现在想要学习AI不知道从哪里入手怎么学习

以下为一些关于建筑三维模型渲染的 AI 网站： 1. 3dfy.ai：这是一家专注于将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司。其领导团队由计算成像领域资深专家组成，拥有近四十年综合专业知识。适用于数字内容创作者、艺术家、游戏开发者、动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业以及建筑和工程领域等。 2. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范。 5. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据汇总与管理。 但需注意，每个工具都有其特定应用场景和功能，建议您根据自身具体需求选择合适的工具。

目前知识库中没有关于个人如何用 AI 通过改写文案快速经营好公众号的相关内容。但一般来说，您可以利用一些自然语言处理的 AI 工具，如 ChatGPT 等，输入您的原始文案和具体的改写要求，获取新的文案。不过，在使用 AI 生成的文案时，需要您进行仔细的审核和修改，以确保内容符合公众号的定位和风格，同时保持高质量和独特性。另外，要经营好公众号，还需要关注内容的选题、排版、与读者的互动等多个方面。

以下是关于 AI 视频美化的相关内容： 去除视频水印： 使用剪映工具，创建一个黑屏贴纸遮住水印，缺点是会损失一部分视频画面。导出后视频时再把黑边部分裁掉，一般 19801080 的画面，遮完水印之后差不多是 1980920。还有一些去视频水印的工具，欢迎补充。 审视视频片段： AI 视频难以一步到位达到想要的效果，需要用“发现美”的眼睛去审视每个视频片段。可以带着以下思路：对视频加速、慢放、倒放、镜像等操作后是否能用；有没有一小段可以切出来用；能否通过转场等后期剪辑手法把两个废片变废为宝；若实在出不来某个效果，就改剧本。 使用 Topaz Video AI 插件： 这是一个用于消除视频抖动和运动模糊的插件。解压对应文件，推荐使用绿色版。右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件，导入处理好的视频。主界面左边是原视频，右边是待处理视频，下面是对应的视频轨道。右边部分是主要对视频处理的方式，预设部分主要有放大视频、提升画质、提升帧率等。稳定 AI 模式分为自动裁切和完整帧，做转绘选择完整帧，强度在 60 左右，抖动开启，次数选择 2 保持默认不变。 使用 AI 视频工具做动态： 可以使用即梦、runway 等工具（如果要字不动，可以先去在剪映里添加文字 logo 素材）。先什么关键词都不写，如果效果不满意，再添加关键词。 在剪映里操作： 把视频放进剪映，放上 PNG 透明底图，然后导出。

以下是关于 AI 教育的相关内容： Sam Altman 在 X 上发表的《The Intelligence Age》一文中提到，人工智能将成倍增强人类能力、放大社会共享智慧、深度学习的可扩展性是关键驱动力、有望实现全球繁荣和问题解决、获得充足计算和能源至关重要、控制风险很关键。文中还指出，在智能时代，孩子将拥有虚拟导师提供个性化教学，这引发了对 AI 时代教育的深度思考。 人们对 AI 时代教育怀有期待，是因为当前的应试教育存在诸多弊端，如题海战术、考试制度等，导致学生创造性和创新性思维较差，且对学习丧失兴趣。尽管教育资源比过去充裕，但学生学习能力未明显提升，对于三四五六线城市的“小镇做题家”来说选择有限。 北京市新英才学校已经在行动，跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师借助 AIGC 备课授课，生物和信息科技老师合作带学生训练 AI 模型识别植物。数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然参与其中，她表示学生对 AIGC 的认知和理解差异大，学校领导层重视并给予自由空间，目前处于探索初级阶段但有一定成果。

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，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。 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。 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。

