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帮我安排一些ai学习资源,在线课程平台,寻找相关的入门课程。

Answer

以下是为您安排的 AI 学习资源和入门课程:

  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,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。
  6. 工具推荐:
    • 对于需要使用模型的同学,Kimi 智能助手是 ChatGPT 的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。
    • 不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。
    • PC 端点我传送门直接使用
    • 移动端 Android/ios点我去下载
  7. 友情链接:
    • 「飞书」:一款汇集了各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。
    • 👇浏览飞书社区的精选课程、先进客户实践:[block_sep]💻下载飞书

此外,对于通过 AI 开发应用的同学,您可以阅读 OpenAI API 文档(目录:ChatGPT 官方指南)。对于需要使用模型的同学,还可以学习谷歌生成式 AI 课程(目录:谷歌生成式 AI 课程),注:进阶课程请从第 5 节开始阅读。

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。

1.1 入门:AI 学习路径与课程

|名称|作者/来源|总结|链接|发布日期|必看星标|图片||-|-|-|-|-|-|-||OpenAI API文档|OpenAI|使用OpenAI API开发的同学必读|[目录:ChatGPT官方指南](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/As6FwBSktiDMDGkTKOXcqq6snKc)|||||谷歌生成式AI课程|谷歌|注:进阶课程请从第5节开始阅读|[目录:谷歌生成式AI课程](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DTm0way7QiKyHckMXsjc00kIn6e)||||

1.1 入门:AI 学习路径与课程

Kimi智能助手1.Chatgpt的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用Kimi入门学习和体验AI2.1.不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网3.是国内最早支持20万字无损上下文的AI,也是目前对长文理解做的最好的Ai产品3.能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索[PC端点我传送门直接使用](https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term=)[移动端Android/ios](https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa)点我去下载[heading1]🙏友情链接[content]「飞书」:一款汇集了各类AI优质知识库、AI工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。👇浏览飞书社区的精选课程、先进客户实践:[💻下载飞书](https://www.feishu.cn/download)

