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如何开展AI项目?

Answer

开展 AI 项目可以参考以下步骤:

  1. 工作流程:
    • 机器学习项目:收集数据,训练模型(不断优化,直到足够好),派送模型(测试并更新数据与模型)。
    • 数据科学项目:收集数据,分析数据(迭代多次获得正确的见解),提出假设与行动(调整,不断分析新的阶段数据)。
  2. 选择项目:
    • 找到 AI 可以完成,并且您的商业领域可以运用的项目。
    • 召集一个人工智能专业与业务领域专家组成的团队。
    • 思考可以自动化的任务而不是自动化的岗位(细化可自动化任务)。
    • 思考什么是驱动商业价值的核心。
    • 思考什么是您商业领域的主要痛点。
    • 破除数据迷信:有更多的数据基本没有坏处;数据让有些商业模式具有护城河(网络搜索);但即使少量数据集也可以取得进展(有时错误数据的代价太高,或者资源太少)。
    • 进行项目评估:
      • 技术方面:确定 AI 系统可达到理想表现,需要多少数据,能获得多少,开发时间表,清晰所需时间和人员。
      • 商业方面:降低成本,提升效率,增加收入,推出新业务或产品。使用电子财务模型以定量估算价值。
      • 考虑购买还是建造:人工智能项目可以外包而数据科学一般内部成立。
  3. 与人工智能团队合作:
    • 为项目提供验收标准,如检测废品成功率 95%,需要另准备测试数据集。标准尽量以数据衡量。有时人工智能团队需要两个测试集。
    • 验收标准基本不可能 100%正确,因为数据太少,技术不成熟,数据标注错误,模糊的标签(人为判断是否正确)都会成为不能 100%准确的原因。
  4. 在企业中的建构:
    • 启动试点项目来获得动能,几个小项目就可以了解人工智能可以做什么。在最初几个试点项目里,尽可能选择可以成功而不是最有价值的项目。在 6 - 12 个月里展示成效。这两个项目可以是内部或者外包来做。
    • 建立一个公司内部的人工智能团队,搭建一个集中统一的 AI 团队,再从这个团队中挑选人员帮助不同的业务部门,更好的支持业务团队人员,而不是业务团队负责人直接招聘 AI 人员。方便统一管理。
    • 建立一个全公司范围内的平台,如果有软件平台、其他工具或是数据基础设施,能对整个公司有帮助的话。单个部门或者没有这样的权限和资源帮助整个公司完成这个平台。
    • 提供广泛的人工智能培训:高层可以了解 AI 为企业做什么,了解 AI 的策略,进行资源分配;部门领导可以了解,如何设置项目方向(技术与商业调研),资源分配与监控进度;培养内部工程师,搭建和推出 AI 软件,收集数据管理数据,开展特别的 AI 项目。
    • 制定一个人工智能策略是很重要的,相对深度了解 AI 后,结合自身业务以后才能制定自身策略。设置一种与 AI 良性循环相一致的公司策略。考虑创建一个数据策略,优秀的公司擅长做战略数据采集,例如一些面向消费者的大型 AI 公司推出免费服务,像免费邮箱,免费相片共享服务等,以此搜集数据并提供更多的服务给您。考虑建造统一的数据仓库,方便管理与工程师使用。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

学习笔记:AI for everyone吴恩达

1,收集数据,2,训练模型(不断优化,直到足够好),3,派送模型(测试并更新数据与模型),[heading5]数据科学项目的工作流程[content]1,收集数据,2,分析数据(迭代多次获得正确的见解),3,提出假设与行动(调整,不断分析新的阶段数据)[heading5]每个工作职能都需要学习如何使用数据[content]数据科学家与人工智能,在销售,农场主,网站优化等各个方面均有强大作用,前者通过数据做决策,后者通过数据完成训练,并形成输入输出的程序。[heading5]如何选择人工智能项目[content]找到AI可以完成,并且你的商业领域可以运用的项目。召集一个人工智能专业与业务领域专家组成的团队第一,思考可以自动化的任务而不是自动化的岗位(细化可自动化任务)第二,思考什么是驱动商业价值的核心第三,思考什么是你商业领域的主要痛点破除数据迷信:1,有更多的数据基本没有坏处,2,数据让有些商业模式具有护城河(网络搜索),3,但即使少量数据集也可以取得进展。