生成式 AI 在多个领域都有应用，包括为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型和协助关卡设计，在营销中有望取代库存艺术、产品摄影和插图，在网页设计、室内设计和景观设计中也已得到应用。在电子商务领域，像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片，AdCreative、Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料，Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建一个完整的电商商店及用于市场营销的材料。 目前 AI 修图新应用存在一些问题，如与移动互联网时代的“美图秀秀”相比缺乏颠覆性创新，而“美图秀秀”等主流修图产品也在积极引入 AI 功能，新应用很难脱颖而出。妙鸭是一个特例，凭借独特的产品功能和用户体验收获大量用户关注和使用，其“先试用后付费”策略和 9.9 元定价有吸引力，且背靠互联网大厂有资源优势，但市场空间和后续发展潜力仍需观察。 在当前阶段，传统移动互联网时代 APP 的免费吸引用户再通过广告等方式实现间接收入的模式或许不再适用于 AI 应用，ToC 创业公司在产品发布早期阶段需做好向用户收费的准备。

以下是从零开始学习 AI 的建议： 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自己的作品。 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。 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。

在 AI 时代，学习设计专业的您可以通过以下几个方面提升价值并找到工作： 1. 设计专业方面： AI 重新定义了设计师的竞争力边界，您需要具备持续的学习习惯，并将所学快速转化为实践能力。 看似降低了设计门槛，但实则对需求理解、问题分析、审美判断、创意亮点提出了更高要求。 高阶设计师要更显性化设计思考与专业优势，提升设计质量。 2. 工具能力方面： 对现有 AI 工具进行严格评估和选型，确保其能提供标准化输出和一致性体验，提升设计质量和速度，减少设计差异。 建设参数文档库，而非基于个人喜好的自然语言。 基于业务场景特征，训练专属 AI 模型、集成相应 AI 能力形成新工具，形成更有效的设计资产。 3. 工作流程方面： 将 AI 深入到日常设计流程，形成新的工作方式与流程。 基于不同的 AI 能力特性，差异化对待不同业务形态和需求，使设计流程更加精细化。 找到更合理的人&机结合方式，持续探索优化。 4. 设计团队方面： 团队必须制定并执行明确的 AI 融合策略，保证所需硬件设备的支持。 营造积极主动的创新环境，增强对市场动态的快速适应能力，确保团队整体的未来发力方向。 总之，随着技术不断进步，AI 在视觉设计领域将扮演更重要角色，为设计师和用户创造更多可能性。现在开始学习相关知识和技能，您就可以保持领先优势。

以下是关于学习 Stable Diffusion 的相关内容： 学习 Stable Diffusion 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。 Stable Diffusion 软件原理傻瓜级理解： Stable Diffusion 的工作原理就好比学习画画。比如学梵高的风格，要先看他的画并临摹。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/），但需要科学上网。 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 版本并勾选“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。 通过这些步骤，相信您可以快速上手 Stable Diffusion Web UI，开始探索 AI 绘画的乐趣。后续还可以深入学习 Stable Diffusion 的原理，以及在不同场景中的应用。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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，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。

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。

以下是关于入手 AI 智能的相关内容： AI Agent 也就是 AI 智能体，是拥有各项能力来帮我们做特定事情的“打工人”。目前有不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。体验过 GPT 或文心一言大模型的小伙伴应该知道，现在基本能用自然语言来编程，降低了编程门槛。但之前使用这些大模型时会出现胡编乱造、时效性及无法满足个性化需求等问题，而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式。AI 智能体包含自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，结合大模型的自然语言理解能力，能完成复杂工作。其出现是为了结合业务场景和自身需求，定制专属的 AI 智能体来解决问题。 以字节的扣子（Coze）为例，这是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论有无编程基础，都能在该平台迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，开发完成后还能将 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上进行交互聊天。 创建智能体可通过简单 3 步：首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像即可。 在品牌卖点提炼中，AI 智能体也有应用。搭建智能体前，要先明确 AI 的能力边界，比如 AI 对公司及所在市场不了解的部分，包括公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、在新渠道的期望结果等。AI 真正的能力在于能通过分析数据和信息进行逻辑推理、处理和分析数据、利用训练数据输出全面信息、理解用户内容并正确梳理输出。因此，更适合搭建引导型的助手，在寻找卖点过程中提供思考维度。 此外，AI 分为 ANI（弱人工智能）和 AGI（通用人工智能），ANI 得到巨大发展但 AGI 尚未取得巨大进展。ANI 只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等。机器学习中有监督学习，从输入到输出。近期监督学习快速发展是因为数据增长、神经网络规模发展及算力提升。数据集是数据的集合，通常以表格形式出现，每列代表特定变量，每行对应成员。获取数据的方法有手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时，可马上展示或喂给 AI 团队，数据不一定多就有用，还需处理不正确和缺少的数据，同时数据分为结构化和非结构化数据，机器处理非结构化数据更难。