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AI课程推荐一下
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2025-01-16
我想为公司员工培训下AI基础入门使用技巧,帮我写一个课程大纲
以下是为您提供的公司员工 AI 基础入门使用技巧培训课程大纲: 一、AI 基本概念 1. 人工智能的定义和术语 2. 主要分支(机器学习、深度学习、自然语言处理等)及联系 3. 历史、当前应用和未来发展趋势 二、AI 学习资源与路径 1. 推荐的入门文章和学习资料 2. 为初学者设计的课程,如李宏毅老师的课程 3. 在线教育平台(Coursera、edX、Udacity)课程介绍 三、AI 应用领域与选择 1. 图像、音乐、视频等领域介绍 2. 根据兴趣选择特定模块深入学习的建议 四、提示词技巧 1. 提示词的重要性和作用 2. 掌握提示词的方法和技巧 五、实践操作 1. 理论知识的实践应用 2. 分享实践作品和经验 六、体验 AI 产品 1. 介绍常见的 AI 聊天机器人(ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等) 2. 了解其工作原理和交互方式 七、AI 在企业中的应用 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策 员工培训计划 流程优化 AI 伦理和政策 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计 个性化学习路径 创新教学方法 AI 素养教育 希望这个课程大纲能满足您的需求,帮助员工更好地了解和应用 AI 基础知识。
2025-01-16
waytoai 有哪些新人入门课程
以下是为新人推荐的入门课程: 1. 【野菩萨的 AIGC 资深课】:由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,适合 AI 初学者和进阶者。扫码添加菩萨老师助理可了解更多信息。 2. 微软的《》课程,课程列表待更新。 3. 对于新手学习 AI,建议: 了解 AI 基本概念:阅读「」熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣模块深入学习:如掌握提示词技巧。 实践和尝试:实践巩固知识,在知识库分享实践作品。 体验 AI 产品:如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人。
2025-01-15
AI Agents的课程在哪里呢
以下是关于 AI Agents 课程的相关信息: 1. 在 AI 课程目录下新增了《》。 2. 同步更新到 1.8 版本,该图表由 E2b 团队制作。 3. 翻译了《》这篇文章,由 OpenAI 开发者关系负责人 Logan Kilpatrick 所写,介绍 Agents 是什么,这个领域的发展趋势,以及大量这种早期技术在实践中的精彩示例。 此外,如果您是新手学习 AI,还可以参考以下步骤: 1. 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。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。 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。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。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,您可以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。建议您一定要掌握提示词的技巧,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。 在通往 AGI 之路知识库中,还有关于 AI 相关技术与应用的介绍及活动分享: 1. AI agent 的介绍:大语言模型衍生出 AI agent,治理进阶可用此方式,如 GPTS、code、千帆百炼等,建议先吃透 prompt 再学习 AI agent,cost 平台有丰富教程和比赛,社区小伙伴参与能获奖。 2. AI 会话相关内容:通过关键词学设进行 AI 会话学习,如每日选词丢入稳定扩散模型,积累了大量提示词,建有飞书群供感兴趣的同学加入练习。 3. AI 视频相关词汇:收集了通过词汇控制 AI 视频的相关词典,如环绕、过曝、缩放等,更具象的描述词汇能让模型发挥更好效果。 4. AI 相关活动:包括 prompt battle、AI 神经大赛等,如 prompt battle 在每周六和周日晚上进行,有多种玩法,还有早晨的 PB 活动。
2025-01-13
我是一个0基础的学生,我想系统学习一下,有什么课程阿妈
对于 0 基础想要系统学习 AI 的学生,以下是一些课程建议: 1. 如果您学习提示词有具体小目标,如 AI 写作优化、职场提升效率等,且需求不高,可不选贵的深度学习提示词课程,可考虑针对目标的 AI 课,如 AI 写作、AI 编程、AI 办公效率优化等,提示词作为其中一部分学习。若为变现而学,先思考自身能力和资源优势及变现路径,如个人客订提示词、提示词工具封装等,若有清晰方案,可深度学习提示词,还能结识同行。此外,自学能力强,能通过阅读和观察模仿掌握提示词,可不付费学,但要多交流。若自学能力不足且有清晰学习目的,建议选靠谱课程系统化学习。 2. 对于入门强化学习,如果概率论和线性代数基础薄弱,可先看相关课程学习,周末一天可搞定。若机器学习无基础,可先看吴恩达课程,再看李宏毅课程作为补充,若单纯入门强化学习,看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可,约 25 小时。学完可跟着《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》动手学习,看前五章,约 10 小时。之后可看 B 站王树森课程的前几节学习基础知识点,约 5 小时。最后可看《动手学强化学习》开源书的 DQN 部分,约十几小时。 3. 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,第一阶段迈出第一步,看书听课进社区。感受是要系统性学习,打好基础,一开始就系统看书听课。比如 May 在初期走了弯路,在 B 站看介绍 ChatGPT 原理的分享,消费可以,系统学习要找高质量内容。May 加入 AI 社区 waytoAGI 后,发现这是宝藏社区,可按新手指引入门,如 。
2025-01-13
吴恩达系列课程
