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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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学习AI可以从哪几个方面去学习
学习 AI 可以从以下几个方面入手: 1. 编程语言: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: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. 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。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 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,思考其对未来社会的影响。 对于新手学习 AI: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读相关入门文章,熟悉术语和基础概念。 了解人工智能的主要分支及它们之间的联系。 2. 开始学习之旅: 参考为初学者设计的课程,如李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: 根据自身兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等。 掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试: 理论学习后进行实践,巩固知识。 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,了解其工作原理和交互方式。 如果希望继续精进,对于不会代码的人,可以尝试了解以下基础内容: 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关系。 历史发展: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、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,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:了解基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:掌握如何评估模型性能,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。
2024-12-25
视频链接转文字的Ai
以下为您介绍一些关于视频链接转文字的 AI 相关信息: 在“超级 AI 助力打造计划微信超级 AI 知识助手教学(下)2024 年 12 月 11 日”中,张梦飞解答了诸多与操作、功能、风险及平台相关的问题,包括今日头条读不出、公众号视频提取内容、界面在哪、文章文件总结跳过条件等,同时提到了视频号转文字等相关内容。 ElevenLabs 推出了全自动化的 AI 配音或视频翻译工具,您只需上传视频或粘贴视频链接,该工具能在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言,还能克隆原视频里面的声音进行配音。 有群友测试了相关工具,另外还有群友尝试了豆包的音色模仿,读了大概 20 个字的句子,5 秒就可以生成非常像的音色,之后可用自己的声音读生成的文字内容。
2024-12-25
ai技术商业应用典型案例
以下是一些 AI 技术商业应用的典型案例: 企业运营: 日常办公文档材料撰写整理。 营销对话机器人,进行市场分析和提供销售策略咨询。 法律文书起草、案例分析以及法律条文梳理。 人力资源方面的简历筛选、预招聘和员工培训。 教育: 协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议。 针对学生情况以及兴趣定制化学习内容。 论文初稿搭建及论文审核。 帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 游戏/媒体: 定制化游戏,动态生成 NPC 互动,自定义剧情和开放式结局。 出海文案内容生成,语言翻译及辅助广告投放和运营。 数字虚拟人直播。 游戏平台代码重构。 AI 自动生成副本。 零售/电商: 舆情、投诉、突发事件监测及分析。 品牌营销内容撰写及投放。 自动化库存管理。 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配。 客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险: 个人金融理财顾问。 贷款信息摘要及初始批复。 识别并检测欺诈活动风险。 客服中心分析及内容洞察。 保险理赔处理及分析。 投资者报告/研究报告总结。 制造业/汽车: 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 线上购车品牌、配置对比分析。 生命科学: 研发阶段靶点发现及产品成药性。 医学文献内容检索,重点摘要提取,相关法规整理。 医药代表培训及知识库建立。 分诊导诊助理、诊疗助理、术后护理及复建辅助。 此外,还有以下具体案例: 京东物流仓储管理系统:利用数据分析、机器学习等技术优化物流仓储管理,提高运营效率。例如通过智能算法优化货物存储位置,减少拣货时间。 BOSS 直聘简历筛选功能:利用自然语言处理、机器学习技术快速筛选简历,提高招聘效率。根据企业的招聘要求,提取关键信息,为企业推荐符合条件的候选人。 贝壳找房租赁管理功能:利用数据分析、自然语言处理技术管理房地产租赁业务,提高效率。根据租客的需求和偏好,自动推荐合适的房源。 腾讯游戏社交平台:利用数据分析、机器学习技术为玩家提供社交功能,增强游戏体验。根据玩家的游戏历史和兴趣爱好,推荐可能成为好友的玩家。
2024-12-25
未来哪些工作可以被AI替代?
