学习设计专业，未来在Ai时代，如何提升价值，找到工作

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）的技术原理如下： 生成式人工智能（GenAI）：基于深度学习技术和机器学习算法，从已有数据中学习并生成新的数据或内容。通过大规模数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。典型的 GenAI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 机器学习：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，具有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。 AIGC 工具通常以自然语言处理为基础，分析大型文本数据集，并学习如何生成风格和语气相似的新内容，从而能够生成包括文本、图像、音频、视频和三维模型等多种形式的内容。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，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。 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。

以下是一些好用的视频去重 AI 软件： Sora：相关教程可参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/S5zGwt5JHiezbgk5YGic0408nBc Hedra：工具教程见 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PvBwwvN36iFob7kqZktcCzZFnxd 视频转绘：应用教程 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZjKpwSd5hiy6ZhkiBVHcOBb6n9r 视频拆解：应用教程 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WeKMwHRTmiVpYjkVdYpcFjqun6b 图片精修：应用教程 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CfJLwknV1i8nyRkPaArcslWrnle 此外，还有以下几个视频 AIGC 工具： Opusclip：可将长视频剪成短视频 Raskai：能将短视频素材直接翻译至多语种 invideoAI：输入想法后自动生成脚本和分镜描述，进而生成视频，再人工二编合成长视频 descript：屏幕/播客录制后以 PPT 方式做视频 veed.io：自动翻译自动字幕 clipchamp：微软的 AI 版剪映 typeframes：类似 invideoAI，内容呈现中文本主体比重更多 google vids 对于 Video Battle 视频挑战赛Farewell 送别，参与方式中的视频工具建议及云端 Comfyui 出图+AI 视频软件相关内容，您可参考： https://waytoagi.feishu.cn/wi 工作流： 步骤： 打开链接的工作流：https://www.esheep.com/app/5977，点击查看工作流，会出现登录或注册界面正常注册即可。如果已经登录会自动出现下面的界面。 步骤 1：红色框选择生成图片的大模型，绿色框添加提示词，蓝色框填写反向提示词 步骤 2：红色框设置大小确保是 16:9 的比例，绿色框修改参数，参数不理解的话保持默认即可。 步骤 3：红色框上传深度图 步骤 4：点击立即生成，最下面就会出现图片，在生成历史中下载图片即可。

以下是一些可用于旧照片翻新的 AI 工具： 1. Stable Diffusion：可以通过设置颜色提示词和使用 cutoff 插件来控制颜色，使老照片上色效果更好。对于复杂的照片，可能需要逐个上色并用 PS 进行融合。相关文章： 2. Dreamina 即梦： 网址：https://dreamina.jianying.com/aitool/home?subTab= 优点：不需要🪜，每天有免费额度；注册可用抖音号或手机号，耗时约 5 分钟。 3. Sora： 网址：https://openai.com/sora 优点：发布的成果好，集成在 openai 一套里可用。 限制：需要🪜，需要 gmail 注册，需要订阅后才能使用，耗时 30 60 分钟，价格为 GPT 4 20$一个月。

以下是一些可用于旧照片翻新的 AI 工具： 1. Stable Diffusion：可以用 AI 给老照片上色，但可能存在颜色提示词相互污染、背景不统一等问题。为解决这些问题，可启用 cutoff 插件进行控制。相关文章可参考。此外，还能将低像素照片变得更高清。 2. Dreamina 即梦： 网址：https://dreamina.jianying.com/aitool/home?subTab= 优点：不需要🪜，每天有免费额度。 注册：抖音号或手机号。 时间：5min。 3. Sora： 网址：https://openai.com/sora 优点：发布的成果好，集成在 openai 一套里可用。 限制：需要🪜，需要 gmail 注册，需要订阅后才能使用。 时间：30 60min。 价格：GPT 4 20$一个月。