以下是关于吴恩达系列课程的相关信息: 面向开发者的 LLM 入门课程: 地址: 简介:一个中文版的大模型入门教程,围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开,包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版、《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版、《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 提示工程指南: 地址: 简介:该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣,编写了这份全新的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 LangChain🦜️🔗中文网,跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发: 地址: 简介:Langchain 的中文文档,由两个在 LLM 创业者维护,希望帮助到刚进入 AI 应用开发的朋友们。 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的 LLM 九层妖塔: 地址: 简介:ChatGLM、ChineseLLaMAAlpaca、MiniGPT4、FastChat、LLaMA、gpt4all 等实战与经验。 吴恩达讲 Prompt 相关课程: 谷歌/百度 AI 部门负责人吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering(提示工程师)课程。课程主要内容是教您书写 AI 提示词,并且最后会教您利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。 原版网址:https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本:【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 、https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本: 推荐直接使用 Jupyter 版本学习,效率更高:https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 吴恩达和 Open AI 合作的提示工程课程一共 9 集全部已经翻译完成,并且改成了双语字幕,字幕文件也已经上传了。 视频下载地址:https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程:https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本: 2023 年 8 月 24 日历史更新(归档): 吴恩达最新的《》短课程上线,课程内容包括了解何时对 LLM 应用微调、准备数据以进行微调、根据您自己的数据训练和评估 LLM。 《》非常深入浅出地介绍了基于大语言模型的 AI Agents,从记忆检索到决策推理,再到行动顺序的选择,真实展现了 Agent 的智能化进程。 在》,用一张清晰、具有美感的图片展示了 Models、Prompt Templates、Chains、Agent 和 MultiAgent 之间的关系。 《》,周伯文是清华大学讲席教授、衔远科技创始人,也是前京东集团高级副总裁,他在 GAIR 2023 论坛上发表了自己对未来的看法:AI 未来将融合语言与工具智能,实现人工智能在复杂场景下的应用。
2025-01-11
文字生成图片的ai有哪些
以下是一些文字生成图片的 AI 工具: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,可生成高质量图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计受到广泛欢迎,在创意设计人群中尤其流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104)查看更多文生图工具。 此外,在小学课堂的课程设计中,关于文字生成图片的部分,可先准备一些关键词,如“夜晚的未来城市风景,霓虹灯和飞行汽车”“超现实主义风景,漂浮的岛屿和瀑布云”等,输入 Mid Journey 生成图片并保存,用于课堂展示。同时让学生共创,每人说几个关键词,放入 Mid Journey 查看生成效果,也可展示事先用 SD 制作的作品。通过这些案例和互动,让学生理解 AI 绘图在创意增强、效率提升、降低技能门槛和探索新艺术形式方面的好处。
2025-01-21
图片生成视频的ai有哪些
以下是一些图片生成视频的 AI 工具: 1. Pika:是一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频。它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需要收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的相关网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 另外,使用快影(可灵)处理图片生成视频的步骤如下: 1. 打开快影(需要先通过内测申请),选择 AI 创作。 2. 选择 AI 生成视频。 3. 选择图生视频。 4. 上传处理好的图片,填写想要的互动动作和效果,然后点击生成视频。 5. 排队等待生成结束,点击下载。 以上工具均适合于不同的使用场景和需求,您可以根据自己的具体情况进行选择。
2025-01-21
制作ai视频都需要用到哪些工具
制作 AI 视频通常需要用到以下工具: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,能生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 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:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 此外,制作 AI 视频还需要考虑故事的来源和剧本写作。故事来源可以是原创(如个人或周围人的经历、梦境、想象的故事等),也可以是改编(如经典 IP、名著、新闻、二创等)。剧本写作方面,虽然有一定门槛,但可以从自身或朋友的经历改编入手,多与他人讨论并不断实践总结。在生成视频画面时,可能需要大量抽卡来获取合适的画面。比如在科幻片、战争片、奇幻片等不同类型的视频中,通过不同的工具生成相应的画面。
2025-01-21
有哪些能够生成视频封面的ai
以下是一些能够生成视频封面的 AI 工具: 1. Pika:出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频,它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需要注意是收费的。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 如果您想用 AI 把小说做成视频,可参考以下制作流程: 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。 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。
2025-01-21
有哪些能够提升视频流畅度的ai
以下是一些能够提升视频流畅度的 AI 技术和工具: 1. 关键帧+补间技术: 关键帧生成方式多样,如通过 Stable Diffusion 等方式,能保证不同帧风格一致。 补帧算法包括光流补帧(计算量小、速度快)、基于姿态补帧(适合复杂运动对象)、重参考补帧等。 完善策略有渐进补帧、递归框架、增强后处理、对比学习、模糊处理、融合多个模型等。 2. DiT:能将视频分解成帧并逐帧去噪,生成流畅连贯的视频,在时间维度上保持一致性。 3. 视频配音效的 AI 工具: 支持 50 多种语言配音,音质自然流畅,提供实时配音等功能,并能将语音转录为文本,与多种工具整合。 Vidnoz AI 支持 23 多种语言配音,有语音克隆等功能,提供语音参数自定义和背景音乐添加工具,有不同定价方案。 在选择相关工具时,需考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。
2025-01-21
