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如何系统性地了解认知到熟练精通AI行业

Answer

要系统性地从了解认知到熟练精通 AI 行业,可以从以下几个方面入手:

基础理论

  • 明确人工智能、机器学习、深度学习的定义以及它们之间的关系。
  • 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。

数学基础

  • 掌握统计学基础,熟悉均值、中位数、方差等统计概念。
  • 了解线性代数中的向量、矩阵等基本概念。
  • 具备基础的概率论知识,例如条件概率、贝叶斯定理。

算法和模型

  • 对于监督学习,了解常用算法如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。
  • 熟悉无监督学习中的聚类、降维等算法。
  • 了解强化学习的基本概念。

评估和调优

  • 清楚如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。
  • 学习使用网格搜索等技术优化模型参数。

神经网络基础

  • 理解神经网络的基本结构,如前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。
  • 了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

此外,还可以通过了解当下 AI 行业的佼佼者 OpenAI 及其掌舵人山姆·奥特曼的为人处事态度和原则,洞悉其宏伟构想,从而掌握 AI 行业的理念趋势。

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References

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。

山姆·奥特曼传(一):我是如何走到今天的

在商业投资领域流传着这样一句话:想了解一个行业,需要了解行业中的龙头公司。而想了解一个公司,则需要首先了解它的领导。当下AI行业的佼佼者非OpenAI莫属,而山姆·奥特曼则是这家龙头公司的掌舵人。以小看大,了解其为人处事态度和原则,可洞悉这位领袖的优秀本质。以近看远,可看清其宏伟构想,掌握AI行业的理念趋势。

