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AIGC产品经理学习路径

回答

以下是为您提供的 AIGC 产品经理学习路径:

  1. 技术方面:具备扎实的编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等技术背景,熟悉使用如 Midjourney、Stable Diffusion(SD)、Coze、GPT 等工具。
  2. 产品经验:拥有产品开发与管理经验,尤其是在互联网和 AI 产品开发方面,具备项目管理与执行能力。
  3. 应用场景:广泛涉足 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等多元化应用场景。
  4. 学习提升:处于 AI 技术的初学阶段,渴望通过学习提升技能,并将 AI 技术应用到实际工作和生活中。
  5. 课程学习:可以选择如【野菩萨的 AIGC 资深课】这样的课程,课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。

希望以上内容对您有所帮助。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

北京分队介绍

OhTqYuth1rLcr92InIh)|序号|昵称|技能与经验|职业与工作领域|兴趣爱好与活动|坐标||-|-|-|-|-|-||13|枫share|产品经理,熟悉ChatGPT,写过prompt,使用过SD、MJ但有待深入学习,用PR、剪映剪辑过多个视频和播客音频。正在找AI方向的产品岗位。|产品经理,AI领域|学习、打磨作品|海淀(北五环)||14|行远|产品经理,熟悉prompt,部署过大模型、绘图项目,使用Midjourney、sd、pika、suno等AI创作工具。期待学习和实战案例应用。|产品经理|学习、创作|-朝阳||15|管子|数据科学家,熟悉prompt创作,midjourney,runway,正在学习stable diffusion。期待学习、打磨作品。|数据科学家|学习、打磨作品|朝阳(望京和国贸)||16|猫先生|算法技术出身,2022年开始持续关注并学习AIGC方向,部署过大模型、绘图、视频生成等项目。熟悉pika、runway、svd、sd、gpt4、comfyui等工具|算法技术,AIGC方向|-|海淀||17|Andy|技术出身,刚开始学习AIGC,部署过大模型、SD等,写过代码调用API,熟悉使用ChatGPT、Kimi、coze等。关于AI在教育领域的应用。|技术研发|-|通州|

AI摊主速成脑暴会

技术背景丰富:大多数人具备扎实的技术背景,包括编程、算法工程、AI应用开发、后端开发等,许多是AI行业内的技术专家或初学者。产品开发与管理经验:不少人有产品经理的经验,尤其在互联网和AI产品开发方面。同时,他们有丰富的项目管理与执行能力,能够推动AI产品的落地与优化。多元化应用场景:参与者广泛涉足AI的应用场景,包括AIGC内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等,展现了AI在各行业的广泛应用。[heading4]AI爱好者与学习者[content]AI学习与技能提升:许多参与者处于AI技术的初学阶段,渴望通过学习提升技能,并将AI技术应用到实际工作和生活中。广泛使用AI工具:群体中广泛使用生成式AI工具,如Midjourney、Stable Diffusion(SD)、Coze、GPT等,展示出对AI工具的强烈兴趣。协作与共学氛围:他们活跃在各种AI学习社群和线上线下的活动中,热衷于共学与交流,进一步提升自己的技能与认知。[heading4]内容创作与营销能力[content]内容创作经验:许多人是自媒体运营者、视频博主、内容创作者,具有强大的文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力。营销策划与品牌运营:该群体中的营销和品牌运营人士熟练掌握商业化路径,能够将AI技术与商业化需求结合,提供完整的解决方案。活动策划与执行:他们有丰富的活动策划和运营经验,涉及线下工作坊、社群活动、比赛等,展示了较强的资源整合和组织协调能力。

如果让我推荐一门AI课

大家好,我是AJ,今天我要给大家分享一门超级棒的AI课!📢省流版:【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,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。无论你是AI初学者还是进阶者,这门课程都能满足你的学习需求。[heading8]扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息[content]📢完整版:今天我以野菩萨学生的身份来和大家分享学习心得。AJ,互联网公司产品经理,创建了“通往AGI之路”“通往AGI之路”不仅是开源的AI知识库,更是连接AI学习者、实践者、创新者的社区,基于无边界组织完成了AI春晚、“离谱村”短片等共创项目[heading3]为什么在开源社区中,我们还要讨论知识付费?🤔[content]这就好比选择自己在家锻炼,还是去健身房找教练,不同的人有着不同的需求。【开源社区】资源丰富,适合自律的自主学习者,而【知识付费课程】则提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈,是一种高效的学习途径。[heading3]社区需求和个人经历🎈[content]最近,社区有很多新同学加入,每次都有人问有没有适合小白新手入门的课程。对于啃知识库的图文,大部分人更愿意接受老师手把手的教学。在创建WaytoAGI之前,我希望能快速入门AI绘画,于是投入金钱学习了许多付费的AI课程,并对市面上的众多课程进行了深入分析。最终,我选择了野菩萨的课程,真的超级棒,我强烈推荐给大家啊!

