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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

Answer

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。

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

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2025-02-04
当我想要解决一个问题,面对如此多的AI站点和AI智能体,我该如何选择?
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2025-02-04
在写文章方面AI给我们的帮助有哪些
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2025-02-04
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我是一名AI小白,有一定编程基础。现在想学习AI知识,让AI成为我的工具。请给出学习路线
以下是为您提供的 AI 学习路线: 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,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. 对于有一定编程基础的新手: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,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。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向新手的 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,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。 参与 AI 相关的实践项目,比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,培养动手能力。 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,新手可以从编程基础、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。
2025-02-04
这里内容这么多,小白应该从哪里学起
对于 AI 领域的小白,以下是一些学习的建议和途径: 1. 可以参考张梦飞的【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信,这篇教程适合“小白中的小白”,简单粗暴,复制粘贴即可。同时,如果想要深入研究和调优,可以移步到相关的三篇教程:丁先生的《全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信小助手》、Yaki 的《GPT/MJ 接入微信》、熊猫大侠的《基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤》。 2. 关注小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(二),理解 GPT 的工作原理,比如 GPT 说人话的能力来源、“涌现”的产生、prompt 的概念和意义以及现阶段使用 prompt 的原因等。同时推荐观看两篇 B 站视频作为课外阅读。 3. 根据自身电脑的硬件情况和财力选择合适的开始方式。如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑,可以选择本地部署;不符合要求的可以使用在线工具,包括在线出图和云电脑。不建议一开始就配主机,除非确定对 AI 有持续兴趣。此外,还需要了解课程简述,包括先验经验、课程安排和学习路径等,必学必看的基础课主要解决环境和软件安装问题,建炉部分针对不同炼丹方式提供工具安装教程,正式内容分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。
2025-02-03
小白了解AI
对于小白了解 AI ,以下是一些关键内容: 1. 概念方面: 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 AI 即人工智能。 2. 相关技术名词及关系: 机器学习:电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,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:学习的数据无标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习:参照人脑,有神经网络和神经元,因层数多被称为深度,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI:能生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM:大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 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,它基于自注意力机制处理序列数据,无需依赖循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),且 Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-03
如何从小白开始学习AI
以下是从小白开始学习 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,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。
2025-02-02
我是一个小白,想画一个卫生间结构的CAD图,请问用什么AI工具能实现?
对于您想画一个卫生间结构的 CAD 图,以下是一些可以辅助您的 AI 工具: 1. CADtools 12:这是一个 Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:这是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能够帮助您创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology:这是一款基于 AI 的设计软件,可以帮助您创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:这是一款基于 AI 的 CAD 软件,可以根据您输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具:一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供了基于 AI 的生成设计工具,这些工具可以根据您输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是,这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者,建议您先学习基本的 3D 建模技巧,然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 关于 AI 生成 CAD 图的相关资料,您可以参考以下几个方面: 1. 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 2. 专业书籍:查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍。 3. 在线课程和教程:参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程,在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区:加入相关的技术论坛和社区,如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等,与其他专业人士交流和学习。 5. 开源项目和代码库:探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目,例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究:研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图的过程中,了解相关的基础知识和技术细节是非常重要的。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习,您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的不断发展,AI 在 CAD 设计中的应用将会越来越广泛,为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。