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以下是为您设计的从零开始系统学习 AI 的路线: 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。 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,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。 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。
2025-02-24
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户型方案布局AI软件有哪些
以下是一些户型方案布局的 AI 软件: 1. HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,设计师输入房间面积需求和土地约束,软件能自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
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小公司老板,日常工人中,如何用好AI
对于小公司老板在日常工人中用好 AI ,可以从以下几个方面入手: 提高效率和自动化流程 任务自动化: 1. 评估和识别日常重复性高的任务:分析日常工作流程,观察和记录员工工作,特别是耗时且重复性高的活动,确定理想的自动化候选项。 2. 确定具体目标:如提高效率、减少错误率、优化工作流程等,并计划和安排对员工日常工作的观察。 3. 引入自动化工具:根据企业需求和预算选择合适的工具,如 RPA 技术,部署并配置自动化软件,进行测试和优化。 业务流程优化: 1. 利用 AI 工具分析当前业务流程:选择合适的流程挖掘软件,收集相关数据并进行分析,识别效率瓶颈等问题。 2. 基于分析结果重新设计和优化流程:理解分析报告,调整和优化业务流程,实施新流程并进行员工培训和技术支持。 3. 持续监控和调整优化:根据实施结果和员工反馈进一步改进流程。 通过以上方法,中小企业能够显著提高工作流程的效率和有效性,实现更加精细化的管理。
2025-02-24
如何理解Deepseek认知启发式的设计理念
DeepSeek 认知启发式的设计理念主要包括以下几个方面: 1. 将 Agent 封装成 Prompt,并将 Prompt 储存在文件中,以保证最低成本的人人可用,同时减轻调试负担。 2. 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量,通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 4. 参照大模型的 temperature 设计了阈值系统,但可能形式大于实质,后续可能根据反馈修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定,而非 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不太稳定)。 此外,DeepSeek 具有以下特点: AI 特性定位:支持多模态理解,包括文本/代码/数学公式混合输入;具备动态上下文,即对话式连续记忆(约 4K tokens 上下文窗口);具有任务适应性,可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制:采用意图识别+内容生成双通道理,自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围,对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 在提示词系统方面: 基础指令框架包括四要素模板、格式控制语法等。格式控制语法中,强制结构使用```包裹格式要求,占位符标记用{{}}标注需填充内容,优先级符号中>表示关键要求,!表示禁止项。 进阶控制技巧包含思维链引导、知识库调用、多模态输出。思维链引导中有分步标记法和苏格拉底式追问;知识库调用中有领域限定指令和文献引用模式。 HiDeepSeek 是为解决使用 AI 工具时答案思考过程不可见的问题而设计的工具,其核心目标是让 AI 像人类交流时那样展示思考过程,在技术层面通过特别规则实现,例如要求 AI 思考像人类一样自然。它能帮助用户更好地理解和使用 AI,让 AI 成为更好的助手。
2025-02-11
deepseek认知启发的设计理念是什么
DeepSeek 的认知启发设计理念主要包括以下几个方面: 1. 将 Agent 封装成 Prompt,并将 Prompt 储存在文件中,以保证最低成本的人人可用,同时减轻调试负担。 2. 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定,而非 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不太稳定)。 此外,DeepSeek 具有以下特点: 多模态理解,支持文本/代码/数学公式混合输入。 动态上下文,具备对话式连续记忆(约 4K tokens 上下文窗口)。 任务适应性,可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 采用意图识别+内容生成双通道理,自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围,对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 在提示词系统方面: 有基础指令框架,包括四要素模板、格式控制语法等。 有进阶控制技巧,如思维链引导、知识库调用、多模态输出等。 HiDeepSeek 旨在解决使用 AI 工具时答案思考过程不可见的问题,其核心目标是让 AI 像人类交流时那样展示思考过程,通过特别的规则实现,让 AI 的回答不再是冰冷的结论,而是可跟踪、可理解的思考过程。
2025-02-11
如何提高认知水平
提高认知水平的方法有很多,以下是一些常见的建议: 学习新知识:不断学习新的知识和技能可以帮助我们扩展认知范围,提高思维能力和解决问题的能力。可以通过阅读书籍、参加课程、观看纪录片等方式来学习新知识。 锻炼身体:适当的身体锻炼可以促进大脑的血液循环,提高认知能力和注意力。可以选择跑步、游泳、健身等运动方式。 练习冥想:冥想可以帮助我们放松身心,提高专注力和自我意识。可以通过冥想应用程序或参加冥想课程来练习冥想。 挑战自我:尝试新的事物和挑战自己可以帮助我们突破舒适区,提高自信心和认知能力。可以选择参加比赛、尝试新的运动或学习新的语言等方式来挑战自我。 保持好奇心:好奇心是探索和学习的动力,可以帮助我们保持开放的心态和对新事物的兴趣。可以通过探索新的文化、旅行、尝试新的美食等方式来保持好奇心。 总之,提高认知水平需要不断学习、锻炼身体、练习冥想、挑战自我和保持好奇心等多种方式的结合。