以下是为您规划使用 AI 开展第二职业的一些建议： 1. 深入了解 AI 领域：明确自己的兴趣点，比如是对 AI 提示词、AI 绘画、AI 智能体还是其他方面感兴趣。 2. 评估自身技能：确定自己现有的技能与 AI 领域的结合点，以及还需要提升哪些技能。 3. 学习与提升：根据职业目标，获取个性化的学习建议和资源，提升在 AI 领域的专业技能。 4. 选择研究课题：有意识地选择有潜力和市场需求的研究方向。 5. 宣传工作成果：让更多人了解您在 AI 领域的工作和成果。 6. 合作与交流：与能力强且您钦佩的人合作，学习他们的研究品味和思考方式。 7. 关注行业趋势：了解 AI 领域的最新发展和未来方向，比如更事实性不会产生幻觉的语言模型、可以使用工具与世界进行交互的多模态模型等。 8. 制定职业规划：明确短期和长期的职业目标，制定详细的发展计划。 同时，您可以利用一些职业规划服务产品，比如： 1. 对于学生和应届毕业生，可以通过产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估兴趣和技能，选择合适职业路径并制定规划，根据职业目标获取个性化学习建议和资源提升技能。 2. 对于职场新人和职业转换者，可根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标，获取职业转型支持和必要技能培训资源。 3. 对于企业，可利用产品评估应聘者 AI 技能水平，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 4. 对于教育机构，可将产品作为学生职业指导一部分，帮助了解 AI 领域职业机会和发展路径，优化课程设置提供针对性培训。 5. 对于职业咨询师，可将产品作为辅助工具为客户提供更精准规划建议和技能评估，基于产品数据提供更全面前瞻性指导。

以下是为您提供的进入 AI 行业的指南： 一、学习计划 如果您想入门强化学习，可以将搞懂 DQN 算法作为目标。参考链接：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 。但需注意，其中资料众多，如同大海捞针，所以在学习前要先明确目的。 二、信息源 1. 简报 TLDR AI： The Sequence： Deep Learning Weekly： Ben’s Bites： Last week in ai： Your guide to AI： 2. 播客 No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 3. 会议 World AI Cannes Festival 三、知识获取 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，这里会分享 AI 技术在商业场景中的应用案例和经验。为方便不同背景的读者，文章会采用通俗有趣的方式讲解知识，可能存在专业性不严谨的情况，会有标注提示。对于超纲或专业的内容，也会有标注，可放心跳过。文末会有论文推荐导引，帮助您了解技术细节。

搭建一个专业的律师智能体需要考虑以下几个方面： 1. 多智能体的通信问题：不同智能体之间的通信至关重要，包括如何传递信息以及传递哪些信息。之前的很多多智能体开源框架存在效率低下和 token 消耗大的问题，而像 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」在「Handoffs」方面处理得较为优雅。 2. 智能体的角色和职责：以客服多智能体为例，只需要准备如普通接线客服和宽带客服这样必要的 Agent，并明确其职责和交接逻辑。 3. 提示词的编写：对于律师智能体，写好提示词很重要。例如，在写作时需要对文章中出现的案例进行脱敏处理，替换具体的人物姓名、时间和地点。同时，注意深化写作时的分段和字数要求。 4. 遵循特定的规则和要求：像令中规定的初始化问候语、牢记并遵守全部要求等。 5. 决策智能体的应用：决策智能体在企业自动化中发挥作用，如在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。以 Anterior 为例，将付款方规则转换为有向无环图，利用智能体遍历决策树并评估相关文件。其他领域如 Norm AI 和 Parcha 也在利用决策智能体。

对于您想要在一年内从 CET4 水平提升到雅思 7 分的目标，以下是一些简洁的建议和每日计划： 建议： 1. 扩充词汇量：雅思对词汇的要求较高，建议每天背诵一定量的雅思核心词汇。 2. 提升听力水平：多听雅思真题听力，尝试精听和泛听结合。 3. 加强阅读训练：每天进行雅思阅读练习，提高阅读速度和理解能力。 4. 注重写作练习：定期写作并请专业老师批改，学习优秀范文的结构和思路。 5. 口语练习：找语伴或参加英语角，多说多练，纠正发音和语法错误。 每日计划： 早上： 背诵 30 个雅思词汇。 听 30 分钟雅思听力真题，并做笔记。 中午： 利用午休时间阅读一篇雅思阅读文章。 晚上： 写一篇雅思作文，并对照范文进行修改。 进行 30 分钟的口语练习，可以通过模仿、对话等方式。 周末： 做一套完整的雅思模拟试题，包括听力、阅读、写作和口语。 总结本周的学习情况，找出薄弱环节，加强练习。 需要注意的是，学习计划要根据个人实际情况进行调整，保持坚持和耐心，祝您成功！

