讯云:《》 您可以在以下链接查看更多详细内容:
2025-01-22
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
想要从事ai产品经理,需要具备哪些技能
从事 AI 产品经理需要具备以下技能: 1. 入门级: 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 会使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级: 技术研究路径:对某一领域有认知,可根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径:熟悉传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理的工作,秉持产品运营不分家的理念。 3. 落地应用级:有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。 4. 通用技能: 懂得技术框架,不一定要了解技术细节,但要对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 关注场景、痛点、价值。 理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,有助于做出更合理的产品决策。 掌握一定的算法知识,与技术团队有效沟通,减少信息不对称带来的误解。 能够在产品规划阶段评估某些功能的技术可行性。 了解算法前沿,把握产品发展方向。 提升数据分析能力,很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。
2025-01-18
如何利用AI 工具提升面试技能
以下是利用 AI 工具提升面试技能的一些方法: 1. 可以使用 ChatGPT 接入 Siri 来模拟前端电话面试,以更充分地进行面试准备。具体步骤为:首先按照特定文章完成 ChatGPT 接入 Siri 的操作,然后在手机上唤起 ChatGPT 版本的 Siri,设定对话身份和目的,如让其扮演面试者,您作为面试官进行提问和深入交流,通过观察回答情况来提升面试技巧。 2. 了解一些 AI 面试官相关产品,例如用友大易 AI 面试产品,具有强大技术底座、场景贴合度高、全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障;海纳 AI 面试,在线自动面试、评估,精准度高达 98%,效率提升 5 倍以上,候选人到面率提升;InterviewAI 是在线平台,提供职位相关问题和 AI 生成的推荐答案,候选人可回答并获得评估、建议和得分。但使用这些产品时要注意数据安全性和隐私保护。 此外,飞书知识库中还提到了一些 AI 在工作场景中的应用案例,如销售话术总结优缺点、定制销售解决方案、定制客服话术、HR 团队绩效管理和面试工具等,可能对您提升面试技能也有一定的启发。
2024-12-17
如何正规系统的学习ai应用技能并找到好的工作
以下是关于如何正规系统地学习 AI 应用技能并找到好工作的相关内容: 在 WayToAGI 有众多垂直板块,可针对您想学习的 AI 应用技能找到对应板块和社群进行学习。这里并非系统性学习之地,而是一起做有趣之事的场所。解决问题时学习对应技能更高效。 我们做事的动机常落在有用和有趣两点。多数时候我们用 AI 做对自己有用之事,如用 LLM 学习、用 Midjourney 做公众号头图等。若能对他人有用,可能打造出成功产品。 那些改变世界的创新往往始于有趣的想法。整活区就是让您无需证明想法有用,可尽情发挥对 AI 的天马行空想象,把 AI 玩出新花样。 为在医疗保健领域产生真正改变,应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI 模型生态系统。成为领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始,如正规学校教育和学徒实践,从出色实践者处面对面学习获取教科书未写明的信息。 通过学校教育和经验获得复杂情况下确定最佳答案的直觉具挑战性,AI 因当前学习方式及技术人员对待方式使问题更严重。应通过堆叠模型训练 AI,而非仅靠大量数据和生成模型。如先训练生物学、化学模型,再添加医疗保健或药物设计数据点。 预医学生课程从基础开始,新疗法科学家也需多年学习和指导,这种方式培养处理细微差别决策的直觉很重要。 总之,学习 AI 应用技能需结合实践和基础学习,不断探索创新,提升自身能力,以找到好工作。
2024-12-09
对于一个什么都不懂的 AI小白,你建议他从哪个AI技能开始学?如何一步步开始强大自己使用AI的能力
对于一个 AI 小白,以下是一些学习建议: 1. 编程语言:可以从 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 学习打下基础。 2. 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. AI 基础知识: 了解 AI 背景知识,包括基础理论(人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系)、历史发展(回顾 AI 的发展历程和重要里程碑)。 掌握数学基础,如统计学基础(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(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 熟悉算法和模型,包括监督学习(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)。 学习评估和调优,了解如何评估模型性能(包括交叉验证、精确度、召回率等),以及如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 掌握神经网络基础,理解网络结构(包括前馈网络、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。 4. 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。 总之,AI 小白可以从编程基础、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,逐步提升自己使用 AI 的能力。
2024-11-22
帮我写一段200字的英文,回答这个问题:学会开车这个新技能的好处
Learning to drive has numerous benefits. Firstly, it offers greater independence and flexibility in your daily life. You can travel wherever and whenever you want without relying on public transportation or others. Secondly, it saves time as you can avoid waiting for buses or trains. Moreover, it expands your job opportunities as some positions require a driving license. Driving also enables you to take spontaneous trips and explore new places, enhancing your quality of life and providing more freedom and convenience.
