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

我想了解AI,请问从何入手

Answer

以下是为您提供的新手学习 AI 的入手建议:

  1. 了解 AI 基本概念:
    • 阅读「从这里启程」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「入门:AI 学习路径」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,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。

对于不会代码的您,若希望继续精进 AI,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,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。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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。

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

Others are asking
AI相关的舆情分析或信息订阅产品
以下是一些与 AI 相关的舆情分析或信息订阅产品: 腾讯研究院开发的系列产品: AI 每日速递:高度凝练的日报产品,帮助读者在 35 分钟内快速掌握 AI 领域当日十大关键进展。 AI 每周 50 关键词:周报产品,基于 AI 速递内容构建,通过梳理一周热点关键词并制作可交互索引,为研究者提供便捷的“检索增强”工具。 科技九宫格:以 35 分钟视频形式解读科技热点与关键技术原理的短视频栏目,通过可视化呈现促进读者对前沿技术的理解与讨论。 此外,团队还开展了 AGI 专题分析、AGI 线上圆桌、AI&Society 高端研讨会与 AI&Society 百人百问等系列研究探讨。 个人订阅的 AI 信息源: 包括公众号、Telegram、微博、即刻等平台。 推荐的 Telegram 频道:黑洞资源笔记、科技新闻投稿、AI 探索指南、ChatGPT 新闻聚合、ChatGPT 精选、极客分享、开源社区、深度技术资源、AI News、AI Copilot、GIthub 仓库推荐等。 公众号“卡尔的 AI 沃茨”也会有一些 AIGC 周报等。 一种通过文章链接订阅公众号,定时推送情报消息,并实现情报 CoT 问答的方式: 利用 wewerss,建议使用 Docker。浏览器打开 http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口(为上面设置的外部端口)。 点开后输入 Dash 管理页面密码,先点帐号管理,然后点“添加读书帐号”(即使用微信读书来实现公众号订阅),扫码添加帐号。 然后在公众号源上,点添加,将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章,但建议不要短时间订阅太多公众号(最好不超 40 个)。在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db。
2025-02-17
我该怎么学习ai?帮我组织一个流程,能很好的利用你的资源。
以下是为您组织的学习 AI 的流程: 一、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。同时,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。 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,涵盖图像、音乐、视频等方面。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,在知识库中也有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 五、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,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。 另外,费曼学习法也是一种有效的学习方式。它强调通过教授他人来深化个人理解和知识的掌握,基本步骤包括选择一个概念、教给他人、回顾和简化、组织和比较。其应用场景包括个人学习、教学和培训、知识分享等。 WaytoAGI(通往 AGI 之路)是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯,还有丰富的学习资源、实践活动,并倡导开放共享的知识体系。在没有任何推广的情况下,WaytoAGI 一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量,目前合作过众多公司和产品。
2025-02-17
人力AI产品
以下是关于人力 AI 产品的相关信息: AI Native 硬件: AI Pin:由 Humane 公司开发的可穿戴设备,通过激光投影技术在手掌显示信息,由高通 Snapdragon 芯片驱动,运行 OpenAI 的 GPT4 语言模型,集成麦克风、摄像头和传感器,能语音通话、上网和回答问题,注重隐私保护,配备“信任灯”功能,但价格高昂且面临市场竞争。 TAB AI:挂在脖子上的小冰盘,本质是麦克风和电池,使用蓝牙传输音频到手机和云端,ChatGPT 在云端转录对话,各种人工智能模型提取见解,是人工智能伴侣。 OpenAI 和 Lovefrom 在软银 10 亿美元融资开发的备受期待的“人工智能 iPhone”。 AI 面试官相关产品: 用友大易 AI 面试产品:具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘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,能完成面试、初筛和自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试:通过在线方式自动面试、评估,精准度高达 98%,面试效率提升 5 倍以上,候选人到面率提升。 InterviewAI:在线平台,提供面试问题和 AI 生成的推荐答案,候选人用麦克风回答,每个问题最多回答三次,会收到评估、建议和得分。 AIPM 技能树: 传统软件/互联网 PM 面对 AI 产品时,AI PM 作为更专业化角色逐渐形成,需具备跨学科知识背景,在技术和业务间有效沟通和决策。 掌握算法知识的必要性: 理解产品核心技术,做出更合理产品决策。 与技术团队有效沟通,减少信息不对称误解。 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确判断。 把握产品发展方向,了解算法前沿。 提升产品竞争力,发现独特优势,提出创新特性。 提升数据分析能力,很多 AI 算法涉及数据处理和分析。
2025-02-17
我怎样用低代码工具去构建我的AI智能体?LLM应用?