其他人在问
我的论文aicg率太高了,我如何降低aigc率
以下是一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具,以及它们的功能和使用方法,可帮助您降低论文的 AIGC 率: 1. Turnitin: 功能:是广泛使用的学术剽窃检测工具,最近增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法:用户上传论文,系统自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape: 功能:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法:输入文本或上传文档,系统扫描网络以查找相似或重复内容。 3. Grammarly: 功能:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。 使用方法:将文本粘贴到 Grammarly 的编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 4. Unicheck: 功能:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。 使用方法:上传文档或输入文本,系统分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. : 功能:专门设计用于检测 AI 生成内容,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。 使用方法:上传文档或输入文本,系统提供详细报告,包括可能的 AI 生成内容。
2024-12-20
适合游戏设计的aigc平台
以下是一些适合游戏设计的 AIGC 平台及相关案例: 1. 上海人工智能实验室旗下的 OpenInnoLab平台:北京市新英才学校的“AI 创作家”课程中,学生使用该平台的文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案。 2. 在“DragonX”宠物龙养成游戏中,Demo 的原则为 AIGC 的最大化,玩法内容基本都使用 AIGC 来生产游戏内容,包括世界观、核心循环、核心玩法等方面。 3. 关于游戏设计与 AIGC 的相关讨论:“质朴发言:吐血整理:AI 大模型浪潮涌动游戏范式革新|Z 沙龙第 9 期”涵盖了游戏与生成式 AI 的发展趋势、游戏+AI 制作的讨论、资本市场对 AI+游戏的看法、AI 对游戏领域带来的变革以及新 AI 游戏面临的问题等多方面内容。
2024-12-18
通往AIGC之路
以下是为您整合的关于“通往 AGI 之路”的相关内容: “通往 AGI 之路”不仅是开源的 AI 知识库,更是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区,基于无边界组织完成了 AI 春晚、“离谱村”短片等共创项目。 【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,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。 通用人工智能(AGI),也叫强人工智能,通常这玩意出现时也就是奇点科技大爆炸的那一刻,科技推动文明呈指数级增长。也许在 5 年后,也许在 2035 年,也许在 2050 年。通往通用人工智能的路也许还长,但它已如海那边吹过来的风,还没有看到大海,就已闻到潮湿腥咸的味道。 在 OPEN AI 发布 gpt3.5 引爆 AIGC 潮流不久,“通往 AGI 之路”由几个对 AIGC 感兴趣的人发起组建。其中有个设计师为其作了一套品牌 VI,设计师三思用 Midjourney 生成了小鹿吉祥物三视图。彭青云在看到相关内容后,希望为其做小鹿 IP 的延展,并获得了相关权限。
2024-12-16
问我一个关于AIGC的问题。
以下是一些关于 AIGC 的问题供您参考: 1. AIGC 在内容创作领域的优势和局限性分别是什么? 2. AIGC 如何影响传统的内容创作行业? 3. 目前 AIGC 在图像生成方面有哪些最新的技术突破? 4. 如何评估 AIGC 生成内容的质量和准确性? 5. AIGC 在视频生成领域的应用前景如何? 6. 与 UGC 和 PGC 相比,AIGC 在内容多样性方面表现如何? 7. 哪些行业最有可能率先广泛应用 AIGC 技术? 8. Gen AI/Generative AI 与 AIGC 在技术实现上有哪些关键差异? 9. ChatGPT 作为一种服务,与其他类似的聊天应用有何不同? 10. 未来 AIGC 工具在产品原型设计方面可能会有哪些创新?
2024-12-14
怎样学习AIGC
以下是关于学习 AIGC 的相关内容: AIGC 相关概念: 人工智能(AI):一种目标,让机器展现智慧,简称 AI。 生成式人工智能(GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,简称 GenAI。 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络 非常大量参数的函数。 大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,简称 LLMs。 ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。英文解释:Chat 聊天,G:Generative 生成,P:Pretrained 预训练,T:Transformer 类神经网络模型。 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。其技术可用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例,代表了 AIGC 在文本生成领域的进展。 最近感悟: 半个月没更新文章,对 AIGC 做了更系统、深入的学习和调研。 参加了 3 场 AI 线下活动,在 AI 社群中浪迹一个多月,感到兴奋和热血,认为 AIGC 在 2024 年的发展类似 2014 年移动互联网时代大量新兴 APP 的涌现。 感悟包括:AI 领域新名词、新概念等丰富多彩;AI 知识付费领域“鱼龙混杂”;AI 发展迅速,学习 AI 知识很重要。 AIGC 学习三步法: 具体内容未给出,如需了解,请补充更多信息。 AGI、GenAI、AIGC 几个概念的区别与理解可参考相关图片。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。国内主要模型公司及地址未给出。
2024-12-14
aigc的当前生态
AIGC 的当前生态主要包括以下方面: 1. 概述:GenAI(生成式 AI)能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为强大的技术,能赋能诸多领域,但存在合规风险,我国对 AIGC 的监管框架由多部法律和规定构成。 2. 分类:AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用多种模型,如 GPT4 和 GeminiUltra;图像生成依赖多种技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2;音视频生成利用多种模型,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 3. 应用领域:AIGC 可应用于音乐生成、游戏开发、医疗保健等领域,在游戏开发和制作的整个生命周期的多个阶段都有应用,例如用文本生成平面图像,像 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 等工具可将文本描述生成高质量二维图像。 4. 产品原型设计工具:目前有 UIzard、Figma、Sketch 等基于 AIGC 的工具可用于产品原型设计,其 AI 功能包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等。随着技术发展,未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现。
