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学ai先学什么

Answer

对于新手学习 AI,建议您从以下几个方面入手:

  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。
    • 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。
    • 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。

如果您不会代码,对于 AI 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。

对于中学生学习 AI,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,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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请主要介绍你平台,我在此平台如果更好学到关于AI的东西
WaytoAGI(通往AGI之路)是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,具有以下特点和优势: 1. 社区介绍: 汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的AI工具、应用、智能体和行业资讯。 拥有丰富多样的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的行业资讯等。 定期组织实践活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了大型共创项目。 在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过100万用户和超千万次的访问量。 目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因AI而强大,目前合作过众多公司和产品。 2. 基础通识课: 介绍了AI技术的发展与应用,包括流式训练方式提升训练速度和质量、多种AI生成工具、端侧大模型的特点、AI工程平台等。 对coach平台的应用进行了说明,包括新手教程、文档、创建智能体、调用工作流节点和prompt构建提示词、调用插件等。 介绍了模型社区,包括为大模型提供服务的平台、按任务划分的模型库等。 为后续AI建站做预告。 3. 新手学习AI的方法: 了解AI基本概念:建议阅读「」部分,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,可通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习:AI领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,掌握提示词技巧。 实践和尝试:实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品,知识库有实践作品和文章分享。 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,了解工作原理和交互方式。
2025-03-17
如何通过AI编程完成一个项目
通过 AI 编程完成一个项目可以参考以下方式: 1. 使用 Trae 工具: Trae 有 Chat 和 Builder 两种模式。Chat 模式一般用于和 AI 编程助手对话,沟通产品需求、规划产品功能、讨论错误修复等情况。Builder 模式在讨论清楚需求后,可直接开干,AI 会自动创建和修改所有文件,您只需要下指令并点击操作,适合非技术背景的同学。 不同模式下可选择不同的模型。Chat 时最好使用 R1 这样的慢思考模型来梳理产品脉络或深度思考问题。Builder 时,若对速度要求高,可选择 V3 这样的快思考模型,但有时多思考能节省解 bug 的时间。 Trae 支持引用三种形式的上下文,包括 Code 代码片段、File 单个文件、Folder 整个文件夹。按“”或者点击【引用】按钮即可引用上下文,让 AI 助手更有针对性地完成任务。 例如用六边形小球题来体验 Trae 的使用流程:输入 prompt 后,AI 开始思考和开发,中间会提示安装必要的依赖组件,几十秒后基础版创建完成,可继续让 AI 优化改进。 2. 重构代码的体验: o1 pro 重构代码适用于单个或少数几个文件的代码重构,提示词简单直接。重构质量可靠,极少出错,若有问题重新生成一般即可解决。实践时可一边重构一边添加新功能,完成后手动 Review 和测试,有条件可让 AI 生成测试代码。 3. 教孩子学编程的经验分享: 找需求:选择实用小项目激发学习兴趣。 与 AI 结对编程:先学基础知识,借助 AI 完成第一版代码,快速构建可用版本。 解释代码:讲解代码工作原理加深理解,不清楚的地方让 AI 辅助解释,反复学习并修改代码观察效果。 迭代功能:在基础版本上不断增加新功能,通过迭代完善程序,同时在实践中学习。 4. 个人经历分享: 有人在一个月内,在 AI 的帮助下完成了多个项目,如 Obsidian 插件、vs code 插件、剧本创作平台界面、宣传页、官网多语言支持、跨平台文生视图一站式平台等,创造了“不可能完成的任务”,尽管看不懂代码和语法,也实现了高效和高质量的成果。
2025-03-17
AI手工
以下是关于您提到的“AI 手工”的相关内容: 一、如何用 AI 快速做一张满意的海报 1. 需求场景 当您想在社交平台发布内容时,纯文字可能吸引力不足。 网上找的图片可能质量差、易撞图,而自己相册中的照片又不太合适。 2. 大致流程 确定海报主题后,可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 选择想要完成的风格意向,背景可根据文案和风格灵活调整画面布局。 使用无界 AI,输入关键词,生成并挑选一张满意的海报底图。 将上述素材进行合理排版,得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 二、AI 摊主速成脑暴会 1. AI 图像处理 包括图像生成、照片修复与动起来、动漫化头像、老照片复活、创意壁纸制作等。 示例项目如 AI 写真、老照片动起来(10 积分)、卡通头像(10 积分)、赛博头像定制(多样风格)。 2. 文案与内容创作 涵盖文案定制、朋友圈文案生成、爆款文案编写、创意故事、情话生成等。 示例项目如产品文案优化(10 积分)、AI 土味情话(5 积分)、个性化文案定制(10 积分)、朋友圈鸡汤生成。 3. 音频与音乐制作 包括专属歌曲创作、音频处理、声音克隆、AI 唱歌、背景音乐定制等。 示例项目如制作专属歌曲(10 积分)、声音克隆/视频对口型(20 积分)、声音解梦音乐制作。 4. 视频处理 包含视频换脸、照片转视频、视频动漫化、视频剪辑、数字人制作等。 示例项目如换脸(60 积分)、视频动漫化、AI 生成的视频脚本(20 积分)、AI 高清处理(10 积分)。 5. 智能体与 Coze 涉及搭建智能体、GPTs 创建、coze 工作流、微信机器人等。 示例项目如搭建智能体(50 积分)、智能体体验(10 积分)、Coze 工作流(20 积分)、微信机器人搭建(100 积分)。 6. AI 教育与咨询 包括 AI 应用培训、课程设计、商业化咨询、AI+行业应用咨询等。 示例项目如 AI 培训策划(20 积分)、商业化建议(10 20 积分)、产品思路分享(5 积分)、应用场景分析。 三、3 月 6 日社区动态速览 1. Monica 团队发布 Manus 真正自主的 AI 代理,能自主完成复杂任务,不仅生成想法,还能直接执行并交付结果。 核心亮点包括自主执行、类人工作模式、云端异步运行、持续学习与记忆、“心智与手”理念。 可查看演示视频及详细介绍。 2. 用 Claude 生成更漂亮的 UI 界面的关键技巧 只要用对技巧,就能用 Claude 生成精美 UI。 可查看关键技巧及提示词、完整教程。 3. Andrej Karpathy 关于高效使用 LLM 的指南 包括内容总结、Python 解释器、Claude Artifacts/Cursor/NotebookLM 等各种 AI 辅助工具的应用、图片及视频生成等方面。
2025-03-17
百度的ai大模型免费的新闻?