以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议: 在构建基于 LLM 的应用时,Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案,只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现,开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时,工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务,而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过,对于许多应用来说,优化单个 LLM 调用(配合检索和上下文示例)通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现,例如: 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet(一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器)。 4. Vellum(另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具)。 这些框架通过简化标准的底层任务(如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等)使入门变得容易,但它们往往会创建额外的抽象层,可能会使底层提示词和响应变得难以调试,也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API,许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架,请确保理解底层代码。 此外,还有以下相关工具和应用: 1. VectorShift:能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序,利用大型语言模型(例如 ChatGPT)构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程,无需编码。 2. Unriddle:帮助更快阅读、写作和学习的工具,能简化复杂的主题,找到信息,提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步,为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览(Browserbase、Tiny Fish)、代码解释(E2B)和授权+认证(Anon)已经出现,它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件(如 CRM、ERP)交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法,它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中,然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考:https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents
2025-02-17
AI agent 是什么?
AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念: 1. Chain:通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router:我们可以使用一些判定(甚至可以用 LLM 来判定),然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如:如果这是一个图片,则 a;否则 b。 3. Tool:Agent 上可以进行的一次工具调用。例如,对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent: 1. Responser Agent:主 agent,用于回复用户(伪多模态) 2. Background Agent:背景 agent,用于推进角色当前状态(例如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体) 3. Daily Agent:每日 agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),运行时会分析期间的历史对话,变更人物关系(亲密度,了解度等),变更反感度,如果超标则拉黑用户,抽简对话内容,提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”,按照时间推进人物剧本,有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。 此外,心灵社会理论认为,智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策,每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务,如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元,而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性,应对复杂和多变的环境。同时,在《心灵社会》中,还存在专家 Agent(拥有特定领域知识和技能,负责处理复杂的任务和解决特定问题)、管理 Agent(协调和控制其他 Agent 的活动,确保整体系统协调一致地运行)、学习 Agent(通过经验和交互,不断调整和优化自身行为,提高系统在不断变化环境中的适应能力)。 从达特茅斯会议开始讨论人工智能(Artificial Intelligence),到马文·明斯基引入“Agent”概念,往后,我们都将其称之为 AI Agent。
2025-02-17
AI编程