2024-12-13
flux1-depth-dev模型存放路径
flux1depthdev 模型的存放路径如下: 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘:见前文 2. depth lora 模型:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora ,放到:comfyUI\\models\\loras 。 3. 百度网盘分享的 flux1depthdevlora.safetensors : 链接:https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码:qflr
2024-12-17
大模型学习路径
以下是大模型的学习路径: 1. 大模型入门: 通俗来讲,大模型输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程: 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 确定教材:大模型需要大量数据,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 找老师:用合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称为推导(infer)。 Token 是原始文本数据与大模型可使用的数字表示之间的桥梁,输入分词时会数字化形成词汇表。 2. 系统学习 LLM 开发: 掌握深度学习和自然语言处理基础:包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论,以及自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理:包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理,BERT 的预训练和微调方法。掌握相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 学习 LLM 模型训练和微调:包括大规模文本语料预处理,LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等,微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 LLM 模型优化和部署:包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术,模型评估和可解释性,模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 LLM 工程实践和案例学习:结合行业场景进行个性化的 LLM 训练,分析和优化具体 LLM 工程案例,研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态:关注顶会最新论文、技术博客等资源。
2024-12-09
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 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,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。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 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。
2024-12-09
我想创作一个AI agent 在扣子平台,请问学习路径是什么
以下是在扣子平台创作 AI agent 的学习路径: 1. 先吃透 prompt 相关内容,因为提示词在智能体中很关键。 2. 了解智能体是由大语言模型衍生而来,扣子属于智能体范畴且更偏 ToC 应用。 3. 学习 Agent 工程(基础版)的迭代范式: 梳理工作流程 SOP,并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 自动化每一个「任务」,形成一系列的小工具,让机器能完成每一个单一任务。 串联工具,基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划,造就能应对实际场景的 Agent。 4. 参考数字员工“进化论”,在对 AI 能力基础上作出固化流程或让 AI 自主思考的妥协和平衡。 同时,您还可以参考以下具体内容: 扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,开发完成后可发布到各种社交平台和通讯软件上。 可以通过简单 3 步创建智能体,即起一个智能体的名称,写一段智能体的简单介绍,使用 AI 创建一个头像。
2024-12-03
你好,我是一名AI零基础者,想要学习使用AI,怎么开始?有什么学习方法路径?怎么学?
对于零基础想要学习 AI 的您,以下是一些建议和学习路径: 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。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。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您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,还有机会获得证书。 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。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 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。 如果您是中学生想要学习 AI,可以参考以下建议: 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,无论是零基础还是中学生,学习 AI 都需要从基础概念入手,选择适合自己的学习路径和方向,通过实践和体验不断巩固和提升。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-03
ai入门路径
以下是为新手提供的 AI 入门路径: 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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 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,对于通过 AI 开发应用的同学,还可以参考以下内容: OpenAI API 文档(OpenAI),使用 OpenAI API 开发的同学必读,。 谷歌生成式 AI 课程(谷歌),注:进阶课程请从第 5 节开始阅读,。
2024-11-30
你是Ai产品经理,我想使用训练一个智能体帮我改写新闻标题,请告诉我应该怎么做
训练一个智能体来改写新闻标题,您可以按照以下步骤进行: 1. 明确需求和目标:确定您希望智能体改写新闻标题的风格、重点和要求,例如更简洁、更吸引人、突出特定信息等。 2. 收集数据:收集大量的新闻标题样本,包括各种类型和主题的,以便智能体有足够的学习材料。 3. 选择合适的技术和框架:根据您的技术能力和需求,选择适合的人工智能框架和算法,例如自然语言处理相关的技术。 4. 数据预处理:对收集到的数据进行清洗、分词、标记等预处理操作,以便智能体能够更好地理解和学习。 5. 训练模型:使用预处理后的数据训练智能体,调整参数以优化训练效果。 6. 评估和优化:使用测试数据评估智能体的性能,根据评估结果对模型进行优化和改进。 7. 部署和应用:将训练好的智能体部署到实际应用中,并不断监测和改进其表现。 需要注意的是,训练智能体是一个复杂的过程,可能需要一定的技术知识和经验。