未来可能被 AI 替代的工作包括一些重复性高、规则性强的工作,例如: 1. 数据输入、文档处理等单调的数据处理工作。 2. 部分制造业中的重复性生产操作。 然而,以下工作相对较难被 AI 替代: 1. 涉及团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等需要复杂人际交往和创新能力的工作。 2. 具有灵活性、非常规性和创造性的工作,比如艺术创作、科研创新等。 2023 年 AI 预计将会替代 4 亿 8 亿工作岗位,但同时也会增加 5.55 8.90 亿新岗位。计算被替代的岗位主要是查看岗位任务构成中可自动化任务的占比。发展中国家的某些经济发展必要步骤可能因 AI 而直接被取代,但这一观点有待辩证看待,吴恩达建议发展中国家在垂直领域完成优势积累。
2024-12-25
目前AI不能做哪些事情?
目前 AI 不能做的事情包括: 1. 尽管在某些方面取得了成功,但不能解决所有科学问题。几个世纪以来人类在科学领域逐步积累,仍有众多问题存在,AI 无法完全介入并解决所有这些问题。 2. 目前还不足以完全替代开发者进行复杂项目的开发,尚未达到“言出法随”的境界。 3. 由于技术快速发展,当前使用的某些 AI 工具可能并非最优,且需要考虑其是否适合应用目的以及存在的弱点。 4. 在使用 AI 时需要注意众多道德问题,如侵犯版权、作弊、窃取他人工作、操纵等,特定 AI 模型的构建及受益情况等问题复杂且尚不清晰,使用者有责任以道德方式使用这些工具。
2024-12-25
aipo 提示词课程链接
以下是关于 AIPO 提示词课程的相关链接: 10 月 13 日课程回放:https://www.bilibili.com/video/BV137mEYcEid/?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click 上课请提前准备: 豆包网页端:https://www.doubao.com/chat/?channel=browser_landing_page 豆包桌面客户端: 相关资料: 作业:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcng2BGhOVyYXnr3AKP2pgCtg 10 月 14 日课程回放:https://www.bilibili.com/video/BV1msmEYxEZY/?buvid=YC4BD1CD531B1DE24BE79F1022B411E8311B&from_spmid=search.searchresult.0.0&is_story_h5=false&mid=E93ZXvPaf6qpZfVvaoksIA%3D%3D&p=1&plat_id=116&share_from=ugc&share_medium=iphone&share_plat=ios&share_session_id=FEFB63BF03154D5D842FEF7B6D7CA68D&share_source=WEIXIN&share_tag=s_i&spmid=united.playervideodetail.0.0&timestamp=1728927125&unique_k=TSPAHQW&up_id=259768893 上课请提前准备:吐司 https://tusiart.com/?utm_source=semsem&source_id=semsem 相关资料:https://kah8x5a2ycv.feishu.cn/docx/EknsdlsX1oxETExa5AjcDhfInWg 作业:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcn54GKluLZbcAuyd8GJzsX6g 10 月 15 日课程回放:https://www.bilibili.com/video/BV1G62fYCEc1/?spm_id_from=333.999.0.0 上课请提前准备:liblib https://www.liblib.art/ 推荐码:GUdRbBEP 相关资料:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TLmnwQgInimlP2k6zkAceDnCndf 作业:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnndiUZ7FpF8IF4n9KNmvAWh
2024-12-25
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
我是个小白,该如何学习AI
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 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。 在知识库中有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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,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,并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 对于中学生学习 AI,还可以: 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,无论是小白还是中学生,都可以从编程基础、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。
2024-12-23
我是个外行,完全小白、没有编程基础。我有个初步的想法,做一个智能客服,来代替或者帮助我们行业的人工客服。那么,我应该从哪些知识开始学习、或者我自己能不能办到?