(有时错误数据的代价太高,或者资源太少)Due diligence on project:技术:1,确定AI系统可达到理想表现。2,需要多少数据?能获得多少?3,开发时间表,清晰所需时间,人员商业:1,降低成本,提升效率,2,增加收入,3,推出新业务或产品。使用电子财务模型以定量估算价值购买还是建造。这是一个重要的议题。现实情况是,人工智能项目可以外包而数据科学一般内部成立。[heading5]与人工智能团队合作[content]1,为项目提供验收标准,如检测废品成功率95%,需要另准备测试数据集。标准尽量以数据衡量。有时人工智能团队需要两个测试集。验收标准基本不可能100%正确,因为数据太少,技术不成熟,数据标注错误,模糊的标签(人为判断是否正确)都会成为不能100%准确的原因。[heading5]人工智能团队的技术工具(可选)

学习笔记:AI for everyone吴恩达

1,启动试点项目来获得动能,几个小项目就可以了解人工智能可以做什么在最初几个试点项目里,尽可能选择可以成功而不是最有价值的项目。在6-12个月里展示成效。这两个项目可以是内部或者外包来做。2,建立一个公司内部的人工智能团队,搭建一个集中统一的AI团队,再从这个团队中挑选人员帮助不同的业务部门,更好的支持业务团队人员,而不是业务团队负责人直接招聘AI人员。方便统一管理。建立一个全公司范围内的平台,如果有什么软件平台,其他工具,或是数据基础设施,能对整个公司有帮助的话。单个部门或者没有这样的权限和资源帮助整个公司完成这个平台。3,提供广泛的人工智能培训高层可以了解AI为企业做什么,了解AI的策略,进行资源分配。部门领导可以了解,如何设置项目方向(技术与商业调研),资源分配与监控进度培养内部工程师,搭建和推出AI软件,收集数据管理数据,开展特别的AI项目4,制定一个人工智能策略是很重要的相对深度了解AI后,结合自身业务以后才能制定自身策略。设置一种与AI良性循环相一致的公司策略,例如网络搜索,当出现一款更好的软件,就会有更多的用户使用,然后出现更多数据,反哺更好的软件,让产品不断更好,形成增长飞轮。一个农业公司使用照片,拍摄田地照片,在早期人工拍摄,后续形成一个小模型以后,说服几个农民使用。最后不断扩大影响,形成增长飞轮,几年以后,这家公司以3亿美元被一家更大的公司收购。考虑创建一个数据策略,优秀的公司擅长做战略数据采集,例如一些面向消费者的大型AI公司推出免费服务,像免费邮箱,免费相片共享服务等,以此搜集数据并提供更多的服务给你。与直接出售服务的模式大不相同。考虑建造统一的数据仓库,方便管理与工程师使用。

01-通往AGI之路知识库使用指南

[heading2]总结AI相关技术与活动介绍AI音乐创作:通过输入更高级的词汇与AI音乐对话能产生更好效果,有AI音乐的版块、挑战、分享会和教程,可通过王贝加入AI音乐社区。数字人语音合成:介绍了声音克隆技术,提到了微软、阿里等的相关成果,常用的是JPT service。config UI的应用:能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,岗位稀缺,社区有相关共学课程。社区共创项目:包括东京的confii生态大会、AI文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI春晚等活动。作业与报名:作业是询问对AI方向的兴趣和想做的项目,活动报名可通过填写名字和申请新增学校参与。AI相关活动与共创项目介绍线下寄送物料组织活动:会给大家寄送线下活动物料,在学校内组织。AI春晚即将开始:去年300人30天共创了AI春晚,今年的也即将开始,可报名参与多种岗位。AIPO活动及相关挑战:10月20日的AIPO活动,可提前构思展示项目,有会话和视频相关的挑战赛。共学活动与技能提升:接下来10天有从零基础到建站等内容的讲解,回放会放在链接里,可先从练习提示词入手。硬件机器人材料购买:若搞硬件机器人,部分材料需尽快购买。自媒体发布与流量扶持:在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持,作品也可发布在GitHub等平台。活动奖项与历史玩法:设最佳创业奖和最佳投资奖各四个,有线下摆摊展示交流、IPO路演等玩法,之前在多个城市举办过AI切磋大会。工具使用与新大赛预告:可使用多种AI工具,新的大赛即将开启,有百万奖金池,相关动态会在社区活动栏目公布。

Others are asking
未来哪些工作可以被AI替代?
