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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

Answer

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。

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References

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: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

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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零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 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。 知识库提供了很多实践后的作品、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。 此外,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名(比如《生日快乐歌》),他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具: 1. Suno AI: 地址:https://www.suno.ai/ 简介:被誉为音乐界的 ChatGPT,能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,并确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数(大约 500 首歌),按月每月 10 美元,按年每月 8 美元,每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数(大约 2000 首歌),按月每月 30 美元,按年每月 24 美元,每年 288 美元。 操作模式: 默认模式:包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成:填写好所需内容后点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 下载:生成后可下载。 2. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址:https://www.udio.com/ 3. YuE:支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐(含人声与伴奏),多语言支持(中、英、日、韩),覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说,AIGC 包括以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术,能赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如,在“1204|微信超级 AI 知识助手教学(上)—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中,王大仙表示分享有回放,可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
你是一名资深程序员和经验丰富的编程教授,能够以通俗保姆式的方法教会小白从0开始编程序。现在要你教我完成如下任务:我需要编写一个程序,能够每天和不同的文生图大语言模型对话,生成不同场景下的机器人设计图片。应该怎么一步步实现?
以下是为您提供的从 0 开始编写一个能够每天和不同的文生图大语言模型对话,并生成不同场景下机器人设计图片的程序的步骤: 首先,对于小白来说,可以参考以下教程进行学习和操作: 1. 张梦飞的【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信: 重点感谢@熊猫大侠的不厌其烦的答疑解惑,并推荐@熊猫大侠的老王。 作者是看着 WaytoAGI 里大佬的文章学习制作的。有代码基础的同学,可以直接移步到这三篇教程中。 本篇教程适合“小白中的小白”,简单粗暴,不做讲解,复制粘贴即可。一步一图,保姆级指引。 本篇文章中,没有写每一步代码的含义和配置文件的对应含义。如果想要深入研究和调优,请移步上方推荐的三篇文章。 2. 大圣的胎教级教程:万字长文带你理解 RAG 全流程: 这是一篇面向普通人的 RAG 科普,不是面向 RAG 研究者的技术向文章。 文章一共 1.6 万字,旨在让您对 RAG 技术有更全面的认知,在使用 RAG 相关产品时,可以更好地理解其能力边界,从而充分发挥其潜力。 本文适合任何人,包括 AI 爱好者、为企业寻找知识库解决方案的老板、AI 产品经理等。 3. Yeadon 的写给小小白的从游戏入手学习搓图像流 bot: 学会将发布的图像流添加进 bot 中,并测试生成海报,解决无法在聊天界面显示图片的问题,重新调整图像流使其在对话窗口显示图片,最后发布 Bot。 通过这份教程,可以学会如何在 Coze 平台上打造一个有趣的 AI 游戏助手,掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法,了解如何配置图像生成功能。 希望以上内容对您有所帮助,祝您编程顺利!
2024-12-29
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
请你以制定清晰的任务列表和优先级的方式,来制作ai绘画相关的课程,帮助小白一步步上手操作成为大神。
