AI 学习路径

以下是为您提供的关于转岗 AI 产品经理的相关信息： 有一些人员的经历可供参考，如䷎贤峰，医学学士、计算机 AI 方向硕士，做过多种职业包括产品经理，目前是一家快消品公司财务总监兼董秘；Sundy 有 5 年产品运营经验，目标是转行当 AIGC 产品经理。 ElliotBai 以前是一位有趣的 AI 产品经理，刚从大厂离职，现在全职煮夫。 米可世界正在招聘 AI 产品相关岗位，职位职责包括负责 AIGC 产品建设、优化用户体验流程、关注竞品和用户反馈以推动产品创新优化、辅助推进产品项目落地等。职位要求包括每周实习不少于 4 天，实习期不少于 6 个月，本科及以上学历，产品逻辑清晰，好奇心强、学习能力和创新精神良好，目标感强、有责任心和推动力，有视频、工具产品实习经验者优先。有意者可加微信：vance_stf 。

以下是关于转岗 AI 产品经理的一些建议和信息： 建议： 1. 积累相关知识：学习计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业知识。 2. 研究项目管理：在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面积累项目管理经验。 3. 关注市场动态：通过市场调研和分析，了解客户需求，熟悉竞品分析和定价策略。 招聘信息： 1. 智慧医疗诊断产品的 AI 产品经理： 职责：负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理；通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略；制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行；提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求：本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑；具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 2. 特看科技的 AI 产品经理： 岗位要求：负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先；英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先；2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6 P8 区间。 加分项：有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验。 希望以上信息对您转岗 AI 产品经理有所帮助。

以下是为您提供的优质生成图片的 AI 相关信息： 图生图产品： 目前比较成熟的通过输入图片生成类似图片的 AI 产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍有一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。 文生图工具： 文生图工具是一种利用人工智能技术生成图片的工具。它通过分析输入的文本描述，使用深度学习算法生成相应的图片。目前，市场上有许多文生图工具，其中一些比较受欢迎的工具包括： 1. DALL·E：DALL·E 是 OpenAI 推出的一款文生图工具，它可以根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：StableDiffusion 是一款开源的文生图工具，它可以生成高质量的图片，并且支持多种模型和算法。 3. MidJourney：MidJourney 因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受到广泛欢迎，并且在创意设计人群中尤其流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。 判断图片是否为 AI 生成： 如果您不善于判断一张图片是否为 AI 生成，可以借助一些网站。例如使用 AI 来鉴别 AI 绘图性质的网页：ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试过程中，可能会出现一些误判，比如有些结构严谨的真实摄影作品，反而会被识别为 AI 作图。这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法，并不能像人类一样综合去考虑不符合人的逻辑的各种表现。

以下是一些好用的运营 AI 工具推荐： 营销领域： 1. 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，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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 销售工作领域： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，可通过分析大量数据集来识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，以创建高度准确的收入预测的卓越能力而闻名，能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现。 3. Hightime：销售团队的 AI 助手，可以处理重复性任务和耗时的研究。 AI 产品案例： 1. B 站 up 主村长托马斯：认为 Bard 是不亚于 New Bing 的工具，快且准确度高。 2. 保姆级攻略：小白也能用 Ai 做一部电影大片：先让 GPT 写出视频内容，再细化每个分镜需要的内容，最后提炼响亮名字，输出宣传片朋友圈宣传文案。 3. AIGC 运营:小红书爆款概率预测分析：透视运营数据，调整运营策略；高效寻找对标，快速切换赛道；紧跟大盘趋势，抢流量创笔记；高效装修主页，节省时间财力。 4. 实践：群总结工具：基于微信机器人的微信群聊总结助手，帮助群主或管理员自动收集群聊中的聊天记录，并使用 AI 进行总结，最终将其发送到指定的群聊中。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。用户可根据实际需求选择合适的工具。

以下是跟 AI 高效提问的一些方法和要点： 1. 明确角色和任务：例如，在提供法律建议时，赋予 AI 专注于民商事法律领域、擅长案例研究等角色，以利用其数据处理和模式识别能力。 2. 组织 Prompt：使用简洁明了的语言总结核心观点和注意事项，运用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来使建议更有条理。 3. 遵循特定格式：格式为【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+（正面要求）详细需求和细节性信息+（负面要求）限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】。 4. 讲清楚背景和目的：在提问时梳理清楚背景信息和提问目的，如律师处理交通事故案件时详细描述案件事实和依据法规询问责任划分。 5. 学会提问技巧：使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，了解 AI 工作原理和限制，以提高回答准确性。 6. 拆解工作流程：将复杂任务分解为更小、更具体的环节，便于 AI 精确执行。 7. 运用不同学科思维模式：强调如工程思维、设计思维等，更好地引导 AI。 8. 把 AI 视作多个智能体：每个智能体是不同领域的专家，通过统筹实现复杂任务的有序协作和高效完成。