2024-06-16
请问AI怎么用于自我认知(性格、能力、价值观)
AI在自我认知(性格、能力、价值观)方面的应用已经取得了一定进展,主要通过以下几种方式实现: 1. 个性测试与分析 AI可以通过分析用户在特定测试中的反应和行为,帮助评估个性特征。 示例: 16型人格测试(MBTI):AI系统可以分析用户在MBTI测试中的回答,生成详细的个性报告,并根据报告提供个性化的建议。 大五人格测试(Big Five):通过机器学习算法,AI可以对用户在大五人格测试中的表现进行分析,并评估其开放性、尽责性、外向性、宜人性和神经质等维度。 2. 行为数据分析 通过分析用户在社交媒体、工作平台等环境中的行为数据,AI可以推断出个性、能力和价值观等特征。 示例: 社交媒体分析:AI可以分析用户在社交媒体上的发布内容、点赞和评论行为,推断其性格特征、兴趣爱好和价值观。 工作行为分析:在工作环境中,AI可以通过分析邮件、任务完成情况、会议记录等数据,评估用户的工作能力、沟通风格和职业倾向。 3. 情感与语音分析 通过情感分析和语音识别技术,AI可以分析用户的情感状态和沟通风格,帮助了解其内在特质。 示例: 情感分析:AI可以分析用户在文本、语音或视频中的情感表达,评估其情感稳定性、情绪倾向和压力水平。 语音识别:通过分析用户的语音语调、语速和语言使用习惯,AI可以推断其自信心、外向性和沟通能力。 4. 游戏与模拟 通过游戏和虚拟环境,AI可以观察用户的行为选择和决策模式,评估其性格特征和价值观。 示例: 游戏化评估:AI可以设计特定的游戏场景,观察用户在不同情境下的决策和行为,评估其风险偏好、合作精神和道德观念。 虚拟现实(VR)模拟:在VR环境中,AI可以模拟各种真实生活情境,观察用户的反应和选择,从而评估其个性和价值观。 5. 个性化推荐系统 AI可以根据用户的历史行为和偏好,提供个性化的内容推荐,进一步了解其兴趣和价值观。 示例: 内容推荐:通过分析用户的阅读、观看和购物历史,AI可以提供个性化的内容推荐,如文章、视频、商品等,帮助了解用户的兴趣和价值观。 职业推荐:AI可以根据用户的能力、兴趣和职业倾向,推荐适合的职业发展路径和培训课程,帮助用户了解自己的职业能力和潜力。 具体平台和工具 1. . Crystal Knows 功能:分析社交媒体和职业平台上的数据,提供个性化的性格分析和沟通建议。 应用:适用于团队协作、销售和招聘等领域,通过理解他人性格提高沟通效果。 2. Pymetrics 功能:通过神经科学游戏评估用户的认知和情感特征,帮助匹配适合的职业和角色。 应用:广泛应用于招聘和职业发展,帮助企业找到合适的候选人。 3. Receptiviti 功能:使用情感和心理分析技术,通过文本分析评估用户的心理特征和情绪状态。 应用:适用于员工满意度评估、客户情感分析和心理健康监测。 总结 AI在自我认知领域的应用,通过多种技术手段,如个性测试、行为数据分析、情感与语音分析、游戏与模拟、个性化推荐系统等,帮助用户更好地了解自己的性格、能力和价值观。这些技术不仅可以提高个人的自我认知水平,还可以在招聘、职业发展、心理健康等方面提供重要支持。随着AI技术的不断进步,其在自我认知领域的应用将会更加广泛和深入。
2024-05-22
学完以上课程 熟练上手实操,需要多长时间,请回答需要多长时间而不是回答课程数量
学习不同的 AI 课程并熟练上手实操所需时间因人而异,但大致估计如下: 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中制作微信机器人的共学课程,包含 6 个分享,每个分享 2 3 小时,需要有大块完整时间,可能需要数天甚至更长时间才能学完。 入门强化学习,如果没有基础,学习概率论和线性代数相关课程大约需要周末一天时间;吴恩达和李宏毅的课程约 25 小时;《动手学深度学习》前五章约 10 小时;王树森课程的前几节约 5 小时;《动手学强化学习》看到 DQN 部分约十几小时。 微软 AI 初学者入门课程为期 12 周、共 24 课时。 需要注意的是,这只是一个大致的估计,实际所需时间会受到个人学习能力、投入程度等因素的影响。
2025-02-19
小白怎样学习ai工具 熟练运用于工作生活
以下是为小白提供的学习 AI 工具并运用于工作生活的建议: 一、从菜鸟到达人的进阶之路 可以参考元子的进化史: 1. Day 1:懵懵懂懂,只会说“你好,帮我写个报告”。 2. Day 7:学会表达,比如“帮我写一份周报,重点说明项目进度”。 3. Day 14:熟练掌握,例如“我需要一份项目总结,包含数据分析和改进建议”。 4. Day 30:把常规 AI 工具都试过一遍,并选定自己要持续玩的方向,比如 AI Agent。 5. Day 60:组队参加 AI Agent 比赛并有幸得奖。 这里推荐一个社区小伙伴的 100 天 AI 之路,每天都有记载,大家可以感受一下进境: 元子的心得: 1. 不要怕问“笨”问题,但要多直接问 AI。 2. 解决一个小问题也是进步,不积跬步,无以至千里。 3. 多试多练才是王道,来社区共学,一群人走得更远。 4. 融入生活和工作才能持久,学完就用才是王道,不要纯靠意志力。 二、工作中的 AI 小帮手 1. 需要快速生成报告,AI 来帮忙。 2. 需要快速整理数据,AI 来处理。 3. 需要快速翻译文件,AI 来翻译。 4. 需要快速优化文案,AI 来优化。 三、参与制作 AI 动画短片的经验分享 在参与设计 AI 动画短片时,比如负责“刺猬菠萝”角色的图片和视频制作,即使没有相关经验,在他人指导下也能逐渐掌握基本技巧,并通过 MJ 和 RunWayAI 工具提高效率。 为了做好这件事,可以: 1. 利用 WaytoAGI 社群中的入门资料,快速了解动画制作的基本流程和技术。 2. 积极参与团队讨论,向有经验的大佬请教,多多参与「共创活动」,不仅能快速学习,还能收获伙伴。 四、AI 与生活 对于超出自己理解范围的事情,最简单的方法就是试一试。学习新东西,百闻不如一练。在面向父母的“AI 布道”活动中会发现,AI 工具虽强大,但与普通人之间存在一定距离。AI 是未来必然的方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,能让普通人更快受益。 如果想要跟元子交朋友、一起在 AI 路上探寻,欢迎戳这里:
2025-02-18
普通人如何熟练的使用Ai