以下是关于 AI 编程的相关内容: 12 月 02 日 AI 辅助编程使需求开发范式发生变化。像翻译、数据提取等简单任务可通过 ChatGPT 或 Claude 等 AI 工具解决。AI 功能不断升级,支持上传图片、文档,执行代码,甚至生成视频或报表,大幅扩展了应用场景。Cursor、v0.dev 等 AI 工具降低了编程门槛,显著提升开发效率,变革了软件工程领域。 快速迭代与发布 MVP 时,应尽早发布产品,不追求完美,以天或周为单位快速迭代,而非按月计划拖延。点子好坏无所谓,快速练手才是关键,以提高效率和实践经验。 12 月 30 日 对于利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发,建议发挥组员主观能动性,让他们自主设计,组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式,可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。在 AI 编程中,设计非常重要,模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。 后端 Java 程序员转向 LLM 方向,可借助 AI 编程工具(如 Cursor)熟悉 LLM 原理,探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project(如翻译工具、AI 对话应用等),将 AI 当老师,边做边学,获取即时反馈,持续提升。核心建议是行动起来,找到正反馈,坚持使用 AI 辅助编程。 1 月 16 日 用好 AI 编程工具(如 Cursor)的关键技能包括准确描述需求、具备架构能力(将复杂系统拆解为松耦合的模块)、专业编程能力(判断 AI 生成代码优劣)和调试能力(快速定位问题并解决)。 包小柏用 AI 技术“复刻”女儿引发思考,AI 可“重现”亲人,缓解失去亲人的痛苦,成为情感寄托的桥梁。通过复刻声纹、影像,实现互动、对话甚至唱歌的效果。这也涉及到伦理与未来,可用于安慰同样经历失亲之痛的人群,并推动相关技术帮助罕见病患者。
2025-02-17
我是一个新手,不知道从何学起
对于新手学习 AI,建议您按照以下步骤进行: 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。 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。 通过与这些 AI 产品的对话,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。 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自己的成就。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。
2025-01-25
想学习AIGC,有那么多内容,不知道从何下手
如果您想学习 AIGC 但不知从何下手,以下是一些建议: 首先,可以关注“Design with AIGC”中的愿景目标,了解在 AIGC 时代提升个人竞争力的方向。 学习 AIGC Design 基础知识(目前内容建设中,稍晚更新),这是入门的重要部分。 掌握 AIGC Design 工具及使用方法,可通过链接了解。 了解 AIGC Design 应用场景及案例,参考。 关注精选的资讯、竞赛、活动、产品等,链接为。 若您有任何内容需求或建议,可通过需求提报入口提报,也可以直接在知识库任意位置评论。 此外,在“AIGC Weekly 22”中,您可以了解到工具如 Midjourney v5.1 的相关内容,以及 ChatGPT 的 iOS 应用、Sam Altman 参加国会质询、Drag Your GAN 论文等信息。还可以查看相关的文章,如《Civitai 顶级大神 SD 作图流程分享》。
2024-10-23
开发一款AI产品怎么入手
开发一款 AI 产品可以从以下几个方面入手: 1. 明确技术方案,封装 API 调用提示词: 在成功验证纯提示词方案后,进入产品化开发阶段。 借助 Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具,实现插件效果。 产品化开发需考虑稳定获取网页内容、选择适合的 AI 大模型 API 服务、构建生产级提示词等问题。 稳定获取网页内容可通过用户浏览器以插件形式本地提取,例如让 AI 设计获取相关元素的 js 代码。 2. 对 AI 产品经理的要求: 入门级:能通过开源网站或课程了解 AI 概念,使用并实践应用搭建。 研究级:包括技术研究和商业化研究路径,能根据需求场景选择解决方案,或利用工具手搓出 AI 应用验证想法。 落地应用级:有成功落地应用案例并产生商业化价值。 总结来说,AI 产品经理要懂得技术框架,关注场景、痛点、价值。 3. 创新产品和服务: 探索基于 AI 的新产品或服务:调查分析市场需求,鼓励创新思维,开发原型并测试。 利用 AI 技术提升现有产品的智能化程度:识别可优化部分,改善用户界面和交互体验,基于反馈不断迭代更新。 通过以上策略,有助于开发出具有创新性和竞争力的 AI 产品。
2025-02-09
我是一名数据产品经理,想转行ai产品经理,该从哪里入手。你的知识库里有哪些可以帮到我。最好把他们列举出来,具体一些最好有步骤
以下是为您整理的从数据产品经理转行 AI 产品经理的相关知识和建议: 一、AIPM 技能树 1. 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。 2. 与技术团队有效沟通 掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性 在产品规划阶段,能更准确地判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向 了解算法前沿,更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力 发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力 掌握相关知识,提升数据分析能力。 二、AI 提示词工程师岗位技能要求 1. 学历和专业背景 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。 2. 熟悉 AI 工具 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。 3. 项目经验 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。 4. 技术理解 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 5. 数据分析与决策 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。 6. 创新思维 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。 7. 技术关注 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。 8. 编程能力 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。 三、AI 市场与 AI 产品经理分析 当前有两个场景: 1. 企业(包括传统企业和互联网企业)如何实现 AI 转型或用好 AI。 2. 产品经理如何转型 AI 产品经理。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-21
有两张图,一张是手,一张是戒指,如何将戒指套入手上合成一张图
目前没有相关的知识库内容为您提供将手和戒指合成一张图的具体方法。但一般来说,您可以使用专业的图像编辑软件,如 Adobe Photoshop 等。以下是大致的步骤: 1. 打开软件并导入手和戒指的图片。 2. 选择戒指图片,使用抠图工具将戒指抠出。 3. 将抠出的戒指移动到手的图片上,并调整大小、位置和角度,使其看起来像是套在手上。 4. 对合成后的图片进行细节调整,如颜色、光影等,以使合成效果更加自然。 希望这些信息对您有所帮助。