有哪些能够提升视频清晰度的ai
以下是一些能够提升视频清晰度的 AI 技术和工具: 1. EvTexture:一种新方法,能解决视频细节模糊和抖动问题。利用事件相机捕获的高频动态细节来改善视频的纹理质量,让视频在处理复杂细节(如树叶、衣服上的条纹等)时更加清晰。 详细内容:https://xiaohu.ai/p/10270 ,https://x.com/imxiaohu/status/1805185573352784177 2. RealESRGANVideo:可将视频清晰度提升至 2K 或 4K,提供不同模型处理模式,用户可根据视频内容选择最适合的模型。 详细内容:https://x.com/xiaohuggg/status/1729336570115920325?s=20
2025-01-21
我想学习AI的入门知识
以下是为新手学习 AI 提供的入门知识: 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。 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,还可以尝试了解以下作为基础: 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。
2025-01-21
有哪些AI入门知识可以学习
以下是一些 AI 入门知识供您学习: 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,对于不会代码的您,还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。 微软也提供了为期 12 周、共 24 课时的 AI 初学者入门课程,您将深入学习符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容。在课程中您将学到实现人工智能的不同方法、神经网络和深度学习、处理图像和文本的神经架构等,同时也会了解到课程不包括的内容。译者:Miranda,课程原网址 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 。如果想提升学习效果,可以亲身实践课程内容、做随堂小测试或根据课程内容开展实验。这套课程是由专家设计的人工智能综合指南,它非常适合初学者,覆盖了 TensorFlow、PyTorch 及人工智能伦理原则。
2025-01-14
AI入门知识学习
新手学习 AI 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,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。 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,如果希望继续精进,对于不会代码的新手,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。
2025-01-14
如何入门ai
以下是新手入门 AI 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。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的经验,如系统性的学习,打好基础,加入 AI 社区(如)获取新手指引等。
2025-01-13
有哪些可以在线设计的AI工具
以下是一些可以在线设计的 AI 工具: 生成 Logo 的工具: 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。 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。 Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo,用户可选择元素和风格。 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。 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。 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。 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术创建个性化 Logo。 设计海报的工具: Canva(可画):受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和元素,AI 辅助选色和字体。 稿定设计:智能设计工具,采用先进人工智能技术,自动分析生成设计方案。 VistaCreate:简单易用的设计平台,提供模板和元素,有智能建议功能。 Microsoft Designer:拖放界面,可快速创建多种视觉内容,集成丰富模板库和自动编辑功能。 生成网页原型图的工具: 即时设计:在线的专业 UI 设计工具,注重云端文件管理和团队协作。 V0.dev:Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统,能生成代码化的用户界面。 Wix:用户友好的 AI 工具,无需编码知识即可创建和自定义网站,提供多种模板和设计。 Dora:通过 prompt 和 AI 3D 动画生成强大网站,支持文字转网站等功能。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。您还可以访问相关网站的特定版块获取更多好用的工具,如生成 Logo 工具的。
2025-01-16
帮我找个在线文字生成图片的网站工具
以下是一些在线文字生成图片的网站工具: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,能生成高质量图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎,在创意设计人群中流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104)查看更多文生图工具。 另外,以下是一些图片生成 3D 建模的工具: 1. Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy:功能全面,支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象。 4. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft:由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供多种功能。 这些工具通常具有用户友好的界面,无需专业的 3D 建模技能即可操作,广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-17
免费在线文本转语音