2025-02-02
我是个小白,我如何开始学习比较好
对于小白来说,开始学习 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,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(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解其工作原理和交互方式。 此外,根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式: 1. 本地部署:如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑(Intel 芯片出图速度非常慢,因此不建议)或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑,可以选择本地部署。强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 2. 在线平台:对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具,在线工具分为在线出图和云电脑两种,前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署,大家根据实际情况选择即可。 不建议一上来就配主机,玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大,显卡预算之内买最好,其他的随意。 先验经验方面,需要熟练使用文生图、图生图;需要有一定的逻辑思考能力以及推理能力;适合炼丹新人、小白。课程大约 70 80%是理论和方法论的内容,大部分练习会在课外跟大家沟通、练习。只有少部分必要内容会在课上演示。 必学、必看内容是基础课,主要是为了解决环境问题和软件安装不上的问题;建炉是针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程;正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。 小白的第一课是读文档,若没看懂,可使用提示词让 GPT 换种说法解释或举例。可以点击链接查看对话原文,顶部的问题可以复制,然后作为 prompt 自己去提问来自测是否真的读懂。下一节会带来 prompt 小白系列课程(二)如何开始练习有效提问。
2025-02-02
我是一个AI小白,我希望能通过不断了解AI为我的工作和生活提效,请为我量身定制逐步深入的AI学习计划
以下是为您量身定制的逐步深入的 AI 学习计划: 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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。 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,并激发对 AI 潜力的认识。 六、如果希望继续精进 1. 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. 掌握数学基础,包括统计学基础(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. 学习算法和模型,如监督学习(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. 学会评估和调优,包括性能评估(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. 掌握神经网络基础,包括网络结构(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)。 七、学习模式和注意事项 1. 您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,如果您是纯 AI 小白,可以先看左边的目录。学习模式可以是输入→模仿→自发创造。 2. 注意学习内容可能会更新,您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。 3. 学习时间可以灵活安排,不必每天依次进行,有空的时候学习即可。 4. 本学习计划中的学习资源大多是免费开源的。
2024-12-30
如何深入浅出的讲解Transformer
Transformer 的工作流程可以通过一个简单的例子来解释,比如将英文句子“I am a student”翻译成中文: 1. 输入嵌入(Input Embeddings):将每个单词映射为一个向量,如将“I”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码(Positional Encodings):由于 Transformer 没有递归或卷积等捕获序列顺序的结构,所以需要给每个词位置加上位置编码,让模型知道词语的相对位置。 3. 编码器(Encoder):输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分,一是多头注意力机制(MultiHead Attention)用于捕捉单词间的依赖关系,二是前馈神经网络(FeedForward NN)对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器(Decoder):编码器的输出被送入解码器层。解码器也是由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入(Output Embeddings):解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布,例如生成单词“我”“是”等的概率。 6. 生成(Generation):基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 此外,aaronxic 从自己实际入坑的经验出发,总结梳理了新手友好的 transformer 入坑指南,计划从以下五个方面进行介绍: 1. 算法 1:NLP 中的 transformer 网络结构。 2. 算法 2:CV 中的 transformer 网络结构。 3. 算法 3:多模态下的 transformer 网络结构。 4. 训练:transformer 的分布式训练。 5. 部署:transformer 的 tvm 量化与推理。 同时,aaronxic 还针对 perplexity 指标进行了介绍,会先从大家熟悉的 entropy 指标开始,逐步介绍针对自然语言的改进版 Ngram Entropy 指标,最后介绍基于此改进的 perplexity 指标。
2024-12-27
图像对比与图像搜索这块,有没有哪个ai大模型做的比较好比较深入的
在图像对比与图像搜索方面,以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用: RAG(检索增强生成):通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据,对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解,再根据用户提问进行检索和回答,但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架,能够支持在本地运行。 AI 搜索:结合了多种能力,如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等,能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域,如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型:像能唱会跳、精通多种技能的机器人,能看见、听见、思考、说话,例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型:决策式模型偏向逻辑判断,按预设程序固定输出;生成式模型偏随机性,能动态组合并结构化呈现,如在图像识别中,决策式模型返回关键词,生成式模型用语言表达结构化信息。
2024-12-25
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
我想学习通过衣服图片生成模特视频
以下是关于通过衣服图片生成模特视频的相关内容: 如果您要通过衣服图片生成模特视频,有以下两种方法可供参考: 方法一:使用 Stable Diffusion 1. 真人穿衣服拍照,并拿到穿衣服的真实质感照片。如果身材方面有难处,可以借助美图秀秀或 PS 进行处理。 2. 选好底模,一定要是 realistic 的真人照片风格底模,例如 majicmixRealistic_v7。 3. 根据不同平台换头,比如面向海外市场换白女头,面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置好 prompts 和 parameters,例如 breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands 等。 方法二:使用即梦的智能参考功能 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 模特图自由定制:智能参考可以让模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势变得轻而易举。 产品图随心变化:可以改变产品材质,调整画面背景。 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同的营销主题。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-04
