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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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比较好用且免费的ai文生图
以下为一些好用且免费的 AI 文生图工具及使用方法: 1. Stability AI: 点击链接进入官方 DISCORD 服务器:https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道,任意选择一个频道。 输入/dream 会提示没有权限,点击链接,注册登录,填写信用卡信息以及地址,点击提交,会免费试用三天,三天后开始收费。 输入/dream 提示词,和 MJ 类似。 可选参数有五类: prompt(提示词):正常文字输入,必填项。 negative_prompt(负面提示词):填写负面提示词,选填项。 seed(种子值):可以自己填,选填项。 aspect(长宽比):选填项。 model(模型选择):SD3,Core 两种可选,选填项。 Images(张数):1 4 张,选填项。 2. 即梦: 文生图目前每次消耗 2 积分,垫图生图每次消耗 2 积分。 每天登录送 66 积分,等于可以免费做 33 次定制化人物肖像写真。一次 4 张,33×4 = 132 张图。如果不够用,可以用一个新的手机号再注册个即梦账号。 基础会员比免费版多了去水印功能。 免费去水印的网站和软件也有很多,比如这个 https://www.apeaksoft.com/zhCN/watermarkremover/ 。 3. Liblibai: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint:按照主题找内容贴近的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 帮助控制图片效果及质量。 设置 VAE:无脑选 840000 那一串。 CLIP 跳过层:设成 2 。 Prompt 提示词:用英文写想要 AI 生成的内容,使用单词和短语的组合,用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写想要 AI 避免产生的内容,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 迭代步数:选 DPM++2M Karras 后,在 30 40 之间。 尺寸:根据喜好和需求选择。 生成批次:默认 1 批。
2025-03-08
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2025-03-08
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2025-03-08
AI数字员工
AI 数字员工是为企业和个人提供数字劳动力,解决重复性、创意性工作难题的一种应用。以下是关于 AI 数字员工的一些详细信息: 摊位活动主题和内容:为企业和个人提供数字劳动力,解决重复性、创意性工作难题。体验 demo 包括抖音运营、AI 客服、智能问诊、企业定制员工、定制知识库等。 学习路径:结合“一人公司”的愿景,需要大量的智能体(数字员工)替我们打工。未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑,串联所有已有的工具和新造的 AI 工具。创造者的学习方向是用大模型和 Agent 模式把工具串起来,着重关注在创造能落地 AI 的 agent 应用。Agent 工程(基础版)如同传统的软件工程学,有一个迭代的范式,包括梳理流程、“任务”工具化、建立规划、迭代优化。 数字人相关技术: 算法驱动的数字人:开源代码仓库包括 ASR 语音识别(如 openai 的 whisper、wenet、speech_recognition)、AI Agent(大模型如 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等,Agent 部分可使用 LangChain 的模块自定义)、TTS(如微软的 edgetts、VITS、sovitssvc)。 人物建模模型:可以通过手动建模(音频驱动)或者 AIGC 的方式生成人物的动态效果。但简单的构建方式还存在一些问题,如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答。
2025-03-08
openai deep research使用技巧
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2025-03-08
AI如何应用到供应链中
AI 在供应链中的应用主要包括以下几个方面: 1. 预测性维护:AI 可以用于预测供应链中机器设备的故障,帮助避免停机,保障供应链的稳定运行。 2. 质量控制:通过检测产品缺陷,提高供应链中产品的质量。 3. 优化供应链:利用 AI 分析历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,从而提高供应链的效率和降低成本。 4. 风险管理:诸如保障技术和技术标准等可信 AI 工具能够支持供应链风险管理。这些工具还能通过在这些系统中建立合理的信任,推动 AI 的采用和应用,使用户相信整个供应链中的关键 AI 相关风险已被识别、解决和减轻。例如,通过描述制造商应采取的确保 AI 系统安全的措施,技术标准可以向 AI 系统的购买者和用户提供保证,即已采取了适当的以安全为重点的措施,最终鼓励采用 AI。 5. 责任评估与分配:对 AI 框架的评估将评估法律责任在不同的 AI 应用和系统中是否得到有效和公平的分配。在实施框架时,将持续广泛地收集来自监管机构、行业、学术界和民间社会关于其对 AI 生命周期中不同参与者的影响的证据,以持续监测框架对 AI 供应链中参与者的影响。特别关注基础模型,因为它们可能对生命周期问责制构成潜在挑战,尤其是作为开源模型时。通过集中评估是否有足够的 AI 问责措施,可以评估是否需要对整个经济和 AI 生命周期中的 AI 责任进行进一步干预。
2025-03-08
学习人工智能,小白应该从哪学起?
对于小白学习人工智能,建议从以下几个方面入手: 1. 了解 AI 基本概念:首先,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。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。 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。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。 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。同时,建议掌握提示词的技巧,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。 另外,您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其中提到适合纯 AI 小白的学习模式是输入→模仿→自发创造。同时要记住,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。
2025-03-08
我是小白,该怎么去学习?
