Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

怎样学习AIGC

Answer

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:Pre-trained 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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

快速学习 AIGC，有料通俗易懂版！

人工智能：一种目标，让机器展现智慧，Artificial Intelligence，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，Generative AI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，Large Language Models，简称LLMsChatGPT：一个应用实例，形象比喻：通过投喂大量资料预训练后，ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释：Chat聊天，G:Generative生成，P:Pre-trained预训练，T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图：AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）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。AIGC技术可以用于多种应用，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，它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）的对话机器人，它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下：AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图：更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型，也可以继续往下看，会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下：

快速学习 AIGC，有料通俗易懂版！

人工智能：一种目标，让机器展现智慧，Artificial Intelligence，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，Generative AI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，Large Language Models，简称LLMsChatGPT：一个应用实例，形象比喻：通过投喂大量资料预训练后，ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释：Chat聊天，G:Generative生成，P:Pre-trained预训练，T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图：AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）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。AIGC技术可以用于多种应用，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，它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）的对话机器人，它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下：AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图：更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型，也可以继续往下看，会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下：

快速学习 AIGC，有料通俗易懂版！

半个月没更新文章了，最近对AIGC做了一些更系统、更深入的学习和调研，以期给大家带来更有料的AI相关内容。最近我参加了「3场AI线下活动」，一场AI出海的、一场AI营销应用的、一场数字经济与AI沙龙。同时在AI社群中浪迹了一个多月。最近很兴奋、很热血，感觉回到了2014年。AIGC在2024年的发展，犹如2014年移动互联网时代大量新兴APP的涌现。谈谈最近的几点感悟先：1、AI领域新出了太多的新名词、新概念、新想法、新产品，真是丰富多彩（眼花缭乱）；2、AI知识付费领域“鱼龙混杂”，新事物很考验人的学习能力和动手能力。个人观点：如果从网上的免费知识（比如WaytoAGI）中，你不能清楚的得到“AIGC能干什么？”这个问题的答案，那付费内容对你来说大概率是“割韭菜”。3、AI的发展欣欣向荣，互联网上的AI的信息大爆炸，怎么学习AI知识变的很重要。我从去年3月开始使用Chatgpt的，第一个使用场景就是用Chatgpt写我的MBA硕士论文，在这一年时间里每天都有接触各种各样的AIGC信息，信息很零散，感觉AIGC新东西好多哦，学都学不完。自从我计划“All in AI”后，特地花了些时间梳理AIGC知识脉络，为了让关注我的朋友们少走弯路，我总结了“AIGC学习三步法”，本期免费分享给大家。[heading2]AIGC学习三步法

