我是个小白,该如何学习AI

以下是一些可以帮忙做 Excel 表格的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。

以下是为您推荐的一些国内好用的 AI 产品： 1. 图像类产品： 可灵：由快手团队开发，可生成高质量的图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，重度用户年费可达几千元，轻度用户有每日免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可，但存在一些局限性，如某些类型的图像因国内监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色。 2. 聊天对话类产品： Kimi：具有超长上下文能力，最初支持 20 万字，现提升到 200 万字，对处理长文本或大量信息任务有优势，但文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如其他产品，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言：背后技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色，以 ChatGPT 为对标打造用户体验，是国内首批开放智能体应用的公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出色。 3. 其他类产品： 美趣 AI：原生图片生成，所属公司为兴利和。 说得相机提词器：功能写作软件。 AI 智能写作：原生写作软件，所属公司为汉酷网络。 创客贴 AI：功能平面设计，所属公司为艺源酷科技。 360AI 搜索：功能智慧搜索，所属公司为 360。 图趣 AI：原生图片生成。 Molica AI：原生图片生成。 文案宝：原生个人助理。

以下是一些电商常用的 AI 工具： 1. 电商 AI 工具库基础版（作者：清酒）： 收集了十几款电商领域能用得上的 AI 工具，结合场景特别直观。 按照电商的角色进行了区分，无论您是买家、卖家、渠道还是生产者，都能找到合适的 AI 工具。 不仅有产品形态，还有非常具体的使用描述。您可以通过链接 https://i1lfku7w5p.feishu.cn/sheets/PJZTsTnDQhZnAatp2dccKYjQnnh 查看。 2. 生成式 AI 工具： 像这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片，这对于向在线购物者销售产品非常重要。 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 3. 营销领域的 AI 工具： Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，从免费到商业级不等，可用于制作营销视频、产品演示等。 HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助电商从业者高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于如何学习提示词运用的建议： 1. 理解提示词的作用：提示词为模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，在领域社区、Github 等资源中获取大量案例。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出结果提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等，辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域，持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。同时，在与大模型交互时，方法论不是关键，不断尝试和交互是最佳方法，无需严格遵循规则，未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外，用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性，其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。

学习 AI 是否有必要报课程取决于您的具体情况和需求。 如果您想深入学习 AI 中的美学概念和操作，可以考虑报野菩萨课程。对于入门学习，有多种途径可供选择。比如，可以先从国内模型工具入手，因为其不花钱。学习过程可以从提示词开始，国内的大语言模型工具好用，并且在与各类模型对话中提示词具有重要性，结构化提示词还有优势。您还可以参考温达、李弘毅老师的课程等。 另外，若想进阶学习，可能需要考虑高阶方向。在学习过程中，对于账户投资，初期可先从国内模型工具入手。同时，若想深入学习某些内容，可查看官方 cookbook，创作者将内容做成可视化形式也会发到群里。入门经典必读和面向开发者的文章也值得阅读，欢迎上传相关 PPT 用作参考。 总之，是否报课程要综合考虑您的学习目标、预算和现有基础等因素。

以下是目前一些具有优势的 AI 软件： 在移动设备上，图片和视频内容编辑方面，传统创意工具转型的生成式 AI 优先，如排名较高的美图秀秀（第 9 位）、SNOW（第 30 位）和 Adobe Express（第 35 位）。 ChatGPT 第三次以巨大优势成为网络和移动端排名第一的产品。 Perplexity 在网络上排名第三，是一款专注于提供简明、实时和准确查询答案并引用来源的人工智能搜索引擎，其在访问时长方面略胜于 ChatGPT，且首次进入移动端前 50 名榜单。 Anthropic 的 Claude 是 ChatGPT 的直接竞争对手，在网页排名中进入前五，排名第 4。

对于完全没有编程基础但想做智能客服的小白，以下是一些建议： 1. 先对 AI 有初步的了解，明确自己的需求和目标。 2. 学习一些基本的概念，比如什么是 AI、提示词工程等。 3. 可以参考他人的学习路径，例如以“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等为关键词。 4. 要有耐心，在 AI 的帮助下一步一步来，并在这个过程中逐渐学习一些编程知识。 5. 避免追求“大而全”和完美主义，从小的功能和简单的应用开始，尽快让系统“跑起来”，获得实际使用的反馈，再不断改进。 同时，有一些成功的案例可供参考。比如有人从完全不懂代码和英语很差的状态，通过不断学习和实践，在公司中实现了智能客服从创建到应用的过程，还创建了多个智能体。但也要注意，现实中真正的应用往往有复杂的需求，不能完全依赖 AI 一次性搞定，需要自己不断努力和积累。

