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以下是 0 基础入门 AI 的建议：

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，包括人工智能、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。
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。
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。
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，欢迎实践后的分享。
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。

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第一节课：AI 绘画原理与基础界面
第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？
第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG
第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换
第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式
第六节课：LoRa | Hypernetwork 概念简析
第七节课：定向修手修脸，手把手教你玩转局部重绘！
第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件
第九节课：LoRA 从原理到实践
第十节课：零基础掌握 ControlNet！

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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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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。

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[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。