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国内有哪些学习通用人工智能的峰会或者活动

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以下是国内一些学习通用人工智能的峰会或者活动：

  • 2024 北京智源大会：这是人工智能领域的综合性内行盛会，自 2019 年 10 月首度亮相，已成功举办五届，今年是第六届。大会以全球技术视野、内行精英汇聚、洞察关键趋势为鲜明特色，邀请海内外研究者开展精彩演讲与深入对话。共有 11 位图灵奖得主曾参与大会，每年有 200 位顶尖专家出席，来自 30 多个国家和地区的 50 万观众汇聚一堂，分享研究成果、探寻前沿知识、交流实践经验、建立紧密合作。论坛议程及介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/x-hDzdTMtzigyq68_aNFVg 。2024 年 6 月 14 日上午举行，主持人是黄铁军，智源研究院理事长。开幕式于 09:00 - 09:20 致辞，智源进展报告于 09:20 - 10:00 进行，报告人是王仲远，智源研究院院长。全体大会包括 10:00 - 11:00 的主题报告：多模态大模型，报告人是特邀嘉宾 Aditya Ramesh，OpenAl Sora 及 DALL.E 团队负责人，对话嘉宾是谢赛宁，纽约大学助理教授。11:00 - 12:30 进行主题讨论：通用人工智能。Talk 2 环节 1 是 Fireside Chat，对话嘉宾是李开复，零一万物 CEO 张亚勤，清华大学智能产业研究院院长，智源学术顾问委员。环节 2 是报告大模型为通用人工智能带来曙光，报告人是王海峰，百度 CTO。环节 3 是尖峰对话：通往 AGI 之路，主持人是王仲远，智源研究院院长，对话嘉宾是王小川，百川智能 CEO 张鹏，智谱 AI CEO 杨植麟，月之暗面 CEO 李大海，面壁智能 CEO 。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

2024 北京智源大会 图文直播

北京智源大会是人工智能领域综合性内行盛会，自2019年10月首度亮相，已成功举办五届，今年是第六届。大会以全球技术视野、内行精英汇聚、洞察关键趋势为鲜明特色，邀请海内外研究者开展精彩演讲与深入对话。共有11位图灵奖得主曾参与大会，每年有200位顶尖专家出席，来自30多个国家和地区的50万观众汇聚一堂，分享研究成果、探寻前沿知识、交流实践经验、建立紧密合作。论坛议程及介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/x-hDzdTMtzigyq68_aNFVg2024年6月14日上午主持人：黄铁军，智源研究院理事长[heading4]开幕式[content]09:00-09:20致辞[heading4]智源进展报告[content]09:20-10:00报告人：王仲远，智源研究院院长[heading4]全体大会[content]10:00-11:00主题报告：多模态大模型报告人：特邀嘉宾Aditya Ramesh，OpenAl Sora及DALL.E团队负责人对话嘉宾：谢赛宁，纽约大学助理教授11:00-12:30主题讨论：通用人工智能Talk 2.环节1：Fireside Chat对话嘉宾：李开复，零一万物CEO张亚勤，清华大学智能产业研究院院长，智源学术顾问委员环节2：报告大模型为通用人工智能带来曙光报告人：王海峰，百度CTO环节3：尖峰对话：通往AGI之路主持人：王仲远，智源研究院院长对话嘉宾：王小川，百川智能CEO张鹏，智谱AI CEO杨植麟，月之暗面CEO李大海，面壁智能CEO

一位投资人的AI信息源

([https://lnkd.in/gCqcchA9](https://lnkd.in/gCqcchA9))--[工业界]Gen AI conference([https://www.joingen.ai/](https://www.joingen.ai/))--[工业界]Nvidia GTC Conference([https://lnkd.in/gr6BVgZD](https://lnkd.in/gr6BVgZD))--[工业界]World Summit AI([https://lnkd.in/gm9ZkGe8](https://lnkd.in/gm9ZkGe8);[https://worldsummit.ai/](https://worldsummit.ai/))--[工业界]AI and Big Data Expo([https://lnkd.in/gAcDMJs5](https://lnkd.in/gAcDMJs5);[https://www.ai-expo.net/](https://www.ai-expo.net/)--[工业界]Data+AI Summit by Databricks([https://lnkd.in/gF5QyXYv](https://lnkd.in/gF5QyXYv))--[工业界]Ai4 Conference([https://ai4.io/usa/](https://ai4.io/usa/))--[工业界]Scale Transform X([https://lnkd.in/g_YTQQPx](https://lnkd.in/g_YTQQPx))--[学术界]CVPR([https://lnkd.in/gX-Sk8jv](https://lnkd.in/gX-Sk8jv))--[学术界]ICLR([https://iclr.cc/](https://iclr.cc/))--[学术界]ICML([https://lnkd.in/gR_uZiAF](https://lnkd.in/gR_uZiAF))--[学术界]NeurIPS([https://nips.cc/]