未来可能被 AI 替代的工作包括一些重复性高、规则性强的工作,例如: 1. 数据输入、文档处理等单调的数据处理工作。 2. 部分制造业中的重复性生产操作。 然而,以下工作相对较难被 AI 替代: 1. 涉及团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等需要复杂人际交往和创新能力的工作。 2. 具有灵活性、非常规性和创造性的工作,比如艺术创作、科研创新等。 2023 年 AI 预计将会替代 4 亿 8 亿工作岗位,但同时也会增加 5.55 8.90 亿新岗位。计算被替代的岗位主要是查看岗位任务构成中可自动化任务的占比。发展中国家的某些经济发展必要步骤可能因 AI 而直接被取代,但这一观点有待辩证看待,吴恩达建议发展中国家在垂直领域完成优势积累。
2024-12-25
目前AI不能做哪些事情?
目前 AI 不能做的事情包括: 1. 尽管在某些方面取得了成功,但不能解决所有科学问题。几个世纪以来人类在科学领域逐步积累,仍有众多问题存在,AI 无法完全介入并解决所有这些问题。 2. 目前还不足以完全替代开发者进行复杂项目的开发,尚未达到“言出法随”的境界。 3. 由于技术快速发展,当前使用的某些 AI 工具可能并非最优,且需要考虑其是否适合应用目的以及存在的弱点。 4. 在使用 AI 时需要注意众多道德问题,如侵犯版权、作弊、窃取他人工作、操纵等,特定 AI 模型的构建及受益情况等问题复杂且尚不清晰,使用者有责任以道德方式使用这些工具。
2024-12-25
aipo 提示词课程链接
以下是关于 AIPO 提示词课程的相关链接: 10 月 13 日课程回放:https://www.bilibili.com/video/BV137mEYcEid/?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click 上课请提前准备: 豆包网页端:https://www.doubao.com/chat/?channel=browser_landing_page 豆包桌面客户端: 相关资料: 作业:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcng2BGhOVyYXnr3AKP2pgCtg 10 月 14 日课程回放:https://www.bilibili.com/video/BV1msmEYxEZY/?buvid=YC4BD1CD531B1DE24BE79F1022B411E8311B&from_spmid=search.searchresult.0.0&is_story_h5=false&mid=E93ZXvPaf6qpZfVvaoksIA%3D%3D&p=1&plat_id=116&share_from=ugc&share_medium=iphone&share_plat=ios&share_session_id=FEFB63BF03154D5D842FEF7B6D7CA68D&share_source=WEIXIN&share_tag=s_i&spmid=united.playervideodetail.0.0&timestamp=1728927125&unique_k=TSPAHQW&up_id=259768893 上课请提前准备:吐司 https://tusiart.com/?utm_source=semsem&source_id=semsem 相关资料:https://kah8x5a2ycv.feishu.cn/docx/EknsdlsX1oxETExa5AjcDhfInWg 作业:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcn54GKluLZbcAuyd8GJzsX6g 10 月 15 日课程回放:https://www.bilibili.com/video/BV1G62fYCEc1/?spm_id_from=333.999.0.0 上课请提前准备:liblib https://www.liblib.art/ 推荐码:GUdRbBEP 相关资料:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TLmnwQgInimlP2k6zkAceDnCndf 作业:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnndiUZ7FpF8IF4n9KNmvAWh
2024-12-25
目前AI能做哪些事情?