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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、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)进行互动,了解其工作原理和交互方式。 如果您是零基础小白: 1. 网上找基础课程学习。 2. 看一些科普类教程。 3. 阅读 OpenAI 的文档,理解每个参数的作用和设计原理。 4. 推荐使用的练手 Prompt 工具: 拥有一个大模型帐号,如 ChatGPT4 或国产平替:。 5. 阅读相关文档:
2025-03-08
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,如图像、音乐、视频等,可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。 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。 6. 持续学习和跟进: AI 发展迅速,新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,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其适合纯 AI 小白,作者的学习模式是输入→模仿→自发创造,学习资源免费开源。但需注意,其中的学习内容可能因 AI 节奏快而不适用最新情况,可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。同时,学习状态和时间安排因人而异,能学多少算多少。
2025-03-07
一个什么都不懂的小白,想学习ai,我应该如何学呢,我需要一个学习ai的路线
对于一个想学习 AI 的小白,以下是为您提供的学习路线: 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,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。
2025-03-07
计算机小白学习AI的学习流程
对于计算机小白学习 AI,以下是一个较为系统的学习流程: 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。 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。 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。 此外,还可以参考以下案例: 二师兄在 2024 年 2 月接触到 AI 绘画,通过学习 SD 秋叶安装包和相关教程,进行炼丹实践。 雪梅 May 采用输入→模仿→自发创造的学习模式,在半年多的时间里保持较好的学习状态,学习 AI 相关知识。
2025-03-07
小白学习AI需要学什么
小白学习 AI 可以从以下几个方面入手: 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: 参考「」中的课程,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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中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,了解它们的工作原理和交互方式。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的学习模式,即输入→模仿→自发创造。对于技术纯小白,可以从一个最最基础的小任务开始,让 AI 先帮按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,学会必备的调试技能。同时,通过和 AI 的对话,逐步明确项目需求,梳理出产品需求文档。
2025-03-07
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Ai绘画,请帮我整理一个学习计划。
以下是为您整理的 AI 绘画学习计划: 一、基础学习阶段(12 个月) 1. 第一个月 了解 AI 绘画的基本原理和常用工具,如 StableDiffusion(SD)、Midjourney 等。 学习相关的理论知识,可参考《生成式 AI 导论 2024》李宏毅、Introduction to Image Generation Google AI 课程等。 2. 第二个月 深入学习所选工具的教程,掌握基本操作和功能。 尝试使用不同的提示词进行简单的绘画创作。 二、实践练习阶段(23 个月) 1. 第三个月 针对不同的主题,如人脸、画风、风景、景观、建筑等进行炼丹练习。 注意提高图片数据集的质量,以获得更好的效果。 2. 第四个月 与小伙伴探讨 AI 绘画的变现途径,尝试参与相关项目。 练习绘本风格的绘画。 3. 第五个月 即使在没有硬件支持的情况下,继续学习和巩固知识。 加入相关社群,如 Prompt battle 社群,学习新的技巧和经验。 三、巩固提升阶段(长期) 1. 不断优化提示词,提高绘画的质量和创意。 2. 定期评估学习成果,总结经验教训,调整学习方向。 需要注意的是,学习 AI 绘画需要耐心和持续的实践,祝您学习顺利!
2025-03-07
学习Ai绘画,应该先学哪个工具。
如果您想学习 AI 绘画,以下是一些可供选择先学习的工具: 1. DALL·E:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UhuiwQBlqi3Hr4kb3rwcTK9cnXb 2. Midjourney:https://www.midjourney.com/explore?tab=random 优点是图片和描述相关性更大,风格更加显著,但需要翻墙,需要 Gmail 注册,不免费,在 discord 上代理使用,价格为 8 美元一个月/200 张图。 3. Stable Diffusion:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FUQAwxfH9iXqC9k02nYcDobonkf 4. ComfyUI:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AxZPwElC6iZ0aqk2hjOcI3Y9nFg 5. WeShop:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UqKXwX1d0iRO5ikBb0DcYyb9ned 6. 最低成本的开始:扣子+ByteArtist 网址:https://www.coze.cn/home 优点是不需要翻墙,无收费,可以直接生成,注册可用手机号、抖音号或飞书号,操作时需要在 coze 的 bot 里面添加绘图插件,耗时约 5 分钟。 此外,对于 CAD 绘图,以下是一些相关的 AI 工具: 1. CADtools 12:这是一个 Adobe Illustrator(AI)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:是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可以帮助用户创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,可以根据用户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。 对于 CAD 初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧,然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。
2025-03-07
我想学习AI从哪里开始
以下是为您提供的新手学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。 2. 了解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。 3. 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 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,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 2. 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,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。 六、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。 对于中学生学习 AI,还可以: 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,了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 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。 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。 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。
2025-03-07