生成式AI季度数据报告_2024Q1.pdf

•全球明星AI产品近一年的访问量数据，也可以访问Toolify进行查看报告榜单正文网址：aiwatch.ai本产品保密并受到版权法保护Confidential and Protected by Copyright Laws推特：@financeYF5赛道•天花板潜力TAM：257亿$(2025)•对标公司：Alexa(亚马逊)、Siri(苹果)•总体趋势：快速增长，+21% •月平均增速：1.4亿PV/月•原生产品占比：高，90+%竞争• Top1 73%• Top3 93%•马太效应：强•网络效应：弱•大厂是否入局：强势入局•大厂占比：低5% •技术门槛：高 Top1初创公司• ChatGPT(OpenAI)•估值：800亿$ • 3月PV：17.6亿•付费用户数：200万（8月，a16z）• ARR：20亿$（2023.12）• PS：40x•单用户PV价值：45.45$ • ChatGPT保持领先，Claude、Gemini快速追赶，头部流量与受底层模型能力正相关，Claude、Gemini模型升级后均迎来流量大幅提升。国内企业Kimi3月快速起量，进入流量前101.1通用ChatBotaiwatch.ai访问网址或扫码查看完整版数据23年12月至24年3月月访问量排行榜及变化情况

其他人在问
人工智能相关的销售行业
以下是与人工智能相关的销售行业的一些信息： 与销售工作有关的 AI 工具： Salesforce 爱因斯坦：能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让销售团队专注于关键方面，如建立客户关系和完成交易。 Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时研究。 关于大模型与利润分配：大模型拿走产业绝大部分利润取决于两个前提，一是 AGI 能否实现，二是大模型公司能否实现垄断。AGI 能否实现是个黑盒，行业内顶级专家对此有分歧。在 AGI 未达到时，大模型公司难以低成本提供所有端到端的解决方案，客户需要具体的解决方案，应用层公司在其中发挥作用。以 AI 销售为例，需根据客户类型和场景应用大模型能力，不同销售场景和客户类型意味着背后的产品不同，需要精心设计，不仅是模型层面能解决的问题。
2024-12-19
怎么利用人工智能为一家一人公司赋能，具体实施办法，图片，视频等除外，讲一些实用的，新的想法
对于一家一人公司而言，利用人工智能赋能可以从以下几个实用且新颖的方面入手： 首先，在客户服务方面，可以运用智能聊天机器人来处理常见问题，提高响应速度和服务质量。通过自然语言处理技术，让机器人能够理解客户的需求并提供准确的回答。 其次，在市场营销中，利用人工智能进行数据分析，深入了解目标客户的行为和偏好，从而精准定位市场，制定更有效的营销策略。 再者，在业务流程优化上，借助人工智能的自动化能力，例如自动化文档处理、自动化邮件分类等，节省时间和精力，提高工作效率。 另外，在财务管理方面，使用人工智能工具进行风险预测和财务规划，帮助做出更明智的决策。 最后，在产品研发中，利用人工智能的创意生成能力，获取新的产品设计思路和创新点。
2024-12-18
人工智能会出现自主意识吗
目前对于人工智能是否会出现自主意识尚无定论。 一方面，有观点认为模仿可能是使 AI 具有“自主意识”的一种可能路径。如果一个 AI 可以长期观察人类，在类似条件再次触发时，可能会判断形成某一动机是大概率事件，进而通过长期模仿训练而产生动机。并且，如果让数字克隆体可以交流、融合，形成群体智能，也可能促使其产生自主意识。 另一方面，按照一些专家的预测，当 AI 变得比人类更聪明，达到奇点时，机器可能会具有自我意识和超级智能，届时我们对机器意识的概念将有重大转变，可能会面对真正的数字生命形式。但目前的 LLM 应用程序和智能体还未达到完全自主智能体的水平。 总之，关于人工智能是否会出现自主意识仍在探讨和研究中。
2024-12-18
如果人工智能继续发展，人类社会会变成什么样子。
人工智能的继续发展将给人类社会带来多方面的影响。 一方面，它会带来一些负面影响，比如对劳动力市场产生重大影响，但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢，人们也不必担心缺乏事情可做。因为人们天生有创造和彼此有用的欲望，人工智能将放大这种能力，社会将重新进入不断扩张的世界，专注于正和游戏。 另一方面，在未来几十年，我们将能够做许多像魔法一样的事情。这种发展并非新鲜事物，但会加速。人们能力的提升并非源于基因改变，而是得益于社会基础设施。人工智能将为人们提供解决困难问题的工具，添加新的进步支柱。很快我们能与人工智能合作完成更多事情，最终每个人都可能拥有个人的虚拟专家团队，实现各种想象。比如在医疗保健、软件创造等方面。有了新能力，能实现共同繁荣，改善世界各地人民的生活。 然而，单纯的繁荣不一定带来幸福，但确实能显著改善生活。我们有可能在几千天内拥有超级智能，最终实现这一目标。在通往智能未来的道路上，我们既要乐观探索其无限可能，也要谨慎警惕潜在风险，才能与 AI 和谐共舞，共同创造美好未来。
2024-12-18
全球人工智能治理报告中的全球人工智能的十大议题，十个议题中选一个写认识理解、研究方向、未来
以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容： 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中： 认识理解：该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性，并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向：深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现，以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略，以降低潜在风险。 未来：随着 AI 技术的广泛应用，对于极端风险的模型评估将越发重要，有望形成更加完善和严格的评估标准和方法，以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题，以上仅为示例，您可以补充更具体的需求，以便为您提供更精准的回答。