我该怎么样学习ai
以下是关于学习 AI 的全面指导: 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。了解人工智能是什么,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。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、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。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 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,您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习。掌握提示词的技巧,因其上手容易且实用。 四、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您的作品,知识库中有很多实践后的作品和文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动是学习 AI 的有效方式。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,有以下建议: 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 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,为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变,应投资创建一个模型生态系统,让“专家”AI 像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,通过正规学校教育和学徒实践,从该领域出色的实践者那里学习。对于 AI 来说,应通过使用彼此堆叠的模型来训练,而不是仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学模型,再是化学模型,然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的课程从基础开始,设计新疗法的科学家也需要经历多年学习和实践指导,这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。
2025-02-04
我想学习AI,但是不想学习代码之类的,我是做抖音运营的
如果您是做抖音运营且不想学习代码来学习 AI,以下是一些建议: 1. 您可以从 AI agent 领域的 coze 开始学和练习。因为您从事互联网运营工作,coze 能让您短时间接触大量应用场景练习和 prompt 练习,而且不需要代码基础和图文审美,只要能发现智能体的需求,就可以用工作流来实现。 2. 如果您希望更系统地了解 AI 知识,即使不想学习代码,也可以尝试了解以下内容作为基础: 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)。 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)。 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)、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,如性能评估(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,包括网络结构(理解神经网络的基本结构,如前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络)、激活函数(了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh)。 不过,如果您想在 20 分钟内快速上手 Python 和 AI 的相互调用,可以循序渐进地完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。
2025-02-03
我该如何学习AI
以下是关于学习 AI 的全面指导: 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。了解人工智能是什么,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。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、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。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 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。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习,同时一定要掌握提示词的技巧,它容易上手且很有用。 四、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自己的作品,知识库中有很多实践后的作品和文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动是学习 AI 的有效方式。例如尝试使用 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,从而获得对 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,有以下建议: 1. 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。 2. 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。 3. 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术(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。 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,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 在医疗保健领域,为了让 AI 产生真正的改变,应投资创建一个模型生态系统,例如“专家”AI,让其像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,通过正规学校教育和学徒实践,从最出色的实践者那里学习。对于 AI 来说,应通过使用彼此堆叠的模型来训练,而不是仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学模型,再是化学模型,然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的课程从化学和生物学基础开始,设计新疗法的科学家也需要经历多年学习和实践指导,这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。
2025-02-03
本人一般用ai语言模型来搜索所需的市场资料,现在想自学更多ai工具以便之后用ai工具发展副业,可以从哪里开始学习与实践
以下是关于您自学更多 AI 工具以发展副业的学习与实践建议: 1. 基础理解:了解大型语言模型的工作原理和局限性,例如它们在数学计算方面主要基于语言理解和生成,而非专门的数学计算设计,可能会在处理简单数学问题时出错。 2. 学习路径: 规划:明确学习目标和步骤。 记忆:记住关键知识和操作方法。 3. 实践操作: 掌握 GPT 的使用:了解 GPT 如 GPT4 的功能和特点,包括其工具选择和行动(Action)机制。 尝试工具:如 Webpilot,它能让 GPT 支持更实时的联网功能,获取网络资源。具体操作是在新建的 GPT 里勾掉 Web Browsing,然后点击添加 Actions(Add actions),再点击 import from URL 并填入相关网址。 4. 就业与应用: 了解人工智能领域的高薪工作,如数据科学家、机器学习工程师等,学习相关技能以增加就业机会。 关注 AI 技术在金融、医疗、制造业等行业的应用,掌握相关技能以拓展副业发展的可能性。 但需要注意的是,学习 AI 有可能赚钱,但不保证每个人都能成功,是否能赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素,需要持续学习和实践。
2025-02-03