对于完全没有编程基础但想做智能客服的小白,以下是一些建议: 1. 先对 AI 有初步的了解,明确自己的需求和目标。 2. 学习一些基本的概念,比如什么是 AI、提示词工程等。 3. 可以参考他人的学习路径,例如以“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等为关键词。 4. 要有耐心,在 AI 的帮助下一步一步来,并在这个过程中逐渐学习一些编程知识。 5. 避免追求“大而全”和完美主义,从小的功能和简单的应用开始,尽快让系统“跑起来”,获得实际使用的反馈,再不断改进。 同时,有一些成功的案例可供参考。比如有人从完全不懂代码和英语很差的状态,通过不断学习和实践,在公司中实现了智能客服从创建到应用的过程,还创建了多个智能体。但也要注意,现实中真正的应用往往有复杂的需求,不能完全依赖 AI 一次性搞定,需要自己不断努力和积累。
2024-12-23
小白学习ai的学习计划
以下是为小白制定的学习 AI 的计划: 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,进行实践以巩固知识,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 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,对于 0 绘画基础想要用 AI 为儿子做生日海报的情况,可以参考以下步骤: 1. 学习 AI 图像生成的原理: 参考 。 参考 。 2. 尝试工具和效果: 制定学习计划时,可以参考 。 可以根据自身情况逐步推进问题,明确每日需要投入的时间和每周用到的资源,并增加每周学习成果评估的要求。 根据实际情况调整学习计划,比如决定专心学习绘画。
2024-12-22
小白如何学习AI
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 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,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,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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 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,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。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型,原理是什么。 生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是有标签的训练数据,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。无监督学习是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。强化学习是从反馈里学习,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(因有很多层所以叫深度)的方法。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 即大语言模型。对于生成式 AI,其中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。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了 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)。GPT 含义:Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-22
如果让新手小白知道合理使用GPT
以下是一些让新手小白合理使用 GPT 的建议: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握一次有效记忆的长度,避免在超过限制时还继续提问最初的问题。编写 Prompt 时珍惜 Token,秉承奥卡姆剃刀原理,精简句子和措辞,尤其是在连续多轮对话中。 2. 熟练使用中英文切换:Prompt 太长时,可用英文设定并要求用中文输出,节省 Token 用于更多对话。了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 3. 相信 GPT 的能力,大胆提要求:不问问怎么知道它不会呢。 4. 明确自身需求:跟 GPT 提的要求尽量准确,像给员工安排工作那样。 5. 不断追问:只要不明白,就目标明确、表达精确地追问。 6. 提供准确信息:若需要贴身保姆级帮助,把自身准确信息给 GPT。 7. 规划、记忆和使用工具:GPT 可以在一个会话里根据用户需求和上下文自行选择工具并做出行动。若选择最容易上手的 Action,Webpilot 应当首当其冲,使用方法为在新建的 GPT 里把 Web Browsing 勾掉,点击添加 Actions(Add actions),再点击 import from URL 并填入相应网址。 提问的逻辑和准确度是能否用好 GPT 的核心竞争力。
2024-12-22
小白如何学习ai
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 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。 6. 持续学习和跟进: 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型及原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、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;无监督学习是基于无标签数据自主发现规律,经典任务如聚类;强化学习是从反馈里学习,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,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,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,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 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,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21
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
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
目前我失业,没什么技能,我能用ai做点什么,能让我发家致富
学习 AI 有可能赚钱,但不能确保每个人都能成功发家致富。 在人工智能领域,存在许多高薪工作岗位,如数据科学家、机器学习工程师等。掌握 AI 技术,有机会在这些岗位就业并获取可观收入。而且,AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业均有应用,具备 AI 技能能提升就业机会和职业发展的可能性。 不过,能否通过 AI 赚钱取决于多种因素。个人的学习能力、实际应用能力以及对市场和商业的理解都至关重要。仅仅学习一些基础知识可能难以在竞争激烈的市场中崭露头角,持续学习和实践是必要的。 就像 Sam Altman 所说,如果我们想让尽可能多的人掌握 AI,需要降低计算成本并使其充足。智能时代的到来是一个重大发展,虽然会带来复杂且高风险的挑战,但也会带来巨大的繁荣。例如,在未来几十年,我们将能够做到在祖辈看来如同魔法般的事情。社会本身就是一种高级智能形式,AI 会给人们提供解决难题的工具,帮助我们为人类进步的架构增添新的支撑。未来,每个人都有可能借助 AI 实现远超当下的成就,拥有共享的繁荣,但这并非一蹴而就。
2024-09-25