AI 已经在众多领域得到广泛应用,以下是一些主要的应用场景: 1. 医疗保健: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出更好的贷款决策。 投资分析:辅助投资者做出明智决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 自动驾驶:提高交通安全性和效率。 交通管理:优化信号灯和交通流量,缓解拥堵。 物流和配送:优化路线和配送计划,降低运输成本。 无人机送货:将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景: 教育:提供个性化学习体验。 农业:分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源:优化能源使用,提高能源效率。 需要注意的是,AI 的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-12-25
AIGC
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 AIGC 常见的应用包括: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 在 CRM(客户关系管理)领域有着广阔的应用前景,主要包括以下几个方面: 1. 个性化营销内容创作:根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据,生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统:基于 AIGC 的对话模型,开发智能客服系统,通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等,缓解人工客服的压力。 3. 产品推荐引擎:借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容,结合推荐算法,为客户推荐更贴合需求的产品,提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告内容,包括文字、图表、视频演示等形式,加快分析报告的生产流程。 5. 智能翻译和本地化:提供高质量的多语种翻译及本地化服务,帮助企业打造精准的全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析:高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。 AIGC、UGC(普通用户生产)和 PGC(专业用户生产)都是内容生成的不同方式,主要区别在于内容的创作者和生成方式: 1. AIGC:由人工智能生成的内容。AI 通过学习大量的数据,能够自动生成文本、图像、视频等内容。优势在于可以快速、大规模地生成内容,适用于需要大量内容的场景,如自动化新闻、广告创作等。 2. UGC:由用户生成的内容。用户通过社交媒体、博客、论坛等平台发布自己的内容,如文章、评论、照片、视频等。优势在于内容丰富多样,能够反映用户的真实想法和创意,适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。 3. PGC:由专业人士或机构生成的内容。专业团队或机构根据特定的标准和流程创作高质量的内容,如新闻报道、影视作品、专业文章等。优势在于内容质量高、专业性强,适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像,是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model;LDM)。SD 的代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7)。源代码库:github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备,使用 SD 进行想要的图片 AIGC。 不过在 AIGC 的应用过程中,仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-12-25
AIGC
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 AIGC 常见的应用包括: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 在 CRM(客户关系管理)领域有着广阔的应用前景,主要包括以下几个方面: 1. 个性化营销内容创作:根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据,生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统:基于 AIGC 的对话模型,开发智能客服系统,通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等,缓解人工客服的压力。 3. 产品推荐引擎:借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容,结合推荐算法,为客户推荐更贴合需求的产品,提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成:自动生成期望的数据分析报告内容,包括文字、图表、视频演示等形式,加快分析报告的生产流程。 5. 智能翻译和本地化:提供高质量的多语种翻译及本地化服务,帮助企业打造精准的全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析:高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。 AIGC、UGC(普通用户生产)和 PGC(专业用户生产)都是内容生成的不同方式,主要区别在于内容的创作者和生成方式: 1. AIGC:由人工智能生成的内容。AI 通过学习大量的数据,能够自动生成文本、图像、视频等内容。优势在于可以快速、大规模地生成内容,适用于需要大量内容的场景,如自动化新闻、广告创作等。 2. UGC:由用户生成的内容。用户通过社交媒体、博客、论坛等平台发布自己的内容,如文章、评论、照片、视频等。优势在于内容丰富多样,能够反映用户的真实想法和创意,适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。 3. PGC:由专业人士或机构生成的内容。专业团队或机构根据特定的标准和流程创作高质量的内容,如新闻报道、影视作品、专业文章等。优势在于内容质量高、专业性强,适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model;LDM)。SD 的代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7)。源代码库:github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备,使用 SD 进行想要的图片 AIGC(心想事成的魔法施与)。 不过在 AIGC 的应用过程中,仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-12-25
我面临退休,想使用ai开展第二职业,该如何规划实施?
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。
2024-12-24
我想使用ai开展第二职业,该如何规划实施?
