小白学习AI怎么开始

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。

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。

以下为为初学者介绍 AI 的相关 PPT 资源： 1. 《和 Cursor AI 一起学 Python 编程》 分享者：B站 PPT 链接： 在线代码：https://bohrium.dp.tech/notebooks/86124619178/update 课程大纲：和 AI 一起学 Python 编程——面向研究生初学者 总课时：10 月 16 日，4 节课，每节 45 分钟 讲课者：Xiangyu Chen（清华大学数据科学博士生）、Wenju Tang（北京大学语言学博士） 业界助教：Wenhao Guo（杭州某电商公司 NLP 工程师） 2. 《给小白的 AI 产品推荐》中的 PPT 类产品 国内：爱设计 PPT 推荐理由： 背后拥有实力强大的团队，技术过硬且对市场需求有敏锐洞察力。 成功把握住 AI 与 PPT 结合的市场机遇。 已确立市场领先地位，代表当前国内 AI 辅助 PPT 制作的最高水平。 3. 微软 AI 初学者入门课程 译者：Miranda 课程原网址：https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 课程内容：涵盖符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等，适合初学者，覆盖 TensorFlow、PyTorch 及人工智能伦理原则。

以下是一些可以根据照片生成人物的 AI 软件： PhotoMaker：可以根据文字描述生成人物照片，能混合不同人物特征创造新形象，还能改变照片中人物的性别、年龄。访问链接：https://photomaker.github.io ，https://x.com/xiaohuggg/status/1746861045027869072?s=20 HeyGen：通过上传照片或文字提示，即可生成个性化 AI 数字形象视频。支持自定义肢体动作、服装、背景、年龄、性别等特征。仅需 1 分钟即可生成包含脚本、声音和情感表达的数字人视频。访问链接：https://x.com/imxiaohu/status/1852317866038809035

以下是一些可以生成原生动漫人物的 AI 软件： 1. 数字人的躯壳构建方面： 2D 引擎：风格偏向二次元，亲和力强，定制化成本低，代表软件是 Live2D Cubism。 3D 引擎：风格偏向超写实的人物建模，拟真程度高，定制化成本高，代表有 UE、Unity，虚幻引擎 MetaHuman 等。个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 AIGC：虽然省去了建模流程，直接生成数字人的展示图片，但算法生成的数字人在 ID 一致性和帧与帧的连贯性上存在弊端。典型的项目有 wav2lip等。AIGC 还有一个方向是直接生成 2D/3D 引擎的模型，但该方向还在探索中。 2. 生成式 AI 在艺术创作方面： Lensa 可以生成肖像画等内容。 3. 其他相关软件： 百川智能 BaichuanNPC 可以定制游戏角色和动漫人物，并融合角色知识库和多轮记忆，提供 Lite 和 Turbo 两种版本。 阿里巴巴 FaceChainFACT 支持零样本肖像生成，秒级速度，支持百余种定制模板，兼容 ControlNet 和 LoRA 插件。 BakedAvatar 可以从视频创建逼真 3D 头部模型，实时渲染和多视角查看，兼容多种设备，可交互性编辑。 DragNUWA 能够基于文本、图像和轨迹生成视频，用户绘制轨迹即可动态生成。

以下是一些可以根据照片生成漫画人物的 AI 软件和相关信息： HeyGen 推出了基于照片生成数字人的新功能，您可以上传照片或输入文字提示来生成个性化的 AI 数字人形象。能选择性别、年龄、种族，定制肢体动作、服装、姿势和背景，支持脚本编辑，提供多种声音和情感表达，一分钟即可生成视频。详情链接： 在使用过程中，如果生成了自己比较满意的图，一定要记得存起来。下次想要同种类型的就可以直接拿来喂图，效果要比重新找的好很多。

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。

对于小白入门 AI，您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，您能找到为初学者设计的系列课程，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，还有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，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。 掌握提示词的技巧，它上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品并制作自己的作品。 知识库中有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）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，激发对 AI 潜力的认识。 此外，从接触 SD 到现在，若想炼制属于自己的 lora 模型，需要先了解炼丹的基础概念。Lora 全称 LowRank Adaptation Models，即低阶自适应模型，作用在于影响和微调画面。大模型训练复杂且对电脑配置要求高，LoRA 采用在原模型中插入新的数据处理层的方式，避免修改原有模型参数，训练较为轻量化，显存达到 6G 即可开启，可使用 B 站 UP 主“朱尼酱”的赛博丹炉，其界面友好美观，适合新手入门。

以下是为小白学习 AI 绘画提供的指导： 一、AI 绘画助手 有一个专业且贴心的 AI 绘画学习导师，即《AI 绘画助手》。它的网址是：https://www.coze.cn/store/bot/7387381204275904521?panel=1&bid=6d1aji2c86g1m 。 无论您是新手小白还是进阶爱好者，它都能提供优质实用的指导。在原理讲解方面，能将复杂的神经网络、生成对抗网络以及卷积神经网络等知识用通俗易懂的语言解释清楚。对于市面上流行的 AI 绘画工具，如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等，不仅了如指掌，还能介绍使用步骤和独特之处，帮助您找到适合自己的工具。它还擅长风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用，以及获取高分辨率精美图像的方法，并会传授关键要点和操作技巧。此外，它拥有丰富的实战案例经验，能引领您从零基础起步创作作品，遇到难题时为您答疑解惑并规划学习路径。 二、最低成本的开始 1. 扣子 + ByteArtist 网址：https://www.coze.cn/home 优点：不需要翻墙，无收费，可以直接生成 注册：手机号、抖音号或飞书号 操作步骤：需要在 coze 的 bot 里面添加绘图插件 时间：5 分钟 三、先锋的选择 1. Midjourney 网址：https://www.midjourney.com/explore?tab=random 优点：图片和描述相关性更大，风格更加显著 限制：需要翻墙，需要 Gmail 注册，不免费，在 discord 上代理使用 时间：30 60 分钟 价格：8 美元一个月/ 200 张图 四、关于提示词 当您希望画出更符合特定需求的图像，如小猫微笑、特定动作、拜年等，需要学习 Midjourney 专属提示词。这和聊天工具的逻辑类似，可以从提示词和图片生成原理两方面入手来提高生成效果。

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： 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。 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。 另外，根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式： 本地部署：如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑（Intel 芯片出图速度非常慢，因此不建议）或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署。强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 在线平台：对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署，大家根据实际情况选择即可。 不建议一上来就配主机，因为大概率会变成游戏机或者吃灰（土豪请随意）。玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大，显卡预算之内买最好，其他的随意。 课程方面： 先验经验：需要熟练使用文生图、图生图；需要有一定的逻辑思考能力以及推理能力；适合炼丹新人、小白。 课程安排：课程大约 70 80%是理论和方法论的内容，大部分练习会在课外跟大家沟通、练习。只有少部分必要内容会在课上演示。 必学、必看内容是基础课，主要是为了解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉是针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。

对于决心学习 AI 相关知识的新手，建议从以下方面入手： 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，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。 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。 对于不会代码的新手，若希望继续精进 AI 学习，可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 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，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： 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。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

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。

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。

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。

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。

以下是为新手和中学生提供的学习 AI 的建议： 新手学习 AI： 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，了解其工作原理和交互方式。 中学生学习 AI： 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。