2024-11-04
如何生成游戏技能特效
以下是关于生成游戏技能特效的一些信息: 音频方面:声音和音乐是游戏体验的重要部分。音效是 AI 的一个有吸引力的开放领域,已有学术论文探讨在电影中生成“现场效果音”的想法,在游戏中的商业产品尚少。例如为玩家角色生成脚步声音,传统方法存在问题,更好的方式是使用实时的生成性 AI 模型制作现场效果音,能根据游戏参数响应。 视觉效果方面:生成性 AI 可以为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型,并协助关卡设计。在营销中也有应用,在网页设计、室内设计和景观设计中也已开始使用。全面的创意努力,包括视觉、文字和音乐等,都可能被 AI 影响。例如,AI 模型可能有助于产生具有吸引力和真实感的电影海报、广告和插图。
2024-10-31
AI智能体对个人工作能力培养方面的启示
AI 智能体对个人工作能力培养有以下启示: 1. 工作方法方面: 彻底让自己变成一个“懒人”。 能动嘴的不要动手,用嘴说出想做的事远比打字快。 能动手的尽量用 AI,用 AI 远比苦哈哈手敲快。 把手上的工作单元切割开,建设属于自己的智能体。 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 定期审视自己的工作流程,看哪个部分可以更多地用上 AI。 2. 个人素质方面: 技术层面之外,个人能力的提升是核心,尤其是学习能力和创造能力。 学习能力是通过持续阅读和实践来吸收、消化和积累知识的能力,是构建个人知识体系的基础和个人成长的动力源泉。 为保持竞争力,要培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯,广泛阅读,深入研究新领域,不断探索前沿知识,全方位、多角度学习和实践,以积累知识、提高适应能力和创新思维。 3. 技术应用方面: 迅速掌握生成式人工智能的基本概念和潜在影响,重点理解其如何革新工作方式和重塑行业格局。 深入了解市场上现有的人工智能产品和工具,并积极应用到实际工作中。 学习提示词技术,编写清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体,让其革新工作方式,多个虚拟伙伴和助手协同工作,提高工作效率和创新能力。 需要注意的是,AI 技术的出现能把大部分人的能力提升到及格线以上,人与人之间最大的差距在于认知差距。对创建 AI 智能体感兴趣的小伙伴,可前往 WaytoAGI 开源免费社区了解(里面有保姆级教程)。
2025-01-22
AI与教师能力培养
以下是关于 AI 与教师能力培养的相关内容: 人工智能的发展为教育带来了诸多变化。一方面,鉴于其依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习更快地获取知识,并有望成为下一代专家(包括人类和 AI)的教师。另一方面,随着 AI 技术的飞速发展,教育体系面临巨大挑战。 教育体系存在惯性和制度性滞后,课程更新、教师培训和资源重新配置需要时间,大规模改革的提案需经历复杂决策流程。现有的教育体系追求稳定性和标准化,缺乏灵活性和快速响应能力,与 AI 引领的教育创新需求脱节。教育政策更新滞后,政策制定者对新兴技术理解不足,政策调整受多种因素影响,且在教师培训和招聘上存在不足,多数教师未接受相关培训。 此外,MQ 老师作为知乎的 AI 讲师,拥有丰富的教育行业经验,在过去半年多一直在探索教育场景中的 AI 实践,包括撰写多篇小文和培训众多老师、家长和同学。
2025-01-14
AI与师范生实践能力培养
以下是关于 AI 与师范生实践能力培养的相关内容: 对于中学生学习 AI 的建议: 1. 从编程语言入手,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,以及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,包括基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习等),以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等,尝试用 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,思考其对未来社会的影响。 在智慧课程培育建设方面的案例: 1. 24 小时 AI 学伴:学生随时利用 AI 学伴巩固课堂知识,强化对复杂影像的理解。 2. 跨学科知识图谱:AI 整合解剖学、放射物理等资源,提升跨学科学习效果。 3. 个性化学习支持:AI 根据学生进度提供定制化练习和反馈,强化薄弱环节。 4. 病例库与临床决策模拟:AI 通过病例库和虚拟实践,提高学生临床决策能力。 5. 解放教师生产力:AI 减轻教师重复性工作,让其专注教学设计与创新。 此外,拜登签署的 AI 行政命令中提到,为确保 AI 促进公平和公民权利,采取了一系列行动,包括为房东、联邦福利项目和联邦承包商提供明确指导,防止 AI 算法加剧歧视;通过培训、技术援助和部门协调解决算法歧视问题;在刑事司法系统中制定使用 AI 的最佳实践以确保公平等。同时,为保护消费者、患者和学生,总统也指示了相关行动。