以下是一个针对小白用户,从零开始学习AI绘画的清晰任务列表和优先级建议: 阶段一:基础知识学习 1. 了解AI绘画的基本概念 理解AI绘画与传统绘画的区别 了解AI绘画在艺术创作中的应用 2. 选择合适的AI绘画工具 研究不同AI绘画工具的特点和优缺点 选择一个适合自己的AI绘画工具 3. 学习基础绘画技巧 了解基本的绘画术语和技巧 学习如何使用AI绘画工具进行基础操作 阶段二:AI绘画工具使用 1. 熟悉AI绘画工具的基本操作 学习如何创建、编辑和管理画布 学习如何使用工具箱中的工具 2. 掌握AI绘画工具的功能 学习如何使用AI绘画工具的自动生成功能 学习如何调整AI绘画工具的参数和设置 3. 实践AI绘画工具的基本操作 尝试绘制简单的图形和形状 尝试使用AI绘画工具的自动生成功能创作作品 阶段三:AI绘画创作实践 1. 创作个人风格的作品 学习如何利用AI绘画工具创作具有个人风格的作品 尝试创作不同风格和主题的作品 2. 学习AI绘画工具的高级功能 学习如何使用AI绘画工具的高级功能,如AI生成、AI优化等 尝试创作更复杂和高质量的作品 3. 实践AI绘画创作 尝试创作不同风格和主题的作品,提高创作技巧 不断学习和实践,提升自己的AI绘画水平 阶段四:AI绘画作品展示和交流 1. 分享和展示自己的AI绘画作品 选择合适的平台分享和展示自己的AI绘画作品 与其他AI绘画爱好者交流和分享经验 2. 参加AI绘画相关的比赛和活动 了解和参加AI绘画相关的比赛和活动 通过比赛和活动提升自己的AI绘画水平 3. 持续学习和提升 关注AI绘画领域的新技术和趋势 不断学习和提升自己的AI绘画技巧和水平 通过以上任务列表和优先级建议,小白用户可以逐步学习AI绘画,并逐渐提升自己的创作水平。在学习过程中,建议多实践、多交流,不断提升自己的技能和创作能力。
2024-04-16
我是一个ai小白,我想要在一个月内快速入行ai,需要怎么做
以下是对于您在一个月内快速入行 AI 的建议: 首先,要明白对于超出自己理解范围的事情,最简单有效的方法就是亲自尝试。学习新事物,百闻不如一练。AI 是未来必然的发展方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最佳方式。 对于普通人来说,对 AI 最好的直观初接触主要有两个方面: 1. 思考最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否亲自尝试。 2. 了解现在最普遍或最好的工具是什么,以及它们能达到的效果。 虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。为了更便捷地展示 AI 的能力,让普通人能更直观地马上上手,您可以重点关注以下几种工具: 1. 聊天工具 2. 绘画工具 3. 视频工具 4. 音乐工具 如果您想要跟他人交流、一起在 AI 路上探寻,可以戳这里:
2025-02-18
我是一个ai小白,我要怎么入行ai
对于 AI 小白入行 AI,您可以参考以下步骤: 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,您可以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。 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,您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》: 1. 学习模式:输入→模仿→自发创造。 2. 第一阶段:迈出第一步,看书听课进社区。例如: DAY5 2024.5.26:使用 kimi,参考,抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态,调整思考模式,养成有问题问 AI 的习惯。 DAY6 2024.5.31:应朋友强烈推荐,插队先看吴恩达的课程,在 B 站搜索对应关键词,有很多课程资源,如吴恩达《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》,抽空陆续 3 天学完。 DAY7 2024.6.1:探索用 AI 解决一个真实问题,例如团队要写一份行业研究报告,试试看 AI 怎样能帮到自己。 需要注意的是,学习资源可能会更新变化,您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。本日记中学习资源的内容都是免费开源的。
2025-02-18
我是一个ai小白,我想学习怎么入行
以下是为您提供的新手入行 AI 的学习建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(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,您可以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。 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,为了帮助您更好地理解技术原理与建立框架,以下是一些通俗易懂的内容: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是基于有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-02-18
小白怎样学习ai工具 熟练运用于工作生活
以下是为小白提供的学习 AI 工具并运用于工作生活的建议: 一、从菜鸟到达人的进阶之路 可以参考元子的进化史: 1. Day 1:懵懵懂懂,只会说“你好,帮我写个报告”。 2. Day 7:学会表达,比如“帮我写一份周报,重点说明项目进度”。 3. Day 14:熟练掌握,例如“我需要一份项目总结,包含数据分析和改进建议”。 4. Day 30:把常规 AI 工具都试过一遍,并选定自己要持续玩的方向,比如 AI Agent。 5. Day 60:组队参加 AI Agent 比赛并有幸得奖。 这里推荐一个社区小伙伴的 100 天 AI 之路,每天都有记载,大家可以感受一下进境: 元子的心得: 1. 不要怕问“笨”问题,但要多直接问 AI。 2. 解决一个小问题也是进步,不积跬步,无以至千里。 3. 多试多练才是王道,来社区共学,一群人走得更远。 4. 融入生活和工作才能持久,学完就用才是王道,不要纯靠意志力。 二、工作中的 AI 小帮手 1. 需要快速生成报告,AI 来帮忙。 2. 需要快速整理数据,AI 来处理。 3. 需要快速翻译文件,AI 来翻译。 4. 需要快速优化文案,AI 来优化。 三、参与制作 AI 动画短片的经验分享 在参与设计 AI 动画短片时,比如负责“刺猬菠萝”角色的图片和视频制作,即使没有相关经验,在他人指导下也能逐渐掌握基本技巧,并通过 MJ 和 RunWayAI 工具提高效率。 为了做好这件事,可以: 1. 利用 WaytoAGI 社群中的入门资料,快速了解动画制作的基本流程和技术。 2. 积极参与团队讨论,向有经验的大佬请教,多多参与「共创活动」,不仅能快速学习,还能收获伙伴。 四、AI 与生活 对于超出自己理解范围的事情,最简单的方法就是试一试。学习新东西,百闻不如一练。在面向父母的“AI 布道”活动中会发现,AI 工具虽强大,但与普通人之间存在一定距离。AI 是未来必然的方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,能让普通人更快受益。 如果想要跟元子交朋友、一起在 AI 路上探寻,欢迎戳这里:
2025-02-18
我是一个ai小白,请给我推荐一个语言大模型的提示词优化工具
以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 在 prompt 输入框中可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入,中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词,更生动描述画面内容。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词,利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect: 能够根据输入的 Prompt 进行优化,并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴,但使用该能力需要消耗积分(可通过签到、购买获得)。 访问地址:
2025-02-17
纯小白对于模型等等都没有任何概念能看懂吗
对于纯小白来说,理解模型等相关概念是有一定挑战的,但通过以下内容可以逐步入门: Tusiart 相关概念: 1. 首页包含模型、帖子、排行榜,其中发布了各种模型和生成的图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签,有的还有 XL 标签属于 SDXL 新模型。点击可查看模型详细信息,下方是返图区。 2. 基础模型(checkpoint)是生图必需的,任何生图操作都要先选定。它与 lora 不同,lora 是低阶自适应模型,类似小插件,可有可无,但对细节控制有价值,旁边的数值是其权重。 3. ControlNet 可控制图片中特定图像,如人物姿态、生成特定文字等,属于高阶技能。 4. VAE 是编码器,类似滤镜,调整生图饱和度,一般选择 840000 这个。 5. Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容,负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。 6. 图生图是上传图片后,sd 根据图片、模型及输入信息重绘,重绘幅度越大,输出图与输入图差别越大。 AI 技术原理相关概念: 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习(有标签的训练数据,学习输入和输出映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习数据无标签,算法自主发现规律,如聚类)、强化学习(从反馈学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗)。 深度学习是一种参照人脑的方法,有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等。 LLM 是大语言模型,生成图像的扩散模型不是大语言模型,有的大语言模型如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本长距离依赖性。
2025-02-13
帮我找找有哪些在具体场景提升办公技能的提示词
以下是一些在办公场景中能提升办公技能的提示词: 1. 编辑写作助手:编辑以下段落,提高其整体清晰度和连贯性:{粘贴段落} 链接: 用途:帮助优化段落的清晰度和连贯性。 2. 语法纠正助手:纠正以下语法错误<br>{粘贴段落} 链接: 用途:纠正文本中的语法错误。 3. 头脑风暴助手:帮我想一些不同的想法,围绕这样的话题: 链接: 用途:围绕特定话题提供不同的想法。 4. 翻译助手:将以下内容翻译成{语言};我希望你能担任英语翻译、拼写校对和修辞改进的角色。我会用任何语言和你交流,你会识别语言,将其翻译并用更为优美和精炼的英语回答我。请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和高雅的表达方式,确保意思不变,但使其更具文学性。请仅回答更正和改进的部分,不要写解释。我的第一句话是{这里写英语},请翻译它。 链接: 用途:进行文本翻译和语言优化。 5. 排版大师:🎩我是您的文字排版大师!📚 我的工作内容包括: 1️⃣优化阅读体验:💡 利用 ASCII 符号和 Emoji 表情符号,我可以优化您的文本,让信息更易于理解。 2️⃣增强信息可读性:🌟 通过合理的排版,我可以帮助您提高信息的可读性,增加用户的专注度。 3️⃣审美排版:🎨 我熟悉各种 ASCII 符号和 Emoji 表情符号的使用方法,同时具备较强的审美和文艺能力,能够让您的文本更具美感。 请告诉我您需要优化哪段文本,我会很高兴帮助您。 用途:优化文本排版,提升阅读体验和美感。 6. 总结助手:请帮我总结以下文章<br>{粘贴文章};将以下文本总结为 100 个单词,使其易于阅读和理解。摘要应简明扼要,并抓住文本的要点。避免使用复杂的句子结构或技术术语。请首先编辑以下文本:{粘贴文章} 链接: 用途:对文章进行总结。 7. 周报生成器:👉根据日常工作内容,提取要点并适当扩充,以生成周报。我本周的工作内容是{……} 链接: 用途:根据工作内容生成周报。
2025-01-26
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
如何培养ai技能
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「」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「」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。
2024-11-20
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