以下是新手学习 AI 的建议： 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。 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。 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。

以下是为您提供的从学习 AI 入手赚钱的建议： 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。通过与这些产品的对话，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。 需要注意的是，学了 AI 有可能赚钱，但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作，比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了 AI 技术，可以在这些岗位上找到工作，获得不错的收入。此外，AI 技术在各行各业都有应用，比如金融、医疗、制造业等，掌握 AI 技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而，是否能赚钱还取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。

对于 AI 小白，以下是入手学习 AI 的建议： 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。 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。 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： 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。 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。

以下是为您提供的新手学习 AI 的入手建议： 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，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，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。 对于不会代码的您，若希望继续精进 AI，可以尝试了解以下作为基础的内容： 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。 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，这些是 AI 和机器学习的基础。 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： 可以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，中学生可以从编程基础、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。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于 AI 初学者想要训练自己的个性 AI ，可以从以下几个方面入手： 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，如李宏毅老师的课程。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： 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，因其上手容易且实用。 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自己的作品。 在知识库中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、文心一言等聊天机器人进行互动，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，激发对 AI 潜力的认识。 此外，更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，您也可以对其进行了解和参考。同时，为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，应投资于创建像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习的模型生态系统，例如通过学校教育和经验积累，培养在复杂情况下确定最佳答案的直觉。

以下是关于 AIGC 图像审查领域的相关信息： 如何判断一张图片是否 AI 生成： AI 技术自身带来造假难题，可通过一些网站如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）对大量图片数据抓取和分析来判断画作属性，但存在测试中真实摄影作品被误判为 AI 作图的情况，这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 从不同角度看鉴别 AIGC 的需求： 技术出身的朋友多出于对 AI 产物底层逻辑的追溯兴趣，关心能否通过数据检测等手段实现鉴别并应用于创造收益。 产业领域的朋友面对 AI 技术冲击，关注其在工作流中的影响，以求应对可能的裁员风险。 法律背景的朋友认为鉴别 AIGC 对未来著作权法律判定有意义，首例 AIGC 侵权案件悬而未决，需判定 AI 作品中智力投入占比。 最近招聘信息：猿印教育招聘 AIGC 图像生成算法工程师/专家，工作地点在北京五道口附近。简历发送至：stephen.wang@yyinedu.com 。岗位职责包括开发针对性图像生成解决方案、负责模型部署和推理性能优化、推动团队技术水平提升等。任职要求为计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实计算机基础知识，熟练掌握 Python 语言和主流深度学习框架，对相关理论和方法有深入理解，具有良好的学习、沟通和团队合作能力。

在国内进行 AI 方面的创业，以下是一些建议： 1. 数据处理方面： 认识到高质量数据处理服务的稀缺性，数据质量对于模型效果至关重要。 避免单纯依赖开源数据，谨慎考虑购买优质数据的投入风险。 2. 模型选择方面： 训练底层世界大模型需要巨大投入，除大厂外对其他公司较困难。 大多数国内公司往往先推出产品，而非集中精力专攻大模型。 3. 创业方向方面： 可以选择“唯快不破”的策略，尽量低成本、高速度地在小赛道中尝试。 例如辅助创作与学习（如 AI 智能写作助手、语言学习助手等）、推荐与规划（如商品推荐、行程规划等）、监控与预警（如健康监测、安全监控等）、优化与管理（如办公自动化、物流优化等）、销售与交易（如艺术作品生成与销售平台等）等细分领域。 需要注意的是，在这轮 AI 大潮中，新技术加速迭代是常态，不能期望在“技术稳定”时再出手。