以下是关于使用 AI 开展第二职业的规划实施建议: 1. 努力工作:不仅要增加工作时间,还要提升专注程度。可以有意识地与能力强且令人钦佩的人合作,学习他们的研究品味和思考方式。 2. 研究本身及周期:涉及研究课题的选择、研究工作的开展以及成果的宣传等所有部分。 3. 了解模型:深入了解 AI 模型的行为和局限性,以便更好地引导研究方向和做出正确决策。 4. 评估能力:明确语言模型在各种任务中的评价指标,这是研究人员需要优化的目标函数。 5. 针对自身情况: 学生和应届毕业生: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详细规划;根据职业目标获得个性化学习建议和资源,提升 AI 领域技能。 职场新人和职业转换者:职场新人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;职业转型者可获取详细转型路径和必要技能培训资源。 企业:利用产品评估应聘者 AI 技能水平,为现有员工制定个性化职业发展计划,提供持续指导和培训。 教育机构:将相关产品作为学生职业指导一部分,优化课程设置,提供针对性 AI 技能培训。 职业咨询师:使用产品为客户提供更精准规划建议和技能评估,基于市场数据和趋势分析提供全面前瞻性指导。
2024-12-24
如何结合AI开展自己的创业之路
以下是结合 AI 开展创业之路的一些建议: 1. 辅助创作与学习方面: 可以开发如 AI 智能写作助手帮助用户快速生成高质量文本;AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等,为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划方面: 包括开发 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警方面: 例如开发 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理方面: 涉及开发办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易方面: 有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。 在宠物领域与 AI 结合的创业方向及学习路径: 1. 创业方向: AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉的 AI 宠物助手,可以帮助主人更好地照顾宠物,比如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等。 AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发的智能互动玩具,可以增强宠物的娱乐体验,例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等。 AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像,帮助宠物主人定制个性化的宠物形象。 AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,可以开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统,通过分析宠物的症状图像和病历数据,提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,可以利用 AI 技术分析宠物的行为模式,帮助主人更好地了解宠物的需求和习性。 2. 学习路径: 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现。 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化。 总之,AI 领域为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景,创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求,选择适合自己的项目进行创业。
2024-11-05
. 了解射频识别技术的基本原理及常见应用。 2. 能够利用射频识别技术开展实践,了解物与物 之间近距离通信的过程。 第7课 电子标签我揭秘 7.1 乘坐火车时,人们只需拿身份证在检票机上刷一下,便能顺利通过检票 闸机,进出火车站。在这个过程中,正是 RFID 技术在发挥作用。 揭秘射频识别技术 本课将关注以下问题: 1. RFID 系统的工作流程是怎样的? RFID 是一种物品标识和自动识别技术,本质上是一种无线通信技术, 无须与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成(图 7
射频识别(RFID)技术是一种物品标识和自动识别的无线通信技术,无需与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成。 其基本原理是:读卡器发射特定频率的无线电波,当电子标签进入有效工作区域时,产生感应电流,从而获得能量被激活,并向读卡器发送自身编码等信息,读卡器接收并解码后,将信息传送给后台系统进行处理。 常见应用包括:乘坐火车时的身份证检票,物流领域的货物追踪管理,图书馆的图书借还管理,超市的商品结算等。 在利用射频识别技术开展实践时,能够了解物与物之间近距离通信的过程。例如在物流中,货物上的电子标签与读卡器之间通过无线电波进行信息交互,实现对货物的实时监控和管理。 RFID 系统的工作流程大致为:读卡器发射无线电波,激活电子标签,电子标签向读卡器发送信息,读卡器接收并解码信息后传送给后台系统。
2024-10-21
小朋友应该如何开展学习编程和AI
对于小朋友开展学习编程和 AI,以下是一些建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,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。 探索一些面向小朋友的 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。 如果希望在编程方面继续精进,至少熟悉以下 Python 相关内容: 1. Python 基础: 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。 2. 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 中是如何工作的。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。
