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学习AI可以从哪几个方面去学习

Answer

学习 AI 可以从以下几个方面入手:

  1. 编程语言: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. 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. 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、自然语言处理等)以及它们之间的联系。
    • 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。
  4. 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,思考其对未来社会的影响。

对于新手学习 AI:

  1. 了解 AI 基本概念:
    • 阅读相关入门文章,熟悉术语和基础概念。
    • 了解人工智能的主要分支及它们之间的联系。
  2. 开始学习之旅:
    • 参考为初学者设计的课程,如李宏毅老师的课程。
    • 通过在线教育平台按自己节奏学习,并争取获得证书。
  3. 选择感兴趣的模块深入学习:
    • 根据自身兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等。
    • 掌握提示词技巧。
  4. 实践和尝试:
    • 理论学习后进行实践,巩固知识。
    • 分享实践成果。
  5. 体验 AI 产品:
    • 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。

如果希望继续精进,对于不会代码的人,可以尝试了解以下基础内容:

  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关系。
    • 历史发展: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、矩阵等基本概念。
    • 概率论:掌握基础的概率论知识,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:了解基本概念。
  4. 评估和调优:
    • 性能评估:掌握如何评估模型性能,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。
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References

问:中学生如何开始学习 AI,有哪些好用的工具或者平台?

我总结了以下中学生学习AI的建议:1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习,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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

问:新手如何学习 AI?

了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分,熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,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,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。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),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。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你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。体验AI产品:与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如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AI产品的对话,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础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。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。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。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。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。