普通人要熟练使用 AI ,可以参考以下几点: 1. 提供背景信息:在使用 AI 时,尽可能为其提供详细的背景信息,以确保输出更准确和有用。 2. 让 AI 自我反思:促使 AI 对每次输出的内容进行再次思考,提高输出质量。 3. 尝试使用:对于超出自己理解范围的 AI ,最简单的方法是亲自试一试,百闻不如一练。 4. 了解 AI 能力边界:虽然目前难以明确类似 GPT4 等模型的具体能力边界,但要心中有数,避免在边界外的任务上过度依赖。 5. 接受培训:使用 AI 时接受一定的培训,能提高任务完成的效率和质量。 6. 注意协作方式:可以采用“半人马”模式,即人与 AI 紧密结合但各司其职,人类主导流程并合理调配资源;也可以向“机械人”模式发展,实现人与 AI 的高度融合,更精细化地协作和创作。 此外,尽可能简单地试用 AI ,是让普通人在 AI 发展中更快受益的好方式。
2025-01-15
要熟练使用ai的话,英语得是哪个级别的?
要熟练使用 AI ,对英语水平的要求会因具体的应用场景和个人需求而有所不同。 一般来说,如果是为了进行基本的交流和获取常见的信息,具备大学英语四级左右的水平可能就能够初步应对。但如果想要更深入地理解和运用 AI 中的复杂技术文档、进行专业领域的交流,或者参与国际前沿的研究和讨论,可能需要达到大学英语六级甚至更高的水平,如雅思 6.5 分及以上。 例如,在一些需要准确理解和运用复杂句子结构、多样化词汇,并能进行深入的观点阐述和交流的场景中,较高的英语水平会更有优势。 同时,学英语的目的和需求不同,所需的英语水平也不同。比如,为了跨语言交流、应试、工作、获取信息或理解文化等,学习的必要性和路径都会有所差异。 在使用 AI 辅助英语学习时,要注意一些事项:AI 只是辅助工具,不能替代人的思考;给 AI 的信息要尽可能准确、清晰;要注重思维启发和知识学习而非单纯获取答案;掌握一些向 AI 提问的技巧;养成做一道题就新开一个对话的好习惯;对于英语、语文之外的学科的学习要慎用 AI 。 此外,英语学习的重点在于“有效输入”,然后是理解后的输出。可以尝试不开字幕听感兴趣的优质播客,每天熟读并背诵一篇 100 字短文等方法。
2025-01-07
有哪些ChatGPT相关的工具和插件需要熟练使用
以下是一些与 ChatGPT 相关的工具和插件,您需要熟练使用: 1. 内容生成:GPT 可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。例如:https://chat.openai.com/ 、https://bard.google.com/extensions 、https://claude.ai/ 。 2. 聊天机器人:GPT 可以作为聊天机器人的后端,提供自然的对话体验。如: 。 3. 问答系统:GPT 可以用于问答系统,为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要:GPT 可以生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译:虽然 GPT 不是专门为机器翻译设计的,但它在这方面也有不错的表现。 6. 群聊总结: 。 7. 代码生成:GPT3 和其后续版本已经被证明可以生成代码片段,甚至帮助开发者解决编程问题。 8. 教育:GPT 可以用于教育领域,帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件:webpilot 。 10. PDF 对话:演示 www.chatpdf.com 。 11. PPT 生成: 。 12. 音视频提取总结:https://bibigpt.co/r/AJ 。 13. 播客总结:https://podwise.xyz/dashboard/trending 。 14. 生成脑图:https://xmind.ai/editor/ 。 此外,ChatGPT 还推出了一些插件示例,如网页浏览器(将 Bing 添加到对话中,可访问互联网内容)、代码解释器(在沙盒和防火墙执行环境中添加一个实时的 Python 解释器)、检索(为个人和组织文档提供语义搜索)。 Claude 2 是常用的 PDF 与长文阅读器,ChatGPT 配合 ShowMe 和 WebPilot 插件也会非常有效,特别是集成了 GPT4V 多模态后,一些图表的解释很方便,结果配合原图一起保存。Notion 是主要的外脑想法组装工厂,Notion AI 对创作有帮助,ChatGPT 输出内容品质较好,可配合 Notion 使用,最后用 Google Doc 完成输出交付物。微软 Office 套件将集成 GPT4 作为 Copilot 能力,OneNote 计划在今年 11 月成为首个可以 Copilot 的套件应用;Google 也宣布把 Bard 集成到了自己的全线产品,包括 Search、Google Map、Google Workspace 等。
2024-12-03
如何快速上手AI人工智能,并在工作和生活中熟练应用
以下是快速上手 AI 人工智能并在工作和生活中熟练应用的方法: 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进行深入学习。 4. 学习核心产品链路相关概念: 了解 AI 应用,它是以自然语言为主要交互形式,通常包含一个或多个技能。 熟悉技能(Skills),即 AI 应用所具备的各种能力,如应用问答、数据查询、数据更新等。 掌握数据和知识,这是支撑 AI 技能的数据资产,聚合各类数据,包括数据表、分析表、知识库和数据流。 理解记忆,它是存储和检索信息的能力,用于学习和记忆与用户和环境交互中的经验,为用户提供更定制化更精准的服务。 明确权限,即定义数据可被哪些用户访问和操作。 了解模型配置,包括配置 AI 应用使用的模型及相关参数。 掌握应用发布,将开发好的应用发布到不同渠道,如 Lark Bot 和 My AI 等。 学会应用管理,在应用发布上线后,管理应用的数据、进行角色授权、监控应用使用状态等。 5. 对于 Python + AI 的学习: 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理:理解异常,学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作:学习文件读写,理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。 AI 背景知识:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础:熟悉统计学基础(如均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(如向量、矩阵等基本概念)、概率论(如条件概率、贝叶斯定理)。 算法和模型:了解监督学习(如线性回归、决策树、支持向量机(SVM))、无监督学习(如聚类、降维等算法)、强化学习的基本概念。 评估和调优:了解如何评估模型性能(包括交叉验证、精确度、召回率等),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。