2024-12-19
什么是AI产品经理
AI 产品经理是负责基于通用人工智能技术(AGI)的相关产品的规划、研发、发布上市等全过程管理的专业人员。 其职责包括: 1. 负责基于通用人工智能技术(AGI)的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 2. 通过市场调研和分析,开发满足客户需求的产品或服务,为公司制定产品战略。 3. 制定并执行产品开发计划和目标,协调项目相关人员,推动产品开发工作的顺利进行。 4. 提出产品优化建议,推动产品快速迭代,并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求通常有: 1. 本科及以上学历,计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 2. 具备 3 年以上产品管理经验,有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 3. 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 4. 对客户需求具有高度敏感度,熟悉竞品分析、定价策略。 个人做了以下划分(仅供娱乐和参考): 1. 入门级:能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级:有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径;对应传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理,最好是同一个人。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用:有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。 对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 例如特看科技的 AI 产品经理岗位要求: 1. 负责 AI 视频工具方向产品工作,对生成式 AI 产品有一定研究,熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先。 2. 英文好,有海外产品经验优先,有内容工具或 SaaS 产品经验优先。 3. 2 年以上产品岗位经验,职级根据经验能力制定,对标阿里 P6P8 区间。 加分项包括有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验。
2024-12-18
怎么转型为AI产品经理
要转型为 AI 产品经理,您可以参考以下几个方面: 1. 了解市场: 对 AI 市场(包括创业市场和就业市场)有清晰的认识,做好信息甄别。 注意部分企业可能未明确 AI 能带来的价值,需具备咨询和商业化思维。 不同公司对 AI 产品经理的定位和要求不同,行业标准有待统一。 有行业沉淀和认知的转型更有机会,“AI+行业”的应用层存在机会,业务创新也很重要。 2. 掌握技能: 具备跨学科的知识背景,能在技术和业务间有效沟通和决策。 理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,做出合理产品决策。 掌握一定算法知识,与技术团队有效沟通,减少信息不对称误解。 在产品规划阶段,评估功能的技术可行性。 了解算法前沿,把握产品未来发展方向。 发现产品独特优势,提出创新特性,提升产品竞争力。 提升数据分析能力,处理和分析相关数据。
2024-12-15
AI编程产品经理
以下是关于 AI 编程产品经理的相关内容: AI 对产品经理工作流程的改变: 辅助精读论文:能帮翻译、拆解公式,分析代码等。工具:https://scispace.com 写一些小脚本:写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 调研问卷设计/整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等。 解释专业名词:很多垂直领域,都有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 小白的 30min Cursor AI 编程上手步骤: 将相关图片丢进聊天,指出不对的地方让其修改。AI 能立刻改并告知修改之处,但要做好需求提出并不容易,可能需要反复对话和互相“PUA”。 北京分队中相关人员情况: 枫 share:产品经理,熟悉 ChatGPT,写过 prompt,使用过 SD、MJ 但有待深入学习,用 PR、剪映剪辑过多个视频和播客音频。正在找 AI 方向的产品岗位,坐标海淀(北五环)。 行远:产品经理,熟悉 prompt,部署过大模型、绘图项目,使用 Midjourney、sd、pika、suno 等 AI 创作工具。期待学习和实战案例应用,坐标朝阳。 管子:数据科学家,熟悉 prompt 创作,midjourney,runway,正在学习 stable diffusion。期待学习、打磨作品,坐标朝阳(望京和国贸)。 猫先生:算法技术出身,2022 年开始持续关注并学习 AIGC 方向,部署过大模型、绘图、视频生成等项目。熟悉 pika、runway、svd、sd、gpt4、comfyui 等工具,坐标海淀。 Andy:技术出身,刚开始学习 AIGC,部署过大模型、SD 等,写过代码调用 API,熟悉使用 ChatGPT、Kimi、coze 等。关于 AI 在教育领域的应用,坐标通州。
2024-12-11
适合产品经理使用的AI工具
以下是一些适合产品经理使用的 AI 工具: 1. 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 2. 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 3. 画原型:Uizard(uizard.io/autodesigner/) 4. 项目管理:Taskade(taskade.com) 5. 写邮件:Hypertype(hypertype.co) 6. 会议信息:AskFred(fireflies.ai/apps) 7. 团队知识库:Sense(senseapp.ai) 8. 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 9. 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 10. 数据决策:Ellie AI(ellie.ai) 11. 企业自动化:Moveworks(moveworks.com) 以下是一些产品经理使用 AI 工具的实用场景和相关工具: 1. 辅助精读论文:https://scispace.com,能帮翻译、拆解公式,分析代码等。 2. 写一些小脚本:写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 调研问卷设计/整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 5. 竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等等。 6. 解释专业名词:很多垂直领域,都有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 另外,还有以下相关内容: 1. nimbus 分享了用 10 个 Prompt 提示词做产品经理 AI 助手,效果平替 PMAI。飞书原文:https://cskfogs2c7.feishu.cn/wiki/Dm2swP3sJiOkaEkevdAcevLNnLf?from=from_copylink ;微信公众号原文:https://mp.weixin.qq.com/s/XZ4XhpEKwcDRBBfINHjUYg 。 2. PMAI 是一款面向产品经理的生产力工具,具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。具体介绍请看工具的视频演示: ,产品体验地址:https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。