Others are asking
AIGC和AGI的区别
AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，包括文字、图像、视频等。它在内容创作、广告、媒体等领域广泛应用。 AGI（通用人工智能）则是一种让机器具备像人类一样的通用智能的目标，能够理解、学习和处理各种不同的任务和领域。 AIGC 侧重于内容的生成，是通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。而 AGI 追求的是更广泛和通用的智能能力。 例如，AIGC 可以生成文章、艺术作品、短视频等具体的内容形式；AGI 则是期望机器能够像人类一样进行思考、推理、解决复杂的综合性问题等。 总的来说，AIGC 是 AGI 在内容生成方面的一种具体应用，而 AGI 是更宏观和高远的人工智能发展目标。
2025-01-19
什么是AIGC
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。其应用领域广泛，包括内容创作、广告、媒体等。 能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多。在语言文字类，有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等；在语音声音类，有 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等；在图片美术类，有早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了 Midjourney、谷歌的 Disco Diffusion、OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等。 AIGC、UGC 和 PGC 都是内容生成的不同方式。UGC 是由用户生成的内容，反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 是由专业人士或机构生成的内容，内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。AIGC 的优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。
2025-01-19
什么是AIGC
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，其应用领域广泛，包括但不限于内容创作、广告、媒体等。 例如，在文字生成方面，可使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容；在图像生成方面，可使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等；在视频生成方面，可使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 与 UGC（普通用户生产）、PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式。UGC 是由用户生成的内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 是由专业人士或机构生成的内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目众多，媒介也多样。语言文字类有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等；语音声音类有 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits；图片美术类有早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型带火了生成质量很高的 Midjourney、先驱者谷歌的 Disco Diffusion、一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，代码模型权重已公开发布，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion。
2025-01-10
AIGC是什么
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 这种技术能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。AIGC 的应用非常广泛，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。 在内容生成方面，AIGC 包括文字生成（如使用大型语言模型 GPT 系列模型生成文章、故事、对话等）、图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等）、视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等）。 AIGC 与 UGC（普通用户生产）、PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式。UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-01-08
Aigc国漫风格制作流程
以下是 AIGC 国漫风格的制作流程： 1. 主题与文案：确定国漫风格作品的主题，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 2. 风格与布局：选择想要的国漫风格意向，背景可根据文案和风格灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选：使用相关的 AIGC 绘图平台，输入关键词，生成并挑选出满意的底图。 4. 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 相关的海报成果。 此外，还有一些相关的案例供您参考： 在制作海报方面，使用无界 AI 等软件，按照需求场景、大致流程进行操作。 在文旅视频制作中，如山西文旅宣传片，运用 Defense 及 SD 制作艺术字，通过 PS 处理和反复跑图提高画面完整度。 在游戏 PV 制作中，如《追光者》，结合多种 AI 工具，包括 chaGPT、MJ 绘图、SD 重绘等，进行前期脑暴拉片和风格参考情绪版的准备。
2025-01-08
Aigc国漫风格视频
以下是为您整理的相关内容： 关于 AIGC 国漫风格视频： 设计方面包括女执事、智能体、守护者等元素，有 3 种形态，平常翅膀呈隐藏状态，是人类的保护者和服务者。比如智小美，身材比 1:2，风格与智小鹿一脉相承但更智能，美貌与智慧并存，是智小鹿的妹妹。其设计灵感综合了导演、猫叔墨镜、影视元素等，猫叔在社区更新的万字编剧日记对创作 AIGC 有很大帮助。 关于 AIGC 小红书博主： 列举了多位小红书博主，如徐若木、笑笑（约稿）、吉吉如意令、发射井、惟玮、Sllanvivi、巧琢、上官文卿｜ZHEN、AI 离谱社、布谷咕咕咕、果果（禾夭夭）、壹见空间川上扶蘇、Goooodlan🍅古德兰等，涵盖了商业插画师、约稿、头像、国风人物、创意设计、视频、动画设计教程、壁纸、景观设计等不同领域。 关于 AIGC Weekly88： 封面提示词为“abstract network out of glass made of holographic liquid crystal,dark background,blue light reflections,symmetrical composition,centered in the frame,highly detailed,hyperrealistic,cinematic lighting,in the style of Octane Rendear 16:9style rawpersonalizev 6.1”，可查看更多风格和提示词的链接为：https://catjourney.life/ 。这周训练了一个 FLUX Lora 模型，为褪色胶片风格，推荐权重 0.6 0.8，适合生成毛茸茸的动物玩偶，人像会偏向复古褪色的胶片风格，在玻璃制品产品展示摄影方面表现很好，整体景深模糊自然柔和，下载链接为：https://www.liblib.art/modelinfo/4510bb8cd80142168dc42103d7c20f82?from=personal_page
2025-01-08
如何从零到一学习LLM上层AI应用开发
从零到一学习 LLM 上层 AI 应用开发，您可以参考以下步骤： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. 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。 6. 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。 以下是一些相关的学习资源： 面向开发者的 LLM 入门课程： 提示工程指南： LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： LLMs 九层妖塔： 在课程方面，欢迎来到针对开发者的 AIGPT 提示工程课程。该课程将分享软件开发最佳实践的提示，涵盖常见用例，包括总结、推理、转换和扩展，并指导使用 LLM 构建一个聊天机器人。在大型语言模型或 LLM 的开发中，大体上有基础 LLM 和指令调整后的 LLM 两种类型。基础 LLM 已训练出根据文本训练数据预测下一个单词，通常在大量数据上训练，以找出接下来最有可能的单词。