以下是为非专业人士接触了解 AI 并通过 AI 盈利的建议： 艺术创作方面： 目前许多 AI 工具存在幻觉或处理请求时间长的问题。为满足高级用户需求，预计很多公司会推出如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐，若您试图通过内容盈利，可关注此类服务。 AI 数字人直播方面： 1. 盈利方式： 直接卖数字人工具软件，实时驱动的一年 4 6 万往上，非实时驱动的一个月 600 元，但效果差且市场价格混乱。 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 2. 适用品类和场景： 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；虚拟商品，如门票、优惠券等。 效果最好的是店播，数据基本能保持跟真人一样。不适用于促销场景和服装品类。 3. 壁垒和未来市场格局： 目前有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。但时间拉长，技术上没壁垒。 不会一家独大，可能 4 5 家一线效果，大多二三线效果公司。 把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值。有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。 AI 市集方面： 像“AI 切磋大会”这样的活动，为大众提供了接触和了解 AI 的机会。例如现场有非遗 AI 刮刮乐、AI 3D 打印、AI 视频转绘、AI 量化交易、AI 产品设计等贴近日常的项目。高一学生“小朱婷”基于通义千问开发“航天小飞侠”AI 助理模型并通过抽奖环节盈利；还有根据 MBTI 和星座生成专属鸡尾酒配方的 AI 调酒等新奇项目。

以下是一些关于 SD 文生图的专业术语： 1. 内容型提示词：主要用于描述想要的画面，如“1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面”。 2. 标准化提示词：例如“，drawing，paintbrush”。 3. 权重：通过括号和特定数值来增加提示词的权重，权重越高在画面中体现越充分，提示词的先后顺序也会影响权重。 4. 反向提示词：告诉 AI 不要的内容，如“NSFw，”。 5. 采样迭代步数：指 AI 绘画去噪的次数，步数越高绘画越清晰，但绘画速度越慢，通常数值控制在 20 40 之间较好。 6. 采样方法：AI 生成图像时的特定算法，常用的有“Euler a；DPM++2S a Karras；DPM++2M Karras；DPM++SDE Karras；DDIM”。 7. 比例：尺寸并非越大越好，模型练图通常按 512x512 的框架绘制，高宽比尽量在这个数值附近。高清修复可放大图像倍率，高宽比主要控制画面比例。

以下是为您制定的利用 AI 快速学习 Python 的方法： 首先，您需要了解 Python 基础，包括基本语法（如变量命名、缩进等规则）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句 if、循环语句 for 和 while 控制程序执行流程）、函数（定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间）、模块和包（学会导入标准库或第三方库、安装和使用包扩展功能）、面向对象编程（了解类和对象的定义与实例化、属性和方法的定义与调用、继承和多态）、异常处理（理解异常的概念和工作方式、使用 try 和 except 语句处理错误）以及文件操作（学会文件读写、处理文件与路径）。 您可以参考以下课程内容进行学习： 1. “和 Cursor AI 一起学 Python 编程”： 第二节：Python 基础语法与文本处理，45 分钟。教学内容包括 Python 基础语法、数据类型、控制结构、文本处理基础、字符串操作方法、文件读写操作。实践实验包括中文文本的基本处理，如统计字符数、词语数、句子数，讨论中文编码问题及解决方法。教学目标是掌握 Python 基本语法和结构，能够进行简单文本数据处理。 第三节：利用 Python 进行自然语言处理（NLP），45 分钟。教学内容包括自然语言处理的概念和重要性、Python 中的 NLP 库、分词原理举例、介绍结巴分词等工具、用 Jieba 进行课文分词。实践实验包括中文分词与词频分析，统计词频并找出高频词汇，讨论词频分析在语言教学中的应用。教学目标是掌握使用 Python 进行基本的 NLP 操作，理解 NLP 技术在语言研究和教学中的应用。 在学习过程中，您可以借助 AI 工具辅助理解和解决问题，例如通过智能问答获取对概念的解释，或者让 AI 为您生成示例代码帮助理解。祝您学习顺利！