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如何让 ai 拟人化 去除 ai 味
要让 AI 拟人化去除 AI 味,可以从以下几个方面入手: 1. 生活化的语言: 注意语气的自然化,使用语气词如嗯、吧、啊、哈哈哈等。 增加口语化词语的使用。 避免过于正式、恭敬、官方的说话风格。 2. 塑造搞笑人设: 运用幽默手法,如夸张、比喻、双关、对比、反差等。 决定回答问题的逻辑与态度,可适当放肆、大胆地开玩笑。 3. 注重细节: 在标点符号、断句和表情符号上下功夫,但效果有限,最终还是内容为王。 另外,通过以下 PROMPT 工程步骤也有助于实现 AI 拟人化: 1. 第一步输入章鱼哥。 2. 第二步把情绪体感构建轮子的 prompt3 粘进去拼到章鱼哥下面。 3. 第三步点击发送按钮,让模型根据轮子的提示词自己完成人物的解构建构。 4. 第四步复制章鱼哥 prompt,给到模型略等几秒。 5. 第五步和章鱼哥聊天看章鱼哥反应,时不时假装海绵宝宝。 同时,在写作方面,挑选模型时要注重文风和语言能力,避免出现“首先、其次、再者、引人入胜”等一看就是 AI 写的套话。但需要指出的是,去除 AI 味可能是个伪命题,所谓的 AI 味实际上可能是 GPT 味。
2024-12-25
Ai电商
AI 在电商领域有以下应用: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 在这个领域,电子商务已成为最富成效的垂直行业之一。企业大多完全在线运营,容易将 AI 工具整合到工作流程中。像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。除产品照片外,品牌还能通过 AdCreative、Pencil 制作营销材料,通过 Frase 或 Writesonic 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,就能创建完整的电商商店及市场营销材料。 语音电商也在快速发展,又称语音辅助购物,随着人工智能和智能设备的发展而迅速增长。消费者可通过语音命令搜索商品、进行购买和管理购物清单,通过智能音响和移动助手如 Amazon Alexa 和 Google Assistant 实现。这一趋势预计将持续增长,改变消费者与品牌的互动方式和在线购物模式。
2024-12-25
用AI快速解读一本书
以下是为您整合的相关内容: 在“AI 占卜”方面,有多种价格不同的体验项目,如 9.9 元的 AI 解读。流程是先想好问题再抽塔罗牌,摊主会先使用 AI 软件解读,然后在其基础上人工补充。例如对于“近期有偏财运吗”的问题,AI 解读提到代表着力量、决断和智慧,预示财运增加和经济状况改善。此外,活动现场还有手搓机器人摊位,这类似 DIY,需要电烙铁、钳子、螺丝刀等工具,适合亲子合作,能培养孩子兴趣和动手能力,增进亲子关系。 在“AI 辅助写小说”方面,南瓜博士让 AI 先写故事概要和角色背景介绍并做修改,然后以表格形式让 AI 输出细节描述,这样有打破叙事习惯、便于局部调整、确保细节具体等好处。之后将生成的表格依次复制粘贴让 AI 写文章,偶尔需要作者给建议。但在修改环节,GPT4 记性不好,Claude 把关键情节改没了。
2024-12-25
最近有什么新的AI工具
以下是一些新的 AI 工具: 游戏方面: Unity 推出了两款 AI 工具,包括提供新 Copliot 工具,可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目,如一键生成塔防类游戏基础框架、创建人物角色动作,还能协助编码和创建 3D 材质、动画等内容。Muse Chat 现已经开放 Waiting list,可通过 https://create.unity.com/aibeta 申请加入,官方提示这个暑假会进一步开放。 Unity Sentis 是第一个将 AI 模型嵌入到实时 3D 引擎中的跨平台解决方案,能在终端用户平台上增强游戏玩法和其他功能,目前还在封测阶段。 思维导图方面: GitMind:免费跨平台,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具,能利用 AI 生成思维导图。 AmyMind:轻量级在线工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 Xmind Copilot:基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路、生成文章大纲。 TreeMind:输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind:提供包括 AI 驱动的头脑风暴功能等一系列 AI 工具。 建筑设计审核规划平面图方面: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai:面向住宅行业,能根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能实现数据汇总与管理。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2024-12-25
如何学习应用AI
以下是关于学习应用 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 首先,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。同时,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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(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。 三、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。一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 六、针对不同人群的学习建议 1. 对于中学生: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 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。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 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。 关注 AI 发展的前沿动态,思考其对未来社会的影响。 2. 对于偏向技术研究方向的学习者: 掌握数学基础,如线性代数、概率论、优化理论等。 学习机器学习基础,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 深入研究深度学习,如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 钻研自然语言处理,包括语言模型、文本分类、机器翻译等。 探索计算机视觉,如图像分类、目标检测、语义分割等。 关注前沿领域,如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等,并进行科研实践,包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 3. 对于偏向应用方向的学习者: 具备编程基础,如 Python、C++等。 掌握机器学习基础,如监督学习、无监督学习等。 熟悉深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等。 了解应用领域,如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 掌握数据处理,包括数据采集、清洗、特征工程等。 学会模型部署,如模型优化、模型服务等,并进行行业实践,包括项目实战、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。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-25
