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我是一个小白,想全面深入的了解AI,需要怎么开始学习

回答

以下是为小白全面深入了解 AI 提供的学习建议:

  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。

如果希望继续精进,对于 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。

请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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

其他人在问
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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,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,其上手容易且很有用。 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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 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。 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。
2024-12-21
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
有没有带有文件夹功能的ai
目前,带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用,@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用,相关链接为:https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外,能联网检索的 AI 也是存在的。例如,ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网;Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型;Bing Copilot 作为 AI 助手,旨在简化在线查询和浏览活动;还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,它们提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 在 Excel 方面,有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件: 1. Excel Labs:是 Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,通过聊天形式,用户告知需求,Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-21
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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。 6. 对于中学生学习 AI 的建议: 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、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 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。
2024-12-21
AI应用解决方案
以下是为您提供的 AI 应用解决方案: AI 应用主要涉及以下几个方面: 1. 辅助创作与学习: AI 智能写作助手,如 Grammarly、秘塔写作猫,利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作,可检查语法、拼写错误并提供改进建议,进行智能润色和内容创作辅助。 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划: AI 图像识别商品推荐,如淘宝拍照搜商品,通过图像识别和机器学习为用户推荐相似商品。 美食推荐平台,如大众点评智能推荐,基于用户口味偏好推荐美食。 旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警: AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理: 办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,利用数据分析和机器学习提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易: AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。 此外,还有以下具体的 AI 应用: 1 20 中的部分应用: 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发,通过语音识别和自然语言理解技术,为不同需求定制专属语音助手,可控制智能家居、回答问题等。 Keep 智能训练计划,利用数据分析和机器学习技术,根据用户数据制定个性化健身方案。 81 100 中的部分应用: AI 菜谱口味调整工具,如下厨房口味调整功能,通过自然语言处理和数据分析,根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台,如英语流利说纠错功能,利用自然语言处理和机器学习技术,帮助语言学习者纠正错误。 总之,这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景,创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求,选择适合自己的项目进行创业。
2024-12-21
那如果想通过AI赚钱,有什么建议
以下是通过 AI 赚钱的一些建议: 1. 学习 AI 技术,从事相关高薪工作,如成为数据科学家、机器学习工程师等,在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技能,增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 工具进行创作,例如使用以下工具: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 3. 进行 Agent 应用开发,熟悉业务,结合 AI 能力打磨产品,形成自己的护城河。 4. 通过 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等方式赚钱。 需要注意的是,是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。
2024-12-21
小白怎么学习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,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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 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。 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。 此外,以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容: 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。监督学习是利用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。无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下,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》,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 中 Transformer 是关键,Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21
怎么用已经公布的源代码,自己拥有一个私人ai。详细步骤让小白都能成功,并且列出硬件设施。
以下是使用已公布的源代码拥有一个私人 AI 的详细步骤,适合小白操作,并列出所需的硬件设施: 硬件设施: 云服务器 步骤: 1. 利用云服务器,在宝塔面板的终端安装相关命令。可通过以下链接获取详细信息:https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令在宝塔面板的终端安装,安装的 dockercompose 文件位于 /root/dify/docker 目录下。 2. 检查运行情况,使用 docker compose ps 命令,如果 nginx 容器无法运行,可能是 80 端口被占用。将终端输出的代码粘贴给 AI ,按照 AI 的方法检查谁占用了端口,并停止占用进程。确保每一步成功后再进行下一步,可将代码复制询问 AI 以确认。 3. 在浏览器地址栏输入公网 IP(可在腾讯云服务器或宝塔面板地址栏查看,去掉后面的:8888),随便填写邮箱密码建立一个知识库,在知识库中选择设置。 4. 选择模型,国内模型通常有免费额度,例如智谱 AI 。点击设置,从智谱 AI 获取钥匙,进入智谱官网用手机号注册,添加 API keys 并复制。查看免费额度(智谱在资源包管理中查看,赠送 500 万一个月)。 5. 回到之前的页面,复制钥匙并保存,随便创建一个应用。 6. 可以先选择智谱 glm4 进行测试,聊两句看是否有回应,然后点击发布。 7. 点击 api 秘钥,创建一个并复制。
2024-12-20
小白如何开始学习ai
对于小白如何开始学习 AI,以下是一些建议: 1. 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,能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自己的作品。 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。
2024-12-19