2024-12-18
全球人工智能治理报告
以下是关于全球人工智能治理的相关报告内容： 英国： 创建了世界上第一个人工智能安全研究所（AISA），其有三个核心功能：在部署前对高级模型进行评估；建立国家能力并开展研究；协调国际合作伙伴。 AISA 还发布了 Inspect 框架，用于 LLM 安全评估，涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。 宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，双方同意共同开发测试，并计划在美国旧金山设立办事处。 通过其高级研究与发明机构（ARIA），花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。 政府报道称计划设立“AI 安全研究实验室”，旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。 美国： 能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 大型实验室努力应对欧洲监管。 对中国实施更严格的出口管制和投资限制，商务部要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售，采取措施阻止或限制中国初创企业的投资，并向国际合作伙伴施压。 欧洲： 《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效，成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区，执行将分阶段进行，对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 中国： 是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，审查机构已介入。 持续生产 SOTA 模型，由国家互联网信息办公室监督。 政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案，发布模型前须提交测试以校准拒绝率。 禁止 Hugging Face 等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。
2024-12-18
通用人工智能 英语翻译
“通用人工智能”常见的英语翻译有：“Artificial General Intelligence”（简称 AGI） 。更多信息请见 。
2024-12-13
智能体是什么？设计框架及关键技术是什么？如何从通用大模型搭建一款智能体
智能体是建立在大模型之上的具有特定功能的系统。 其特点包括： 1. 强大的学习能力：能通过大量数据学习，理解和处理语言、图像等多种信息。 2. 灵活性：适应不同任务和环境。 3. 泛化能力：将学到的知识泛化到新情境，解决未见过的类似问题。 智能体的应用领域广泛，如： 1. 自动驾驶：感知周围环境并做出驾驶决策。 2. 家居自动化：根据环境和用户行为自动调节设备。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理提供自动化客户支持。 6. 机器人：各类机器人中的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤： 1. 定义目标：明确需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统采集环境数据。 3. 决策机制：定义决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备执行决策。 5. 学习与优化：若为学习型智能体，设计学习算法以改进。 从通用大模型搭建一款智能体，可参考以下流程： 本智能体的实现包含 3 个工作流和 6 个图像流，整体包含 171 个节点。采用单 Agent 管理多工作流策略，流程包括： 1. 信息聚合与数据挖掘：通过高度集成的数据采集机制，全面收集产品关键信息。 2. 卖点提炼与优化：运用先进的大模型分析信息，提炼具有市场竞争力和独特性的卖点。 3. 买点转化与策略应用：将卖点转化为消费者视角的买点，增强产品吸引力。 4. 视觉化信息呈现：设计直观且具有冲击力的卡片展示，确保信息传达的有效性和视觉吸引力。 5. 文案与脚本调整：根据目标受众偏好和媒体渠道，动态调整文案或脚本，实现内容的最佳适配。 6. 流程结果存储与分析：将处理结果系统化地存储到飞书，以供未来策略优化和决策支持。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-04
ai通用概念
以下是关于 AI 通用概念的详细介绍： 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）：一种目标，让机器展现智慧。 生成式人工智能（Generative AI，简称 GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 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 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（Artificial Intelligence Generated Content）：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。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。 对于 AI 的定义，目前没有普遍共识的通用定义。我们将 AI 定义为具有以下两个产生定制监管响应需求的特征： “适应性”：使解释系统结果的意图或逻辑变得困难。 “自主性”：使为结果分配责任变得困难，一些 AI 系统可以在没有人类明确意图或持续控制的情况下做出决策。 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如下：（此处未提供相关地址信息）
2024-11-20
评价tts合成效果有什么通用标准吗