2024-08-22
《DeepSeek:从入门到精通》
《DeepSeek:从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南。该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能,如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等,并探讨了如何使用 DeepSeek,包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法,旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用,提升工作效率和创新能力。 此外,还有一些相关的报告和内容,如 2 月 10 日社区动态速览中提到的《2025DeepSeek 爆火详细报告:回顾 DeepSeek 的爆火过程》《DeepSeek 15 天指导手册——从入门到精通》《DeepSeekV3 技术报告》中文翻译版、华西证券的《计算机行业深度Deepseek:国产 AI 应用的“诺曼底时刻”》、中信建投的《DeepSeek R1 深度解析及算力影响几何》等。
2025-02-24
Deepseek 从入门到精通
以下是关于 DeepSeek 从入门到精通的相关资源: 《》 ,由清华大学新闻与传播学院、新媒体研究中心、元宇宙文化实验室提供,类型为 PPT 课件。
2025-02-21
DeepSeek从入门到精通
以下是关于 DeepSeek 从入门到精通的相关内容: 清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品了《DeepSeek:从入门到精通》指南,详细阐述了 DeepSeek 的功能,包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等,并探讨了如何使用 DeepSeek,包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法,旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用,提升工作效率和创新能力。 相关资料: 2025 年 2 月的历史更新中,发布了《DeepSeek 15 天指导手册——从入门到精通》等报告。
2025-02-11
DEEPSEEK的从入门到精通的课程
《DeepSeek:从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南。该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能,如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等。同时探讨了如何使用 DeepSeek,包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。此外,文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法,旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用,提升工作效率和创新能力。您可以通过以下链接查看:https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg
2025-02-10
DeepSeek从入门到精通
DeepSeek 从入门到精通的相关内容如下: 由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南,详细阐述了 DeepSeek 的功能,包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等,并探讨了如何使用 DeepSeek,包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法,旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用,提升工作效率和创新能力。 相关资料包括:。 2025 年 2 月的历史更新中,相关报告有《》。
2025-02-10
deepseek入门到精通
以下是关于 DeepSeek 从入门到精通的相关内容: 效果对比:用 Coze 做了小测试,可对比查看相关视频。 如何使用: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担。 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(对作者有难度)和 Markdown(运行下来似乎不是很稳定)。 完整提示词:v 1.3 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期为作者提供了很多思考方向;Thinking Claude 是作者现在最喜欢使用的 Claude 提示词,也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源;Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 此外,《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南,详细阐述了 DeepSeek 的功能,包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等,并探讨了如何使用 DeepSeek,包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法,旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用,提升工作效率和创新能力。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型,它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样,同属于基于强化学习 RL 的推理(Reasoning)模型。其标志性表现是在回答用户问题前,会先进行“自问自答”式的推理思考,凭此提升最终回答的质量。这种能力源于其背后独特的“教育方式”,在许多其他的 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时,DeepSeek R1 已经率先进入了“自学成才”的新阶段。
2025-02-07