2024-10-19
我想构建一个基于“AI+易经+禅悟”的智能体,应该如何开展工作?
构建一个基于“AI+易经+禅悟”的智能体可以参考以下步骤: 1. 了解各种 AI 工具:熟悉不同 AI 工具的特点和用途,为后续工作选择合适的工具。 2. 学会写提示词:这是关键环节,决定能否清晰地向 AI 传达任务。 3. 搭建 AI 工作流:按照一定的流程和步骤将 AI 工具融入工作环节,提高效率。 4. 测试 AI 工作流:在使用初期可能会遇到不顺手的情况,需要多尝试并根据体验进行调整和优化。 5. 解决问题:当遇到现有 AI 工具不好用的情况,可能是提示词不够好或工具本身的问题,需要学习写好提示词、寻找更好的工具或寻求帮助。 6. 考虑制作智能体:当工作流效率较低时,可以考虑制作智能体来自动化完成一系列任务,需要学习相关知识或寻求专业人士的帮助。 需要注意的是,将易经和禅悟的元素融入其中需要您根据自身的理解和需求,在上述步骤中进行创新性的结合和应用。
2024-08-27
态势感知、流量分析的AI开源项目有哪些
目前在态势感知和流量分析方面,较为知名的 AI 开源项目相对较少。但您可以通过以下途径去寻找和发现相关的开源项目: 1. 在开源代码托管平台如 GitHub 上,使用相关的关键词进行搜索。 2. 关注相关的技术论坛和社区,了解其他开发者的分享和推荐。 由于这方面的特定开源项目有限,建议您持续关注行业动态,以便及时获取新的信息。
2024-12-24
我现在是一家公司的实习生,目前参与的项目是AI法律大模型未来法官助手,这个系统的功能是提取案件中的信息,自动填写到预设好的要件中,比如犯罪嫌疑人的姓名、身份证号、出生日期、事发经过等等,我该如何去学习提示词
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。
2024-12-23
我想用AI完成一个编程项目,帮我从零到一完成一个个人介绍网站,我现在使用vo.dev完成了一个网站,但是不可以供我使用我上传github后再vercel运行发现会出现404请问我该怎么办
很抱歉,暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面: 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确,包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置,确保配置正确,例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志,以获取更详细的错误信息,从而确定问题的具体原因。 希望这些建议能对您有所帮助,如果问题仍未解决,建议您进一步查阅相关的技术文档或向技术社区寻求帮助。
2024-12-19
我是一个英文CET4级水平的上班族,想要在一年内达成雅思7.5分,请问如何使用AI帮助我实现这个目标。请用简洁易懂的表达,使用项目日程表的形式,将计划分成月度、周和日。
很抱歉,目前没有相关的具体计划内容。但您可以利用一些 AI 工具来辅助学习,比如使用智能语言学习软件,它能根据您的水平制定个性化的学习计划、提供练习题目和模拟测试,并实时评估您的学习进度。您还可以利用 AI 翻译工具,帮助您理解复杂的英语文本。 以下是一个大致的月度、周和日的计划框架供您参考: 月度计划: 第一个月:熟悉雅思考试的题型和要求,通过 AI 工具进行基础评估,制定整体学习策略。 第二个月:重点提升听力和阅读能力,利用 AI 推荐的学习资源进行每日练习。 第三个月:加强写作和口语的训练,使用 AI 批改和模拟对话功能。 第四个月:进行阶段性模拟测试,分析薄弱环节,利用 AI 针对性地强化训练。 第五个月:继续巩固各项能力,增加练习难度和时长。 第六个月:参加真实的雅思模拟考试,根据结果调整学习计划。 第七个月:针对薄弱点进行最后的冲刺训练。 第八个月:进行全面复习,通过 AI 工具进行知识点的查漏补缺。 第九个月:保持练习状态,调整心态。 第十个月:再次进行模拟考试,评估学习效果。 第十一个月:做最后的强化复习和准备。 第十二个月:做好考试的各项准备,保持良好状态迎接考试。 周计划: 每周安排 5 天进行学习,每天至少 2 小时。 每周进行一次小测试,评估本周学习成果。 每周利用 AI 工具分析学习数据,调整下周学习重点。 日计划: 每天早上背诵单词和短语,可使用 AI 记忆辅助工具。 白天工作间隙利用碎片时间进行听力练习。 晚上集中进行阅读、写作和口语的练习。 睡前复习当天学习内容。 请注意,这只是一个初步的框架,您需要根据实际情况和 AI 工具的特点进行具体的调整和优化。祝您学习顺利,早日实现目标!
2024-12-17
可以开发一个完整的软件项目吗?可以把现有的vue2开发的uniapp项目转成vue3吗
在 AI 领域,开发一个完整的软件项目是可行的,但这需要综合考虑多个因素,如项目的规模、功能需求、技术难度以及开发团队的能力等。 关于将现有的 Vue2 开发的 Uniapp 项目转成 Vue3,理论上是可以实现的,但这是一个具有一定复杂性和挑战性的任务。需要对 Vue3 的新特性和语法有深入的了解,并且对原项目的架构和代码有清晰的把握。在转换过程中,可能需要处理诸如组件的迁移、API 的变化、依赖库的兼容性等问题。
2024-12-17
我是一个投资人,我想针对每个项目建立知识库,类似一个个对话的形式,我把关于某个项目的材料全部丢进一个对话中,然后可以针对每个项目进行提问,或者要求AI帮我产出某种类型的文件。哪个App可以最好的满足我的需求?
以下是一些可能满足您需求的 App 选项: 1. WaytoAGI 网站: 提供和 AI 知识库对话的功能,您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站,方便您按需求找到适合的工具。 有精选的 AI 提示词,可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2. 阿里千问模型:可以作为 AI 模型用于问答机器人的配置。 在配置问答机器人时,需要注意模型、提示词和知识库的协同作用。模型就像拥有无穷智慧的人,提示词能设定其角色和专注技能,知识库则如同工作手册,为其提供特定项目的详细信息。
2024-12-17