2025-01-28
如何学习利用ai工作
以下是关于如何学习利用 AI 工作的一些建议： 1. 获取信息和学习东西： 免费选项：可以使用。 付费选项：通常必应是较好的选择。对于儿童，（由 GPT4 驱动）能提供良好的人工智能驱动辅导。 注意事项：使用人工智能作为搜索引擎时要谨慎，因其存在幻觉风险，且多数未连接互联网。但有研究表明，在特定情况下（如技术支持、决定吃饭地点或获取建议），必应可能比谷歌更好。 教育方面：人工智能可用于自学，能解释概念并获得较好结果。例如，。但要根据其他来源仔细检查关键数据。 2. 写东西： 草拟初稿：包括博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等，只需给出提示，人工智能就能完成，且通过提高提示和与系统互动能获得更好效果。 优化写作：将文本粘贴到人工智能中，要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子，以激发自己做得更好。 完成任务：把 AI 当作实习生，让其处理没时间做的事情，如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 保持动力：当在任务中遇到困难挑战而分心时，AI 能提供保持动力的方式。
2025-01-28
从零到一的 LLM 学习教程
以下是从零到一学习 LLM 的教程： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 了解 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 运用 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：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 进行模型评估和可解释性研究。 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. 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。 6. 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。 此外，为您推荐以下 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合的学习资源： 1. 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，主要包括：吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版，吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南： 地址： 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：Langchain 的中文文档，由是两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. LLMs 九层妖塔： 地址： 简介：ChatGLM、ChineseLLaMAAlpaca、MiniGPT4、FastChat、LLaMA、gpt4all 等实战与经验。 关于 LLM 的预测原理： LLM 接触了包括教科书、文章、网站等在内的庞大数据集。在训练阶段，它们学会了理解语言的上下文和流动性，掌握了包括语法、风格，甚至是文本的语调等方面。当您用一个句子或问题来指导 LLM 时，它便利用自己所学的知识，预测接下来最可能的一个或几个词。这不仅是基于它在训练期间观察到的模式和规则的推测。 在提示工程方面，鉴于 LLM 的概率本质，提示工程师面临的挑战是如何引导 LLM 向着高度可预测和准确的结果方向发展。在相关课程中，您将学习许多技巧，这些技巧将帮助您掌握高度可预测的 LLM 输出结果的艺术和科学。但在深入学习之前，可以先从一些简单的练习开始，激活思维。
2025-01-28
学习AI有啥好处
学习 AI 有以下好处： 英语学习方面： 利用智能辅助工具（如 Grammarly）进行写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 借助语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获得实时反馈和建议。 使用自适应学习平台（如 Duolingo）量身定制学习计划，获取个性化学习内容和练习。 依靠智能对话机器人（如 ChatGPT）进行会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习方面： 运用自适应学习系统（如 Khan Academy）获得个性化学习路径和练习题，实现精准推荐。 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath）获取数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手（如 Socratic）获得解答、教学视频和答疑服务，促进对数学知识的理解和掌握。 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的课程和实践项目，进行数学建模和问题求解。 此外，从与“AI+教育”前辈的交流中还能得出以下结论： 学习通常具有功利导向，只有能带来明显效果的学习才会引发强烈的付费意愿，比如在 K12 场景中，家长更关注孩子能否通过学习提高考试分数。 “突破性新技术+垂直行业知识”的组合能为学习者带来更高的投入产出比。以程序员为例，在某些特定行业，懂行业知识的程序员缺口很大。 在 AI 领域，让 AI 工程师懂行业，让行业专家懂 AI，投入产出比会很高，但前提是要找到 AI 在该行业的高价值应用场景。 现阶段“AI 口嗨者众，AI 实干家寡”的主要原因是缺乏能带来足够正反馈的高价值应用场景。 对于新手学习 AI，建议： 了解 AI 基本概念，阅读相关入门文章，熟悉术语和基础概念，了解其主要分支及联系。 按照“”中的课程开始学习之旅，特别推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 注重实践，尝试使用各种产品并分享实践成果。 体验如 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。
2025-01-28
我想学会使用ai，该学习哪些方面的知识
如果您想学会使用 AI ，以下是一些您需要学习的方面： 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，您可以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。 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。 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。 AI 的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点包括： 1. 学习路径偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 学习路径偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 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。
2025-01-27
大学生学习ai的哪个方面更好
对于大学生学习 AI，以下几个方面是不错的选择： 1. 编程语言：从 Python、JavaScript 等编程语言入手，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 工具和平台：尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验其应用场景。也可以探索一些面向大学生的 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：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 技术解决实际问题，培养动手能力。 5. 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，思考其对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 在教育领域，AI 带来了很多新的可能性： 个性化学习：可以大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供“口袋里的老师”，理解其独特需求，回答问题或测试技能。 学科学习：有像 Speak、Quazel、Lingostar 这样的应用帮助学习语言，Photomath、Mathly 指导数学学习，PeopleAI、Historical Figures 辅助历史学习。 作业辅助：Grammarly、Orchard、Lex 等工具帮助学生解决写作难题，提升写作水平。还有 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。
2025-01-27