目前字节有哪些可以运用到审核安全业务的ai?
字节在审核安全业务方面可以运用的 AI 包括: 1. OpenAI 的审核(Moderation)Endpoint:可用于检查内容是否符合使用策略,其模型分为 hate(表达、煽动或宣扬基于种族、性别等的仇恨内容)、hate/threatening(仇恨内容且包括对目标群体的暴力或严重伤害)、selfharm(宣扬、鼓励或描绘自残行为)、sexual(旨在引起性兴奋的内容)、sexual/minors(包含未满 18 周岁的个人的色情内容)、violence(宣扬或美化暴力或歌颂他人遭受苦难或羞辱的内容)、violence/graphic(以极端血腥细节描绘死亡、暴力或严重身体伤害的暴力内容)等类别。在监视 OpenAI API 的输入和输出时,可以免费使用审查终结点,但目前不支持监控第三方流量,且对非英语语言的支持有限。 2. 专利审查方面的 AI: 专利趋势分析和预测:AI 可以分析大量的专利数据,识别技术发展趋势和竞争情报,帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体 AI 应用示例: Google Patents:使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析,提高了专利检索的准确性和效率。 IBM Watson for IP:利用 NLP 和机器学习技术,自动化地进行专利检索、分类和分析,减少了人工工作量,提高了专利审查的效率和准确性。 其他应用: 专利检索与分类:通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估:分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请:帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析:分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-25
哪几个AI工具擅长网站前端网页设计?
以下是一些擅长网站前端网页设计的 AI 工具: 1. Wix ADI(Artificial Design Intelligence) 网址:https://www.wix.com/ 特点:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 2. Bookmark 网址:https://www.bookmark.com/ 特点:AIDA(Artificial Intelligence Design Assistant)通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址:https://firedrop.ai/ 特点:Sacha 是 Firedrop 的 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址:https://thegrid.io/ 特点:Molly 是 The Grid 的 AI 设计助手,可自动调整网站的设计和布局,基于内容和用户互动进行优化,支持多种内容类型。 5. Zyro 网址:https://zyro.com/ 特点:使用 AI 生成网站内容,包括文本、图像和布局建议,提供 AI 驱动的品牌和标志生成器,包含 SEO 和营销工具。 6. 10Web 网址:https://10web.io/ 特点:基于 AI 的 WordPress 网站构建工具,可自动生成网站布局和设计,提供一键迁移功能,集成了 AI 驱动的 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址:https://www.jimdo.com/ 特点:Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器,通过询问用户问题定制网站,提供自动生成的内容和图像,包含电子商务功能。 8. Site123 网址:https://www.site123.com/ 特点:简单易用,适合初学者,提供多种设计模板和布局,包括内置的 SEO 和分析工具。 此外,以下是一些推荐的网页原型图生成工具: 1. 即时设计:https://js.design/ 一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」,为设计师提供更加本土化的功能和服务,注重云端文件管理、团队协作,并将设计工具与更多平台整合,一站搞定全流程工作。 2. V0.dev:https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix:https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具,可在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站,提供广泛的模板和设计供选择,以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app,能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora:https://www.dora.run/ 使用 Dora AI,可以通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画,生成强大网站。支持文字转网站,生成式 3D 互动,高级 AI 动画。但内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-31
阿里巴巴开发的AI有哪几个
阿里巴巴开发的 AI 包括以下几个: 1. 通义灵码:一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 2. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 此外,在其他领域,阿里巴巴和蚂蚁集团也有相关的 AIGC 实践,例如: 电商设计师视角下的 AI 解读与应用 AI 引领,畅想未来办公的无限可能 当 AI 成为大众的新朋友 AI 新形态,数字人带你探索未来生活体验升级 让 AI 模型更加平易近人|ModelScope 模型开源社区设计实践 S03E05:当设计遇见 AI,智能设计的践行者——2022 阿里云设计中心年鉴 一览无遗,让收银更快捷支付宝智能 AI 秤 玩转 AI,探索绘图新世界 在编程辅助方面,还有其他一些常见的 AI 工具,如 GitHub Copilot(由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出)、CodeWhisperer(亚马逊 AWS 团队推出)、CodeGeeX(智谱 AI 推出)、Cody(代码搜索平台 Sourcegraph 推出)、Codeium 等。