2025-01-17
我想通过AI解决我的低效率问题,应该从哪里入手
要通过 AI 解决低效率问题,可以从以下几个方面入手: 1. 搭建 AI 工作流 找到一个熟悉的工作场景,如写文章、做 PPT 等。 拆解工作流程,例如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 针对每个小步骤嵌入合适的 AI 工具,想不到时可参考他人做法,注意选择最优解,以提高工作效率为目的,不为了用 AI 而用。 完成搭建后进行测试使用,多尝试以熟练掌握,根据使用体验不断调整和优化。 若遇到工具不好用的情况,分析原因,可能是提示词不好或工具本身不行,可学习写好提示词、更换工具或寻求帮助。 若觉得工作流效率仍低,可考虑搭建 AI 智能体来自动化完成一系列任务,学习如何制作或找人帮忙。 2. 避免过度依赖 AI 在学习新技能时,先依靠自身进行实践和思考,掌握基础后再考虑使用 AI 辅助。例如在写作方面,学生应先自己练习,掌握技巧后再使用 AI 工具。
2025-01-08
现在想要学习AI不知道从哪里入手怎么学习
以下是为新手学习 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己的分享。 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。 6. 对于中学生学习 AI 的补充建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,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。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,如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。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。
2024-12-24
怎么入手AI智能
以下是关于入手 AI 智能的相关内容: AI Agent 也就是 AI 智能体,是拥有各项能力来帮我们做特定事情的“打工人”。目前有不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。体验过 GPT 或文心一言大模型的小伙伴应该知道,现在基本能用自然语言来编程,降低了编程门槛。但之前使用这些大模型时会出现胡编乱造、时效性及无法满足个性化需求等问题,而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式。AI 智能体包含自己的知识库、工作流,还可以调用外部工具,结合大模型的自然语言理解能力,能完成复杂工作。其出现是为了结合业务场景和自身需求,定制专属的 AI 智能体来解决问题。 以字节的扣子(Coze)为例,这是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论有无编程基础,都能在该平台迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,开发完成后还能将 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上进行交互聊天。 创建智能体可通过简单 3 步:首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像即可。 在品牌卖点提炼中,AI 智能体也有应用。搭建智能体前,要先明确 AI 的能力边界,比如 AI 对公司及所在市场不了解的部分,包括公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、在新渠道的期望结果等。AI 真正的能力在于能通过分析数据和信息进行逻辑推理、处理和分析数据、利用训练数据输出全面信息、理解用户内容并正确梳理输出。因此,更适合搭建引导型的助手,在寻找卖点过程中提供思考维度。 此外,AI 分为 ANI(弱人工智能)和 AGI(通用人工智能),ANI 得到巨大发展但 AGI 尚未取得巨大进展。ANI 只能做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等。机器学习中有监督学习,从输入到输出。近期监督学习快速发展是因为数据增长、神经网络规模发展及算力提升。数据集是数据的集合,通常以表格形式出现,每列代表特定变量,每行对应成员。获取数据的方法有手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时,可马上展示或喂给 AI 团队,数据不一定多就有用,还需处理不正确和缺少的数据,同时数据分为结构化和非结构化数据,机器处理非结构化数据更难。
2024-12-13
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 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。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,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。我建议您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。 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: 1. AI 背景知识 (1)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。 (2)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 (1)统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 (2)线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 (3)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 (1)监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 (2)无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 (3)强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 (1)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。 (2)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 (1)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)。 (2)激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
一个视频,里面的真人全部跳一下变成Jellycat毛公仔效果,请问是用什么AI工具生成的?