小白怎么学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,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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后进行分享。 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. 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。 此外,还有一个案例供您参考:一位技术纯小白(比如只玩过图形化编程的人)在学习用 AI 开发应用时,通过与 Claude 协作,用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。在这个过程中,会遇到一些挫折,比如问题描述不清楚导致得到错误指引、AI 给出的方案太复杂、配置错误等。这让我们意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目,先学明白背后的原理,在此基础上才能开发复杂项目。同时,最好有人类导师,一开始把任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时从坑里捞人。
2024-12-17
新手小白入门AI
新手小白入门 AI 可以参考以下步骤: 1. 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,能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。 6. 持续学习和跟进: AI 是一个快速发展的领域,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。 此外,还推荐【野菩萨的 AIGC 资深课】,这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者,这门课程都能满足您的学习需求。扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。
2024-12-16
请给我一些优秀的、好用的智能体的“提示词”案例,我想用于学习如何撰写精良的提示词,以及更加深入的使用AI工具
以下是一些优秀的智能体提示词案例和相关学习建议: 藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片: 整个流程分为三个部分:获取 Logo 图片的描述;根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词;将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 提示词示例:“The pair of images highlights a logo and its realworld use for a hitech farming equipment; this logo is applied as a black and white tattoo on lower back of an inmate” 学习提示词运用的建议: 理解提示词的作用:向模型提供上下文和指示,影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧:明确任务目标,用简洁准确语言描述,给予足够背景信息和示例,使用清晰指令,对特殊要求明确指示。 参考优秀案例:在领域社区、Github 等资源中寻找。 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量。 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI。 跟上前沿研究:关注最新研究成果和方法论。 相关网站分享: Learn Prompting:https://learnprompting.org/docs/intro AI Short:https://www.aishort.top/en/ AIPRM:https://www.aiprm.com/prompts/ Prompt Library:https://promptlibrary.org/
2024-12-09
我想深入学习智能体相关知识
以下是关于智能体的相关知识: 一、AI Agent 系列介绍 虽然互联网上关于智能体的介绍丰富,但系统性讲解并让读者全面掌握的情况较少。为此开设系列文章,旨在提供全面、系统性学习平台,从基本概念出发,深入到核心技术、应用场景及未来发展趋势,帮助构建完整认知,培养跨学科思维能力,为未来研究和应用打下基础。 二、具身智能 具身智能是人工智能领域的子领域,强调智能体通过与物理世界或虚拟环境直接交互展现智能。智能不仅是处理信息能力,还包括感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。其核心在于智能体的“身体”或“形态”,可影响学习和发展,涉及机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等多学科。 三、智能体的类型 智能体可根据复杂性和功能分为以下几种类型: 1. 简单反应型智能体:根据当前感知输入直接行动,不维护内部状态和考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体:维护内部状态,对当前和历史感知输入建模,能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体:具有明确目标,能根据目标评估行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体:不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体:能通过与环境交互不断改进性能,学习模型、行为策略和目标函数。例如强化学习智能体。
2024-08-28
普通人想深入学习AI,并获得收入,有哪些可行的方向?
普通人想深入学习 AI 并获得收入,以下是一些可行的方向: 1. 就业岗位:可以朝着数据科学家、机器学习工程师等岗位努力。掌握 AI 技术后,有机会在这些高薪岗位上工作,获取不错的收入。同时,AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业都有应用,具备相关技能能增加就业机会和职业发展可能。 2. 新行业领域:技术的发展会开辟新的行业,虽然一些充分发展的行业可能因自动化而减少人力需求,但新领域会需要更多人手。例如,计算的不可约性会使事物变得更复杂,从而产生需要人类参与的“前沿”领域。 3. 提升自身认知:保持乐观,提升自己的认知,选择处于趋势内的行业。不要在当下选择已经是趋势之外的行业。 4. 学习路径: 编程基础:掌握 Python、C++ 等编程语言。 机器学习基础:了解监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:熟悉 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:钻研自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:学会数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:掌握模型优化、模型服务等。 行业实践:通过项目实战、案例分析积累经验。 需要注意的是,是否能通过学习 AI 赚钱取决于很多因素,如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。而且,数学和编程基础在学习过程中必不可少,同时要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-08-08
如何深入领会AI给高等教育模式带来历史性的大变革
AI 给高等教育模式带来的历史性大变革可以从以下几个方面深入领会: 一、面临的挑战 1. 生产力的颠覆性进步促使当前教育体系发生巨大变革,例如以往耗时一小时的编纂单词表工作,AI 可能在 5 10 秒内完成。 2. 未来可能不再教授如用键盘打字等内容,语音互动和脑机接口或成为主流。 3. 大部分人尚未意识到这一代父母和教育者将面临前所未有的挑战,需要重新思考教育的目的、方法、内容和人才筛选标准。 二、存在的问题 1. 当下教育体系存在明显惯性,政策更新滞后,导致教育与技术发展脱节。 2. 技术快速发展与劳动市场需求不匹配,加剧技能差距,影响社会经济结构和个体心理。 3. 全球教育资源分配不均,加剧教育不平等,关系到全球生产力和长远发展。 三、AI 在教育中的应用 1. 个性化学习平台:通过算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断难点,提供个性化建议和资源,如 Knewton 平台。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术自动批改作文和开放性答案题,如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 总之,我们正站在新的十字路口,必须找到与 AI 相应的教育模式,期望变革不仅是技术创新,更能推进教育公平、普及和人才培养模式革新,服务于全人类的持续进步与发展。同时,要解决利用 AI 减少教育差距、避免造成新的不平等问题,教育不仅是知识传授,更是激发创新、批判思维和人类价值观的关键领域。
2024-08-07
如何系统学习AI知识
以下是系统学习 AI 知识的方法: 1. 编程语言基础: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. 工具和平台体验: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. 基础知识学习: 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. 实践项目参与: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。 对于新手学习 AI,还可以: 1. 了解基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 2. 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,通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣模块深入: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 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。
2024-12-20
AI绘画这么厉害了,那儿童还有必要学习素描课吗
即便 AI 绘画很厉害,儿童仍有必要学习素描课。手绘素描笔记有助于建立突触连接,将信息从短期记忆转化为长期记忆,让人成为更好的概念思考者。例如,在科学观察中,学生通过手绘能更好地学会观察,这个过程不可被替代。就学习而言,掌握新技能时应先进行动手、动脑、技术最小化的学习,不应一开始就依赖 AI。比如在记笔记时,手写比打字能让学生记住更多信息。此外,在一些课程设计中,如离谱村的 AI 课,通过巧妙的环节设置和老师的引导,能让孩子更好地学习和发挥想象。
2024-12-20