以下是为您推荐的免费在线文本转语音工具: 1. Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ 这是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,能生成逼真、高品质的音频,可高保真地呈现人类语调和语调变化,并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify:https://speechify.com/ 这是一款人工智能驱动的文本转语音工具,可将文本转换为音频文件,能作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用,用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal 这是一套服务,赋予应用程序“听懂、理解并与客户进行对话”的能力,提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能,还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker:https://voicemaker.in/ 可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许创建自定义语音模型,易于使用,适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 语音转文本(Speech to text)支持的语言包括:南非荷兰语、阿拉伯语、亚美尼亚语、阿塞拜疆语、白俄罗斯语、波斯尼亚文、保加利亚文、加泰罗尼亚文、中文、克罗地亚文、捷克文、丹麦文、荷兰文、英国英语、爱沙尼亚文、芬兰文、法国法式英语、加利西亚语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、匈牙利语、冰岛语、印度尼西亚语、意大利语、日本语、卡纳达语、哈萨克语、韩国语、拉脱维亚语、立陶宛语、马其顿语、马来语、马拉地语、毛里求斯语、尼泊尔语、挪威语、波斯语、波苏尼语、塔加洛语、泰米尔语、泰语、土耳其语、乌克兰语、乌尔都语等。 语音转文本 API 提供了两个端点,即基于最先进的开源大型v2 Whisper 模型的转录和翻译。它们可用于:将音频转录为任何语言;将音频翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB,并支持以下输入文件类型:mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm。转录 API 的输入是要进行转录的音频文件以及所需输出格式的音频文字稿,默认情况下,响应类型将是包含原始文本的 JSON。翻译 API 以任何支持的语言作为输入音频文件,并在必要时将音频转录成英文,目前仅支持英语翻译。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-12
在线ai换脸
以下是关于在线 AI 换脸的相关内容: 使用 FaceFusion 进行 AI 换脸的步骤: 1. 打开快捷工具中的 JupyterLab。 2. 点击顶部的“+”号选项卡,新打开一个终端窗口。 3. 在终端区域启动终端选项卡。 4. 在终端窗口中输入以下命令: 输入“ls”并按回车,查看文件列表。 输入“cd facefusion”并按回车,进入 facefusion 目录。 输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”启动程序。(注意:后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要,如果不加 cuda,则默认不使用 GPU 能力,推理将非常慢。) 5. 当出现提示信息时,说明启动成功。 6. 打开 facefusion 软件,返回实例列表,点击自定义服务按钮,会打开新的浏览器窗口,通过 web 浏览器访问 facefusion 提供的 UI 界面。 7. 在 facefusion 软件界面上传准备好的图片、视频,在右侧可看到预览效果,点击下方的开始按钮执行换脸处理。 8. 执行完成后,在输出位置会出现处理后的视频,输出窗口右上角有下载按钮,可导出变量后的视频到本地。 相关辅助工具: 1. FaceFusion:一款面部交换和面部增强的开源软件,可以在本地运行。不仅能将源图像中的面部与目标图像或视频中的面部进行交换,还提供多种面部和帧处理器以改进或定制面部特征。1.1.0 版本更新增加了摄像头功能,可以进行实时换脸和面部改造。有多种选项和参数允许用户定制,内置检查机制防止用于不道德或非法用途。开源地址:https://github.com/facefusion/facefusion 。 2. Xpression Camera:实时 AI 换脸应用,适用于视频聊天和直播流。只需一张照片就可以立即转变成任何人或任何有面部的事物。 实现方式: 1. 本机解决方案:此软件需要 python 环境及安装视频解码器等多个依赖软件,有一定编程知识要求。且 facefusion 的运行推理计算速度依赖 GPU,本地计算机若无 GPU 或 GPU 显存较小,执行速度会很慢。 2. 云服务解决方案:可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 已提供的大模型运行环境和计算能力,但会产生一定费用。以 AutoDL 为例,注册完成后在算力市场中选择能接受价格的算力服务器,建议选取 GPU 配置更高的算力设备。在算法社区查找 facefusion 镜像,使用已制作好包含所需环境软件安装的镜像,点击创建实例按钮启动实例。
2024-12-02
如何根据文本内容从在线图片库、本地图片库中精准检索出与其文本内容相对应的图片?有没有对应的工作流推荐?
以下是根据文本内容为您整理的从在线图片库、本地图片库中精准检索对应图片的方法和工作流推荐: 在线图片库检索: 利用公众号搜索同行的封面图。例如,在微信中搜一搜相关关键词,如“Claude”,查看文章中的封面图。若正文里没有封面图,可使用壹伴浏览器插件的“查看封面”按钮(需会员),或者使用秘塔 AI 搜索工具,输入文章链接获取封面。工具链接:https://www.mgpaiban.com/tool/wxfm.html 。 本地图片库检索: 对于一些特定的设计工具,如星流一站式 AI 设计工具,其左侧图片案例板块具有图像筛选功能,包括根据正常生图参数进行推荐、推荐热门图片以及输入需求描述进行搜索。同时,还可以通过点击“发送到画布”将图像发送到“无限画布”中,或者进行生图参数的整体或单个调取。 在图像检索过程中,还涉及到一些其他相关操作,如视频理解模型测试、图像风格化转换、OCR 识别、图片分享工作流、智能抠图、画板操作与背景添加、品牌 LOGO 添加与自适应调整、图像流与工作流结合,以及在图像与文本处理工作中的调试与优化,包括获取文本信息与调整提示词、处理图像流与添加参数、解决排版与发布中的问题等。
2024-11-29
正在在线学习,需要一款能实时记录课程学习中的知识点,做好笔记,做好思维导图的强大AI
以下为您提供的相关学习笔记: 笔记主题为“Generative AI for Everyone 吴恩达”,作者是心威。起因是自学 AI 并观看吴恩达老师的相关课程时边看边做的笔记。 生成式人工智能的工作原理:在整体的人工智能领域中,监督学习用于标记事物,一直占据很大比例。现在生成式 AI 近期快速崛起,强化学习与无监督学习也是重要工具。生成式 AI 由监督学习技术搭建,2010 2020 年是大规模监督学习的十年,为现代人工智能奠定基础。生成文本会使用到大语言模型,其生成过程是不断预测下一个词语。 大语言模型是思考的朋友:运用大语言模型写故事、修改文本非常有用。网络搜索与 LLM 有区别,LLM 会编造故事产生错误信息,需鉴别信息准确。 人工智能是一种通用技术(可以应用的空间):人工智能有大量运用空间,包括基于网络界面应用和基于软件程序应用。 写作:使用 LLM 写作进行集思广益、头脑风暴非常有用,网页版聊天需提供更多信息,翻译也可使用 LLM,但网络文本较少时效果不太好,可让 LLM 将内容翻译为海盗英语测试翻译准确度。 还有笔记主题为“AI for everyone 吴恩达”,作者也是心威。 以上笔记可能存在错误,如有需要可联系作者(右侧二维码),希望对您有所帮助。但这些笔记可能无法完全满足您需要一款能实时记录课程学习中的知识点、做好笔记和做好思维导图的强大 AI 的需求。
2024-11-28