2024-12-09
产品经理入门AI产品必备的知识
以下是产品经理入门 AI 产品必备的知识: 1. 入门级: 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级: 技术研究路径和商业化研究路径。 对某一领域有认知,可根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用: 有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。 对于 AI 产品经理,还需要: 1. 懂得技术框架,不一定要了解技术细节,但要对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 2. 关注场景、痛点、价值。 AI PM 掌握算法知识的必要性: 1. 理解产品核心技术,从而做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确的判断。 4. 把握产品发展方向,更好地应对 AI 技术的迅速发展。 5. 提升产品竞争力,发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 提升数据分析能力,处理和分析 AI 算法涉及的数据。 AI 提示词工程师岗位技能要求: 1. 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 3. 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 4. 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 5. 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 6. 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 7. 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 8. 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 9. 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 10. 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 11. 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。
2024-12-09
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
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
如何从零学习
以下是从零学习 AI 的步骤和建议: 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,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。 如果您想系统学习 Stable Diffusion 的提示词,可以参考以下步骤: 1. 学习基本概念: 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。 2. 研究官方文档和教程: 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例: 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧: 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈: 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库: 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿: 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。
2024-12-20
学习AI
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(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。 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。 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,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 体验 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具。 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。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。
2024-12-20
AI基础学习课程
以下是为新手提供的 AI 基础学习课程相关内容: 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。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。 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)按自己节奏学习并获取证书。 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,可根据兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后,实践是巩固知识的关键,可尝试使用各种产品创作作品,知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 体验 AI 产品:与如 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。 此外,还有以下具体的课程推荐: 【野菩萨】课程:预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。若想免费获得该课程,可参与 video battle,每期冠军奖励 4980 课程一份,亚军奖励 3980 课程一份,季军奖励 1980 课程一份,入围奖励 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理可了解更多课程信息。 微软 AI 初学者入门课程:包括特定的机器学习云框架,如了解更多详情。深度学习背后的深层数学(Deep Mathematics)可参考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》(Deep Learning)一书,该书可在 https://www.deeplearningbook.org/上获取。
2024-12-19