每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。 如果您想使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化,可以采取以下步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 2. 关键词优化:AI 可以分析和推荐高流量、高转化的关键词,帮助卖家优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:AI 设计工具可以根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具可以撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术可以帮助选择或生成高质量的产品图片,这些图片能够更好地吸引顾客并展示产品特点。 6. 价格策略:AI 可以分析不同价格点对销量的影响,帮助卖家制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:AI 可以分析客户评价和反馈,帮助卖家了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 可以根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人可以提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:AI 可以分析不同营销活动的效果,帮助卖家了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:AI 可以帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:AI 可以分析不同的支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:AI 可以帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:AI 可以分析观众行为,帮助卖家优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。
2024-10-20
0基础中老年学习者必须知道的AI基本概念和知识 是哪几个
对于 0 基础的中老年学习者,以下是必须知道的 AI 基本概念和知识: 一、Python 基础 1. 基本语法:包括变量命名、缩进等规则。 2. 数据类型:如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 3. 控制流:条件语句(if)、循环语句(for 和 while)控制程序执行流程。 4. 函数:定义和调用函数,理解参数和返回值,以及作用域和命名空间。 5. 模块和包:导入模块,使用包来扩展程序功能。 6. 面向对象编程(OOP):类和对象的定义与实例化,属性和方法的定义与调用。 二、AI 背景知识 1. 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 2. 历史发展:回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 三、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。 3. 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 四、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:了解其基本概念。 五、评估和调优 1. 性能评估:知道如何评估模型性能,如交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 六、文件操作 1. 文件读写:学习打开文件、读取文件内容和写入文件。 2. 文件与路径操作:理解如何处理文件路径,列举目录下的文件。 七、异常处理 1. 理解异常:了解什么是异常以及在 Python 中的工作方式。 2. 异常处理:学会使用 try 和 except 语句处理程序错误。
2024-09-13
学习新手从哪几个维度了解知识库
对于学习新手来说,可以从以下几个维度了解知识库: 1. 知识库的整体构成: 知识库是一整套领域知识,是 Bot 加载的最小单位。 单元是知识库的一部分,可上传的最小内容单位可以是一个.txt、.pdf、.csv 文件或一个网页。 分段是一个单元切分成多个分段,是模型查询的最小单位,分段内容的完整度和准确性会影响模型回答问题的准确性。 2. 具体知识内容: 如关于 transformer 的知识,计划从算法 1(NLP 中的 transformer 网络结构)、算法 2(CV 中的 transformer 网络结构)、算法 3(多模态下的 transformer 网络结构)、训练(transformer 的分布式训练)、部署(transformer 的 tvm 量化与推理)这五个方面进行介绍。 常见的 LLM 基座模型里的 3 种 transformer 架构,包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly。 3. 与其他元素的关系: 在商业化问答场景中,模型、提示词、知识库三者相互配合。大语言模型像一个学习过无数知识的人,提示词是告知其角色和专注技能,使其成为所需“员工”,知识库则是给“员工”的工作手册。
2024-09-04
大模型的应用需要通过哪几个步骤
构建一个有效的大型语言模型应用并非易事,这一过程从框架选择到最终应用的搭建,涉及一系列复杂的步骤和环节,许多细节和阶段往往在实际操作中才会逐渐显现。在整个过程中,提示词的设计尤为重要,精心的设计和调试是确保流程顺畅运行以及保证应用具有实际价值的基础,这并非只是在对话窗口输入文字或发送指令并接收输出那么简单,其设计直接影响模型的输出质量和应用效果。为了构建这样的应用,我们需要: 1. 谨慎选择框架。 2. 注重实际操作中细节和阶段的处理。 3. 精细设计和调试提示词。
2024-08-10
如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法: 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、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,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,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作品。 在知识库有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,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 对于中学生学习 AI,还可以: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,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。 学习 AI 基础知识,了解其基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 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。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。