目前在微信中，Coze 平台是一个 AI 智能体创作平台，可以根据需求构建 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信的不同功能在与 AI 对接上有所差异： 1. 个人微信/微信群：Coze AI 平台之前不支持直接对接，但国内版正式发布 API 接口功能后，直接对接已成为可能。 2. 微信公众号：Coze AI 平台支持对接，能让 AI 机器人自动回复用户消息。 3. 微信服务号：同样支持对接，可帮助企业提升服务效率。 4. 微信客服：Coze AI 平台支持对接，使 AI 机器人能够自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 在把 AI 大模型能力接入微信后，对于类似客服的应用场景，存在模型幻觉导致胡乱回答的问题。对于非技术从业者，落地场景存在困难。一个问答机器人的界面配置包括 AI 模型、提示词、知识库。

要实现一个微信 AI 客服，您可以参考以下两种方法： 方法一： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时会告诉您如何白嫖大模型接口。 2. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答您的问题。如果不想接到微信，自己使用，搭建完此系统即可，它也有问答界面。 3. 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 方法二： 1. 确定功能范围： 支持用户发送“关键字”，自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“您的知识库”中的内容进行回答，若知识库内容不足，则调用 AI 大模型回复，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 “AI 前线”能发布在您的微信公众号上，作为微信客服助手。 2. 准备以下内容： 根据 Bot 的目的、核心能力，编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 整理。 创建一个自己的【知识库】，用于回答 AI 相关知识。 由于“AI 前线”要按照一定规则处理知识，创建一个【工作流】，控制 AI 按要求处理信息。 准备好自己的微信公众号，以便将机器人发布在微信公众号上。 以上就是实现微信 AI 客服的两种方式及具体步骤。

以下是一些可以帮助您美化表格的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，能通过聊天形式完成如数据分析、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功能，可通过自然语言交互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，能进行公式生成、生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，如果您是在软件架构设计中需要绘制逻辑视图、功能视图、部署视图，以下工具可供选择： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板创建相关视图。 6. draw.io（现 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建多种类型图表，包括逻辑和部署视图。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是制作想要的 AI 视频的方法： 生成数字人： 1. 在剪映右侧窗口顶部打开“数字人”选项，选取免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。 2. 软件会播放数字人的声音，可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中。 3. 左下角会提示渲染完成时间，完成后可点击预览按钮查看效果。 增加背景图片： 1. 直接删除先前导入的文本内容。 2. 点击左上角“媒体”菜单并点击“导入”按钮，选择本地图片上传。 3. 点击图片右下角的加号将图片添加到视频轨道上（会覆盖数字人）。 4. 点击轨道最右侧的竖线向右拖拽，使其与视频对齐。 5. 选中背景图片所在轨道，拖动图片角放大到适合尺寸，并将数字人拖动到合适位置。 AI 换脸： 1. 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab 打开工具，通过终端启动 facefusion。 点击顶部的+号选项卡，新打开一个终端窗口。 点击终端区域，启动终端选项卡。 在终端窗口中输入命令： 输入“ls”并按回车查看文件列表。 输入“cd facefusion”并按回车进入程序目录。 输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”启动程序（注意参数executionproviders cuda cpu 非常重要，不加 cuda 则默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢）。 2. 当出现提示信息时说明启动成功。 3. 打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，通过新的浏览器窗口访问 facefusion 提供的 UI 界面。 4. 在 facefusion 软件界面上传准备好的图片、视频，在右侧查看预览效果，点击开始按钮执行换脸处理。 5. 处理完成后，在输出位置出现处理后的视频，输出窗口右上角有下载按钮，可导出视频到本地。 使用 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具制作 AI 短片： 1. 写剧本并制作分镜，可参考相关编剧书籍。 2. 生图： 确定影片风格，如皮克斯动画风格。 确定人物形象，如扎马尾、穿白色 T 恤、牛仔裤的 14 岁女孩和戴眼镜、灰色头发、穿灰色短衬衫的 50 岁男人。