以下是关于学习 Stable Diffusion 的相关内容： 学习 Stable Diffusion 的提示词： 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验相结合。具体步骤如下： 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。 学习 Stable Diffusion Web UI： 学习 Stable Diffusion Web UI 可以按照以下步骤进行： 1. 安装必要的软件环境：安装 Git 用于克隆源代码，安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项，安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码：打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git，将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本：进入 stablediffusionwebui 目录，运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境，等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面：复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开，即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作：了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等，尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响，学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能：了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等，学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件，掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。 Stable Diffusion 软件原理傻瓜级理解： Stable Diffusion 的工作原理可以这样理解：好比学习画画，比如学梵高的风格，要先看梵高的画并临摹。AI 绘画也是类似逻辑，人们把成千上万美术风格的作品练成一个模型放在 AI 里，AI 就能依照这个模型画出类似风格的作品。想要画出符合心意的作品，首先要选对合适的大模型。大模型的下载，可以去 C 站（https://civitai.com/），有真实系的、二次元的、游戏 CG 风的等等，但需要科学上网。

以下是关于学习 Stable Diffusion 的相关内容： 学习 Stable Diffusion 的提示词： 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验相结合。具体步骤如下： 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。 学习 Stable Diffusion 的 Web UI： 学习 Stable Diffusion Web UI 可以按照以下步骤进行： 1. 安装必要的软件环境： 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码： 打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ，将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本： 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境。 等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面： 复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开，即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作： 了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能： 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。 安装 Stable Diffusion 的电脑配置要求： 1. 查看电脑配置： 对于 Windows 系统，可以查看专用 GPU 内存。 4GB：说明电脑勉强可以跑动 SD，出图的时间会比较长。 6GB：出一张图的时间是 20 50 秒，SD 的大部分功能都可以使用。 8GB：5 20 秒可以出一张图，基本上 SD 的所有功能都对你开放。 2. Mac 系统：可以参考下面的视频进行一键安装：https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761

以下是为您提供的 AI 学习路径： 新手学习路径： 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。 AI 与宠物结合的学习路径： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 偏向技术研究方向的学习路径： 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。 偏向应用方向的学习路径： 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。

以下是为您制定的由浅入深系统性学习 AI 知识的规划： 一、基础阶段 1. 编程语言学习 选择 Python 或 JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构和算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 了解 AI 基本概念 阅读相关入门文章，熟悉 AI 的术语、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。 二、入门阶段 1. 学习路径引导 参考「」中的课程，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，并争取获得证书。 2. 体验 AI 工具和平台 尝试使用 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。 三、深入学习阶段 1. 选择感兴趣的模块 AI 领域广泛，包括图像、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，它上手容易且实用。 2. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的发展历程、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。 四、实践阶段 1. 参与实践项目 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。 2. 分享与交流 在知识库分享自己实践后的作品和经验，与他人交流学习。 五、前沿关注阶段 1. 关注动态 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，按照以上规划，从编程基础、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，您将逐步深入 AI 领域，为未来的发展做好准备。

深度学习是一种源于新方法和策略的技术，旨在通过克服梯度消失问题来生成深层的非线性特征层次，从而能够训练具有数十层非线性层次特征的体系结构。 深度学习不仅与学习深度非线性层次特征有关，还与学习检测序列数据中非常长的非线性时间依赖性有关。例如，长短时记忆循环神经网络允许网络收集过去几百个时间步的活动，从而做出准确的预测。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法，由于具有很多层所以称为“深度”。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习等。 自 2010 年早期，结合 GPUs 和激活函数提供更好的梯度流，足以在没有重大困难的情况下训练深层结构，人们对深度学习的兴趣与日俱增。自 2013 年以来，长短时记忆网络的使用量迅速增长，与卷积网络一起构成了深度学习的两大成功案例之一。

以下是为您整理的相关信息： 目前有一些工具和方法可以满足您的需求。例如： 1. 在“让机器理解世界/GPT 时代人类再腾飞·译者序”中提到，人类要学会深刻理解 AI 系统的工作方式与它的边界，AI 可以作为伙伴帮助我们充分发挥潜力。 2. 7 月 16 日 Jimmy Wong &吕立青的相关内容中，提到可以通过输入端输入不同模态的内容，包括音频、文本、视频等并消化，在输出端借助自己的知识或让 AI 助理基于收藏或保存的知识点来完成某些事情，如写文章、输出代码等。 3. 在“VIRTUAL”中，提到可以用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳内容，用 AI 可视化工具 napkin.ai 转成图示。还提到可以像编程一样预先写好咒语（prompts），将日常工作中固定输入输出的部分写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都可以创建“智能体”，您可以手搓各种机器人为您工作，如出试题、找资料、画插图、专业翻译等，还能设置“常用语”“小助手”“bot”，如 Kimi.ai 。 综合来看，目前有多种方式和工具可以帮助您实现将资料汇总并成为智能助理的需求。