以下是关于百度 AI 大模型免费的相关新闻: 2024 年 5 月 21 日,阿里云宣布通义千问主力模型 QwenLong 的 API 输入价格大幅下降,同时下午百度宣布文心大模型两大主力模型全面免费。 2024 年 2 月 13 日,百度宣布文心一言将全面免费,AI 价格战加剧。
2025-03-17
你能给我一些论文降aicg率的指令吗,我论文AICG率太高了
很抱歉,所提供的内容中没有直接关于论文降 AICG 率的指令。但一般来说,降低论文的重复率可以通过以下方法: 1. 重新表述:对原文中的语句进行重新组织和表达,避免直接复制粘贴。 2. 增加引用:合理引用权威文献,并正确标注引用格式。 3. 深入研究:对相关主题进行更深入的探讨,提供独特的观点和分析。 4. 检查修改:使用专业的查重工具,对论文进行多次检查和修改。
2025-03-17
AI模型微调
以下是关于 AI 模型微调的全面介绍: 介绍: 微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益,包括比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省了 Token、更低的延迟请求。GPT3 已在大量文本上预训练,微调通过训练更多示例改进小样本学习,在大量任务中取得更好结果。对模型进行微调后,不再需要在提示中提供示例,节省成本并实现更低延迟请求。 哪些模型可以微调: 微调目前仅适用于以下基础模型:davinci、curie、babbage 和 ada。这些是原始模型,在训练后没有任何说明(例如 textdavinci003)。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据,而无需从头开始。 安装: 建议使用 OpenAI 命令行界面。要安装,运行(以下说明适用于 0.9.4 及更高版本。此外,OpenAI CLI 需要 python 3。),通过设置环境变量 OPENAI_API_KEY 来准备。 创建微调模型: 假设已准备好训练数据,使用 OpenAI CLI 开始微调工作。从 ada、babbage、curie 或 davinci 等基本模型开始,可使用后缀参数自定义微调模型的名称。运行命令会上传文件、创建微调作业、流式传输事件直到作业完成。每个微调工作默认从 curie 基本模型开始,模型选择影响性能和成本。开始微调作业后,可能需要几分钟到几小时完成,若事件流中断可恢复。除创建作业外,还可列出现有作业、检索作业状态或取消作业。
2025-03-17
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
初步学习AI应该先学什么内容
初步学习 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: 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。 对于不会代码的人,若希望继续精进 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。 中学生学习 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,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。
2025-03-06
零基础学习ai先学习哪一步
对于零基础学习 AI,您可以按照以下步骤进行: 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。 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,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,无论是零基础还是中学生,都可以从编程基础、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。
2025-02-18
学习ai,最先学习的是什么
对于新手学习 AI,最先需要学习的内容如下: 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。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。 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。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。 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,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词的技巧。 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和文章分享。 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。 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:使用 ChatGPT、Midjourney 等生成工具体验应用场景,探索面向中学生的教育平台,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 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编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试用 AI 技术解决实际问题。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考其对未来社会的影响。
2025-02-13
学ai前要先学会英语吗?
学习 AI 之前是否要先学会英语,因人而异。 对于一些人来说,英语基础较差并不影响他们开始接触和使用 AI 工具。例如,有文科生在不懂代码、英语也差的情况下,依然能够注册尝试各种 AI 工具,并在学习后取得一定成果。 然而,在学习 AI 的过程中,英语可能会起到一定的辅助作用。比如,了解英文世界里的 AI 发展动态,能够获取更多前沿信息。同时,像在口语练习方面,利用相关的 AI 工具可能有助于提升英语能力,从而更好地理解和应用 AI 技术。 总之,英语不是学习 AI 的绝对前提条件,但具备一定的英语能力可能会为学习 AI 带来更多便利和优势。
2025-01-06
0编程基础,需要学ai编程需要先学什么
如果您没有编程基础但想学习 AI 编程,建议先学习以下 Python 相关内容: 1. Python 基础: 基本语法:了解变量命名、缩进等基本语法规则。 数据类型:熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等基本数据类型。 控制流:学习使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)控制程序执行流程。 2. 函数: 定义和调用函数:学会定义自己的函数以及调用现有函数。 参数和返回值:理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间:掌握局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包: 导入模块:学习导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包扩展程序功能。 4. 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系及多态的实现。 5. 异常处理: 理解异常:明白什么是异常及在 Python 中的工作原理。 异常处理:学会使用 try 和 except 语句处理程序可能发生的错误。 6. 文件操作: 文件读写:学习打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作:理解如何用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 此外,如果您有更具体的项目需求,比如开发 P2P 传输程序,还需要进行项目初始化与配置,例如安装 Rust 环境(可通过官网获取安装指南,使用 rustup 工具管理 Rust 版本),创建 Rust 项目并管理项目依赖。
2025-01-04