以下是关于生产海报的 AI 的相关内容： 如何用 AI 快速做一张满意的海报： 需求场景：当您想在社交平台发布内容时，为避免网上图片质量差、易撞图等问题，可自己制作。例如为父亲定制节日祝福。 大致流程： 确定海报主题，借助 ChatGPT 等工具完成文案。 选择想要的风格意向，灵活调整画面布局。 使用无界 AI 输入关键词生成并挑选海报底图。 对素材进行合理排版得到成品。 设计海报的 AI 产品： Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，提供大量模板和设计元素，AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，智能设计工具能自动分析和生成设计方案。 VistaCreate：https://create.vista.com/ ，提供大量设计模板和元素，AI 工具可创建个性化海报，智能建议功能帮助找到合适元素。 Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 使用无界 AI 快速做海报的相关指引： 网址：https://www.wujieai.cc/ 。 做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络可稳定使用、有免费出图点数、支持中文关键词输入、无需额外下载风格模型可直接取用。 使用模型：皮克斯卡通，本案例应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1。 关键词类别包括场景、氛围、人物、造型、情绪、道具、构图、画面、特殊等方面。

flux1depthdev 模型的存放路径如下： 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘：见前文 2. depth lora 模型：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora ，放到：comfyUI\\models\\loras 。 3. 百度网盘分享的 flux1depthdevlora.safetensors ： 链接：https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码：qflr

以下是为您提供的 AIGC 产品经理学习路径： 1. 技术方面：具备扎实的编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等技术背景，熟悉使用如 Midjourney、Stable Diffusion（SD）、Coze、GPT 等工具。 2. 产品经验：拥有产品开发与管理经验，尤其是在互联网和 AI 产品开发方面，具备项目管理与执行能力。 3. 应用场景：广泛涉足 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等多元化应用场景。 4. 学习提升：处于 AI 技术的初学阶段，渴望通过学习提升技能，并将 AI 技术应用到实际工作和生活中。 5. 课程学习：可以选择如【野菩萨的 AIGC 资深课】这样的课程，课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是大模型的学习路径： 1. 大模型入门： 通俗来讲，大模型输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程： 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 找老师：用合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称为推导（infer）。 Token 是原始文本数据与大模型可使用的数字表示之间的桥梁，输入分词时会数字化形成词汇表。 2. 系统学习 LLM 开发： 掌握深度学习和自然语言处理基础：包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理：包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理，BERT 的预训练和微调方法。掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 学习 LLM 模型训练和微调：包括大规模文本语料预处理，LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等，微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 LLM 模型优化和部署：包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 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。 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。

以下是为新手提供的 AI 学习路径： 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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，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。 另外，如果您偏向技术研究方向，学习路径包括： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向，学习路径包括： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 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。 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。

以下是在扣子平台创作 AI agent 的学习路径： 1. 先吃透 prompt 相关内容，因为提示词在智能体中很关键。 2. 了解智能体是由大语言模型衍生而来，扣子属于智能体范畴且更偏 ToC 应用。 3. 学习 Agent 工程（基础版）的迭代范式： 梳理工作流程 SOP，并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 自动化每一个「任务」，形成一系列的小工具，让机器能完成每一个单一任务。 串联工具，基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划，造就能应对实际场景的 Agent。 4. 参考数字员工“进化论”，在对 AI 能力基础上作出固化流程或让 AI 自主思考的妥协和平衡。 同时，您还可以参考以下具体内容： 扣子（Coze）是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，开发完成后可发布到各种社交平台和通讯软件上。 可以通过简单 3 步创建智能体，即起一个智能体的名称，写一段智能体的简单介绍，使用 AI 创建一个头像。

对于零基础想要学习 AI 的您，以下是一些建议和学习路径： 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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您能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，还有机会获得证书。 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。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 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。 如果您是中学生想要学习 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： 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，学习 AI 都需要从基础概念入手，选择适合自己的学习路径和方向，通过实践和体验不断巩固和提升。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

要应用 AI 开一家一人公司，您可以从以下方面学习相关知识： 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。 6. Python 编程： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们在 Python 中工作的方式。 模块和包： 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 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：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：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： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：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。 学习 AI 比较快速的方法包括： 1. 参加线上或线下的短期培训课程，有专业老师指导和答疑。 2. 阅读相关的权威书籍和教程，系统学习知识体系。 3. 实践项目，通过实际操作加深对知识的理解和应用能力。 4. 加入学习社区或论坛，与其他学习者交流经验和心得。

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。

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。 在知识库中有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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，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。 对于中学生学习 AI，还可以： 1. 从编程语言入手学习： 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，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 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： 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，无论是小白还是中学生，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，为未来的 AI 发展做好准备。

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。