以下是国内精确度高的视频转文字的免费网站推荐： 1. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频进行精准识别，能对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕，声称已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务，支持 95 种语言，准确率高达 98%，还可自定义视频字幕样式。 3. Arctime：可对视频语音自动识别并转换为字幕，甚至支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台，支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外：国内知名的语音平台，支持视频智能字幕功能，转换的正确率比较高，还支持音频转写功能。 以上工具各有特点，您可以根据自身需求选择最适合的视频自动字幕工具。

以下是关于如何正规系统地学习 AI 应用技能并找到好工作的相关内容： 在 WayToAGI 有众多垂直板块，可针对您想学习的 AI 应用技能找到对应板块和社群进行学习。这里并非系统性学习之地，而是一起做有趣之事的场所。解决问题时学习对应技能更高效。 我们做事的动机常落在有用和有趣两点。多数时候我们用 AI 做对自己有用之事，如用 LLM 学习、用 Midjourney 做公众号头图等。若能对他人有用，可能打造出成功产品。 那些改变世界的创新往往始于有趣的想法。整活区就是让您无需证明想法有用，可尽情发挥对 AI 的天马行空想象，把 AI 玩出新花样。 为在医疗保健领域产生真正改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI 模型生态系统。成为领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始，如正规学校教育和学徒实践，从出色实践者处面对面学习获取教科书未写明的信息。 通过学校教育和经验获得复杂情况下确定最佳答案的直觉具挑战性，AI 因当前学习方式及技术人员对待方式使问题更严重。应通过堆叠模型训练 AI，而非仅靠大量数据和生成模型。如先训练生物学、化学模型，再添加医疗保健或药物设计数据点。 预医学生课程从基础开始，新疗法科学家也需多年学习和指导，这种方式培养处理细微差别决策的直觉很重要。 总之，学习 AI 应用技能需结合实践和基础学习，不断探索创新，提升自身能力，以找到好工作。

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以下是关于如何找到适合自己工作的 AI 工具的一些建议： 1. 明确工作目标和需求： 确定您工作的具体目标，例如是创建个人博客、商业网站还是在线商店等。 梳理工作中的功能需求，明确需要 AI 工具提供哪些帮助。 2. 考虑预算： 有些 AI 工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。根据自身经济状况选择合适的工具。 3. 关注易用性： 选择符合您技术水平的工具，确保能够轻松使用和管理。 4. 检查自定义选项： 确认工具是否提供足够的自定义选项，以满足您在设计和功能方面的特殊需求。 5. 评估支持和资源： 查看是否有充足的客户支持和学习资源，如教程、社区论坛等，以便在遇到问题时能及时获得帮助。 此外，不同工作领域也有特定的 AI 工具，例如销售工作相关的 AI 工具： 1. 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，还能自动化执行日常或耗时任务。 2. Clari：专门从事智能收入运营，可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。 3. Hightime：能处理销售团队的重复性任务和耗时研究。 需要注意的是，产品从业者在使用 AI 工具处理工作时，可能会面临一些挑战，如 AI 工具的默认知识库和能力与需求不匹配、市场上工具功能相似且生成内容质量不稳定、处理涉及团队的上下文语境等任务复杂困难、学习成本高以及不知如何选择等问题。可能需要更好的平台或服务来帮助根据自身需求找到适合的 AI 工具。

以下为您推荐一些能够根据字幕对应视频剪辑内容的工具： 1. 剪映：有很多人性化设计和简单的音效库、小特效。但无法协同工作和导出工程文件，难以达到更好的商业化效果。其剪辑流程包括视频粗剪、定剪、音效/音乐、特效、包装（如字幕）等环节。 2. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频精准识别，能翻译字幕并生成双语字幕，处理视频数量多，识别准确率高。 3. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供字幕制作和翻译服务，支持多种语言，准确率高，可自定义字幕样式。 4. Arctime：能对视频语音自动识别并转换为字幕，支持自动打轴，支持主流平台和多种字幕功能。 5. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能和音频转写，转换正确率较高。 您可以根据自身需求选择适合的工具。