以下是可能用于生成您所描述的视频效果的两种 AI 工具及方法: 即梦: 1. 打开即梦 AI,选择图片生成。 网址:https://jimeng.jianying.com/ 2. 输入提示词,格式为“Jellycat 风+毛茸茸的 XXXX……”,发挥创意。 3. 选择最新的模型,将精细度拉到最大值。 4. 点击生成,几秒钟后就能看到图片效果。 剪映: 1. 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费且适合的数字人形象,如“婉婉青春”。 2. 软件会播放数字人的声音,判断是否需要,点击右下角的“添加数字人”,将其添加到当前视频中,剪映会根据提供的内容生成对应音视频并添加到轨道中。 3. 左下角会提示渲染完成时间,然后点击预览按钮查看生成的数字人效果。 4. 增加背景图片: 直接删除先前导入的文本内容,因为视频中的音频已包含文字内容。 点击左上角的“媒体”菜单,点击“导入”按钮,选择本地图片上传。 点击图片右下角的加号,将图片添加到视频轨道上(会覆盖数字人)。 点击轨道最右侧的竖线,向右拖拽直到与视频对齐。
2025-02-14
请问想根据旅游日记绘制黑白线条的插画如何通过AI实现
要根据旅游日记绘制黑白线条的插画,可以通过以下步骤利用 AI 实现: 1. 利用 Midjourney 生成线稿:使用关键词如“Black and white line drawing illustration of your travel diary scene, black line sketch, , Chinese element style, popular toys, blind box toys, Disney style, white background niji 5 style expressive”。 2. 对生成的线稿在 PS 中手动重绘错误的地方。比如有些图出来没有阴影容易飘,可以自己画一个出来。 3. 利用 Stable Diffusion 上色:使用 Controlnet 控制上色效果。 4. 对于着色画,了解其特点和艺术效果,包括色彩的丰富性、情感表达、细节和纹理的突出以及创意发挥等方面。 5. 在编写 AI 绘画的关键词时,遵循基础描述、风格指定、色彩要求和细节强调的结构思路。例如:基础描述为“a beautiful and memorable scene from your travel diary”,风格指定为“line art”,色彩要求为“black and white color matching”,细节强调为“changes in line thickness”。 6. 尝试进阶玩法,如用 MJ 的 Retexture 功能或即梦参考功能,通过写提示词或垫图功能给着色画上色。
2025-02-10
请问抖音中的小说短视频通常用什么软件来做
抖音中的小说短视频通常可以使用以下软件和流程来制作: 制作流程: 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。 工具与网址: 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: 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: 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址: 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址: 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址: 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址: 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: 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址: 请注意,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,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-02-09
我想把自己电脑里的文档搭建一个AI知识库方便的随时查找相关信息,请问具体要怎么操作?
以下是在电脑里将文档搭建为 AI 知识库以便随时查找相关信息的具体操作步骤: 1. 上传文件:在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据,根据引导上传您的文档。 2. 等待解析:根据您上传的文档大小,百炼需要一定时间解析,通常占用 1 6 分钟,请您耐心等待。 3. 建立索引:进入,根据引导创建一个新的知识库,并选择刚才上传的文件,其他参数保持默认即可。知识库将为上一步骤中准备的文档建立索引,以便后续大模型回答时检索参考。选择向量存储类型时,如果您希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据,可选择 ADB PG。 4. 引用知识:完成知识库的创建后,可以返回进入到刚才创建的应用设置界面,打开知识检索增强开关、选择目标知识库,测试验证符合预期后点击发布。Prompt 中会被自动添加一段信息,以便大模型在后续回答时参考检索出来的信息。 此外,知识库中的文档需要被转换成向量形式,这依靠 Embedding Modle 完成。在检索阶段,检索器会根据问题向量在庞大的向量空间中搜索与问题相关的内容,通过相似性计算、排序与选择、信息抽取等操作找出最相关的信息片段。然后在信息整合阶段,将检索到的信息连同用户问题和系统预设整合成全新的上下文环境,为生成回答提供基础。 您还可以参考以下文章获取更多相关知识:
2025-02-09
请问什么是AI产品?
AI 产品是指利用人工智能技术来实现特定功能或提供服务的产品。以下是一些不同类型的 AI 产品示例: 生成 Logo 的 AI 产品: 1. Looka:在线 Logo 设计平台,使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好,生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计,用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr:提供简单易用的 Logo 设计工具,用户可拖放设计,利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据输入快速生成方案。 7. 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 旨在获取高质量 Prompt 的 AI 产品: 1. GPTs:通过对话引导获取用户信息。 2. Jasper:拆解场景流程,按步骤收集信息。 3. Leonardo:用画布和实时反馈加速 Prompt 提升。 4. Novel:用交互式、渐进式续写。 5. c.ai:卷生态卷模型。 6. 筑梦岛:探索更多场景的对话玩法。 7. FlowGPT:以 Prompt 的分享为核心。 8. 小悟空:数据驱动优化 Prompt。 健身的 AI 产品: 1. Keep:中国最大的健身平台,提供全面健身解决方案。 2. Fiture:由核心 AI 技术打造,集硬件、课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。 AI 产品的奥义在于以更低的门槛帮助用户获得更高质量的 Prompt,从而更好地驱动模型。但当前阶段的 AI 产品还普遍存在初级产品化、强行产品化的特征,与传统互联网产品中的佼佼者相比,在需求和体验上仍有巨大差距。或许当用户无法直接感知产品所使用的模型时,AI 产品的形态和范式才算真正成熟。
2025-02-07