2025-01-14
AI在师范生实践能力培养的路径
以下是关于 AI 在师范生实践能力培养的路径的相关内容: 对于师范生实践能力的培养,可参考以下路径: 1. 基础学习 了解 AI 基本概念:熟悉 AI 的术语、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。 掌握编程语言:如 Python、JavaScript 等,这些是 AI 和机器学习的基础。学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 学习资源与平台 在线教育平台:通过 Coursera、edX、Udacity 等平台上的课程,按照自己的节奏学习。 特定课程:特别推荐李宏毅老师的课程。 3. 深入学习与选择方向 依据兴趣选择特定模块,如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 掌握提示词技巧,上手容易且实用。 4. 实践与应用 参与实践项目:参加学校或社区组织的相关竞赛、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。 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。 5. 关注前沿动态 关注权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展和发展方向。 6. 结合教育领域 学习 AI 在教育领域的应用案例,思考如何将 AI 技术应用于教学实践中。 总之,师范生可以从多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,并将其与教育实践相结合,提升自身的实践能力。
2025-01-14
学习AI,我应该从哪里开始,培养自己的兴趣
学习 AI 并培养兴趣可以从以下几个方面入手: 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,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,吵爷建议: 1. 带着好奇心去尝试: 记住“生成”两个字,了解“生成式人工智能”Generative AI。 随便找一个国产 AI 随便聊点什么,比如小学奥数题、写一篇演讲稿、怎么看待 996 等,看看 AI 擅长和不擅长的地方,有没有能帮到您的地方,哪些地方做得不够好。不用一开始带着太强的目的性,把它当作天猫精灵来玩。聊一段时间后,留下 1 2 个更顺手的应用增加使用深度。 条件允许的话,可以直接使用 ChatGPT 或者 Claude,处理复杂任务时会更省力。 YoYo 的学习心得: 1. 学习前状态: 不理解 AI 和提示词工程,不懂代码,英语差,注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路。 对 ChatGPT 的认识仅限于日常问答、SQL 学习交互,能支持工作数据提取。 2. 学习后现状: 可以搓多 Agent 的智能体,但需要进修 python 搓更多智能体。 营销文案 demo,SQL 代码进阶学习应用。 创建了 3 个图像流智能体,2 个 Agent 智能体玩具。 在公司中实践智能客服从创建到应用的过程,实现企业微信机器人问答的基本功能。 学习 Dr.kown 的尝试实践、图像流的尝试、企业智能体实践,智能客服。 总之,学习 AI 要找到适合自己的路径,学以致用,通过学习 分享 不断填补知识的缝隙来成长。
2025-01-02
如何做面向高中生,专注于AI应用的培养项目
以下是一些面向高中生专注于 AI 应用的培养项目的建议: 1. 课程开发:包括 K12、本科和社区学院的人工智能相关领域的课程开发,以及技术伦理方面的课程开发。 2. 支持非正式教育活动:为 K12 学生提供参与人工智能系统的非正式教育活动支持。 3. 实现教育公平:努力为传统上在人工智能领域代表性不足的人群和地理区域提供公平的 K12 人工智能教育。 4. 教师培训:为 K12 教师提供人工智能及相关领域的培训和专业发展项目。 5. 提高研究人员留存率:努力提高专注于人工智能系统的研究人员在高等院校和其他非营利研究机构的留存率。 6. 公众教育:开展普及人工智能用途及其社会影响的宣传项目。 7. 评估活动:对开展的相关活动进行评估。 在教学中,要注意以下几点: 1. 对于写作等方面,如果让学生使用 AI,要先让他们了解什么是好的写作,找到自己的创造性声音。 2. 决定使用 AI 时,要根据学习任务来考虑,以学习目标驱动 AI 的使用,而非相反。 3. 例如在编程教学中,可能先让学生手动编码,掌握语言后再将 AI 生成的代码作为节省时间的工具;而在健康课程中,重点可能在于帮助学生设计健康活动,对使用生成式 AI 编写代码的限制可能不同。
2024-12-25