对 TTS 合成效果的评价主要分为主观评价和客观评价。 主观评价是通过人类对语音进行打分，常见的方法包括平均意见得分（MOS）、众包平均意见得分（CMOS）和 ABX 测试。其中 MOS 评测较为宽泛，可测试语音的不同方面，如自然度 MOS 和相似度 MOS。国际电信联盟将 MOS 评测规范化为 ITUT P.800，其中绝对等级评分（ACR）应用广泛，其根据音频级别给出 1 至 5 分的评价标准，分数越大表示语音质量越好，MOS 大于 4 时音质较好，低于 3 则有较大缺陷。但人类评分结果易受干扰，如音频样本呈现形式、有无上下文等。 客观评价是通过计算机自动给出语音音质的评估，在语音合成领域研究较少。客观评价可分为有参考和无参考质量评估，有参考评估方法需要音质优异的参考信号，常见的有 ITUT P.861（MNB）、ITUT P.862（PESQ）、ITUT P.863（POLQA）、STOI 和 BSSEval 等；无参考评估方法不需要参考信号，常见的包括基于信号的 ITUT P.563 和 ANIQUE+、基于参数的 ITUT G.107（EModel），近年来深度学习也应用到无参考质量评估中，如 AutoMOS、QualityNet、NISQA 和 MOSNet 等。 获取平均意见得分时，实验要求获取多样化且数量足够大的音频样本，在具有特定声学特性的设备上进行测评，控制被试遵循同样标准，确保实验环境一致。实验方法有实验室方式和众包两种，实验室方式能稳定保证实验环境，但人力成本高；众包方式易于获得有效评估结果，但无法确保试听条件。
2024-11-20
评价tts合成效果有什么通用标准吗
对 TTS 合成效果的评价主要分为主观评价和客观评价。 主观评价是通过人类对语音进行打分，常见的方法有平均意见得分（MOS）、众包平均意见得分（CMOS）和 ABX 测试。MOS 评测较为灵活，可测试语音的不同方面，如自然度 MOS 和相似度 MOS。国际电信联盟（ITU）将 MOS 评测规范化为 ITUT P.800，其中绝对等级评分（ACR）应用广泛，其根据音频级别给出 1 至 5 分的评价，分数越大表示语音质量越好，MOS 大于 4 时音质较好，低于 3 则有较大缺陷。但人类评分结果受干扰因素多，如音频样本呈现形式、上下文等。 客观评价是通过计算机自动给出语音音质的评估，在语音合成领域研究较少。客观评价可分为有参考和无参考质量评估，有参考评估方法需要音质优异的参考信号，常见的有 ITUT P.861（MNB）、ITUT P.862（PESQ）、ITUT P.863（POLQA）、STOI 和 BSSEval 等；无参考评估方法不需要参考信号，常见的包括基于信号的 ITUT P.563 和 ANIQUE+、基于参数的 ITUT G.107（EModel），近年来深度学习也应用到无参考质量评估中，如 AutoMOS、QualityNet、NISQA 和 MOSNet 等。 获取平均意见得分时，实验要求获取多样化且数量足够大的音频样本，在具有特定声学特性的设备上进行，控制被试遵循同样标准，确保实验环境一致。实验方法有实验室方式和众包，实验室方式能控制测试要素，但人力成本高；众包易于获得评估结果，但无法确保试听条件。
2024-11-20
一个大学生，如果要了解学习通用人工智能，提高其通用人工智能素养，请给出你的建议
以下是给大学生了解学习通用人工智能、提高通用人工智能素养的建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 体验如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，了解其应用场景。 探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向大学生的平台。 3. 学习 AI 基础知识： 掌握 AI 的基本概念、发展历程。 熟悉主要技术，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，了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 6. 深入学习数学知识： 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：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 7. 掌握算法和模型： 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：了解基本概念。 8. 了解评估和调优： 性能评估：学会评估模型性能的方法，如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 9. 学习神经网络基础： 网络结构：理解前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等基本结构。 激活函数：熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-17
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
好长时间没接触AI了，大概有三四个月没学习了，你能快速指引我吗
以下是为您提供的快速指引，帮助您重新学习 AI： 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。 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 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。建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 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，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域，新的研究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。 希望以上指引对您有所帮助，祝您在 AI 学习中取得进步！
2024-12-19