以下是为小白制定的学习 AI 的计划： 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，进行实践以巩固知识，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 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。 此外，对于 0 绘画基础想要用 AI 为儿子做生日海报的情况，可以参考以下步骤： 1. 学习 AI 图像生成的原理： 参考 。 参考 。 2. 尝试工具和效果： 制定学习计划时，可以参考 。 可以根据自身情况逐步推进问题，明确每日需要投入的时间和每周用到的资源，并增加每周学习成果评估的要求。 根据实际情况调整学习计划，比如决定专心学习绘画。

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，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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、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，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。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，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。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 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。监督学习是有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是学习的数据没有标签，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》。这篇论文首次提出了 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 含义：Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是一些让新手小白合理使用 GPT 的建议： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握一次有效记忆的长度，避免在超过限制时还继续提问最初的问题。编写 Prompt 时珍惜 Token，秉承奥卡姆剃刀原理，精简句子和措辞，尤其是在连续多轮对话中。 2. 熟练使用中英文切换：Prompt 太长时，可用英文设定并要求用中文输出，节省 Token 用于更多对话。了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 3. 相信 GPT 的能力，大胆提要求：不问问怎么知道它不会呢。 4. 明确自身需求：跟 GPT 提的要求尽量准确，像给员工安排工作那样。 5. 不断追问：只要不明白，就目标明确、表达精确地追问。 6. 提供准确信息：若需要贴身保姆级帮助，把自身准确信息给 GPT。 7. 规划、记忆和使用工具：GPT 可以在一个会话里根据用户需求和上下文自行选择工具并做出行动。若选择最容易上手的 Action，Webpilot 应当首当其冲，使用方法为在新建的 GPT 里把 Web Browsing 勾掉，点击添加 Actions（Add actions），再点击 import from URL 并填入相应网址。 提问的逻辑和准确度是能否用好 GPT 的核心竞争力。

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，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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 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。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型及原理。 生成式 AI 生成的内容叫 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，监督学习是基于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；无监督学习是基于无标签数据自主发现规律，经典任务如聚类；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的方法，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型，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，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 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 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

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。

以下是关于系统学习 Stable Diffusion 的基础内容： 学习提示词： 学习基本概念，包括了解 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。 研究官方文档和教程，学习常见术语和范例。 掌握关键技巧，如组合多个词条精确描述效果、使用特定符号控制生成权重、处理抽象概念等。 通过实践和反馈，不断总结经验，创建自己的提示词库，并持续跟进前沿。 核心基础知识： 了解 Stable Diffusion 系列资源。 零基础深入浅出理解核心基础原理，包括通俗讲解模型工作流程、读懂核心基础原理、读懂训练全过程、介绍其他主流生成式模型。 解析核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型、官方训练细节。 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同流程。 了解经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建。 学习从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括训练资源分享、模型训练初识、配置训练环境与训练文件。 Nenly 的零基础入门课学习资料汇总： 提供了配套的学习文档，包括随堂素材、生成信息、内容修订等。 有安装攻略和素材下载的相关内容。

以下是关于如何通过 AI 构建自己在通识教育、英语口语、子女学习辅导方面知识体系的建议： 通识教育： 1. 把学习任务切割成小单元，利用 AI 构建专属智能体。 2. 定期根据结果反馈调整智能体。 3. 审视学习流程，更多地应用 AI 。 4. 培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯，广泛阅读，深入研究新领域，不断探索前沿知识。 英语口语： 1. 利用智能辅助工具，如 Grammarly 进行写作和语法纠错，改进表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用，如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台，如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和个性化内容练习。 4. 与智能对话机器人，如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟，提升交流能力和语感。 子女学习辅导： 1. 对于英语学习，可参考上述英语口语的学习方法。 2. 数学学习方面，使用自适应学习系统，如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题；利用智能题库和作业辅助工具，如 Photomath 获取问题解答和解题步骤；借助虚拟教学助手，如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务；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。 需要注意的是，在使用 AI 辅助学习的过程中，要结合传统学习方法，仔细甄别生成的内容，以取得更好的学习效果。