2024-12-25
基础学习
以下是关于基础学习 AI 的一些建议和资源: 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。 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。 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。 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。 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。 以下是一些基础学习的讲解资源: :这是 Nvidia 的四部分系列文章,介绍了 2015 年实践中的深度学习基础,对于刚开始学习 AI 的人来说是一个很好的资源。 翻译: 翻译: 翻译: 翻译: :通过实用的例子和代码,解释了 AI 基础知识的全面、免费的课程。 :对嵌入和令牌的简单介绍,它们是 LLMs(和所有语言模型)的构建块。 翻译:
2024-12-24
如何学习ai
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。
2024-12-24
stable difusion学习
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。
2024-12-24
stable difudion学习
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
2024-12-24
我想要一些关于AI的研究报告,技术、产业、产品方面都可以
以下是为您提供的一些关于 AI 的研究报告: 《》:Kimi 发布视觉思考模型 k1,在最新版 App 和 Web 端上线。k1 模型基于强化学习技术打造,原生支持端到端图像理解和思维链技术,并将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。 《》:由量子位智库发布,聚焦 AI 技术及其在各行业的应用趋势。报告指出 AI 已成为科技发展的主旋律,对全球产业产生深远影响。内容涵盖技术、产品、行业篇,探讨了大模型创新、AI 应用格局、产品趋势、行业渗透率等十大趋势。报告还分析了 AI 在千行百业中的落地情况,包括智能驾驶、具身智能、智能硬件、游戏、影视、营销、教育和医疗等行业,展现了 AI 技术如何推动行业变革和增长。 关于 AI 产业的产业链结构,大致可分为:上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发),详细内容参见图 5 和图 6。 此外,还有以下相关的课件和内容供您参考: 【创新公司观察】 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析:https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析(三期):https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察(2024.1):https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu 【AI 产品/功能构建】 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】:https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】:https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】:https://gamma.app/docs/AIcjqug2f9vtw5m8i 【商业观察】 AI 变革公司/产业实践探索 02:2023 年年报,看中国上市公司怎么使用生成式 AI:https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AI 变革公司/产业实践探索 01:安克创新的 AI 实践分析:https://gamma.app/docs/AI01AI5to7cl1o2ebvhrn 【AI 生存探索】
2024-12-24
从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面展开阐述人工智能赋能连锁药店运营管理的核心竞争力
很抱歉,目前知识库中没有关于从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面阐述人工智能赋能连锁药店运营管理核心竞争力的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考: 集团标准化管理方面: 利用人工智能制定统一的药品分类、库存管理和服务流程标准,确保各连锁药店的运营一致性和规范性。 通过智能数据分析,监测各门店对标准的执行情况,及时发现并纠正偏差。 应用赋能方面: 借助人工智能的图像识别技术,实现药品的快速准确盘点和库存监控。 利用智能客服系统,为顾客提供 24 小时不间断的咨询服务,提高服务效率和质量。 运营定位方面: 基于大数据和人工智能算法,分析不同地区、不同消费群体的需求特点,为各连锁药店精准定位目标市场和商品品类。 运用智能营销工具,实现个性化的促销活动推送,提高营销效果和顾客满意度。 迭代提升方面: 利用人工智能收集和分析顾客反馈、市场变化等数据,持续优化运营策略和服务模式。 建立基于人工智能的预测模型,提前洞察市场趋势和顾客需求变化,为连锁药店的发展提供前瞻性指导。 希望以上内容对您有所帮助,您可以根据实际情况进一步细化和完善。
2024-12-24
现在在国内有想要做这个AI方面的这个创业,我能做一些什么呢?
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。
2024-12-20
金融业在哪些方面是不能被AI所代替的
在金融业中,以下方面不太容易被 AI 所替代: 1. 战略决策:CFO 及其直接报告人应专注于金字塔顶端的战略决策,这需要综合的判断力、对宏观环境的深刻理解和长期的经验积累,AI 难以完全胜任。 2. 复杂的情感决策:金融服务被认为是情感购买,决策树复杂且难以自动化,需要人类根据客户的个人情况提供个性化的建议。 3. 合规与法律处理:金融服务高度受监管,复杂且非结构化的法律合规要求人类员工的参与和判断,以确保符合规定。 尽管 AI 在金融领域的预测、报告、会计和税务、采购和应付账款等方面能够提供帮助和实现自动化,但上述几个方面仍依赖人类的专业能力和经验。
2024-12-18
关于物流在人工智能配送方面的知识
在物流配送领域,人工智能有以下应用: 优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 实现无人机送货,将货物快速送达偏远地区。 例如: 美团外卖配送系统利用数据分析和机器学习优化外卖小哥的配送路线,会根据订单位置、餐厅出餐速度等因素,在高峰期自动调整配送路线,确保外卖及时送达。 猎聘 APP 作为 AI 招聘求职平台,利用数据分析和自然语言处理技术,连接求职者和招聘企业,促进就业。 链家 APP 作为 AI 房地产交易平台,利用数据分析和自然语言处理,为买卖双方提供安全、高效的交易平台。 游戏开发工具 Unity 利用图像生成和机器学习技术,为游戏开发者自动生成游戏关卡,提高开发效率。
2024-12-16
写作方面的提示词
以下是关于写作方面提示词的相关内容: 写提示词(prompt)是关键步骤,决定了 AI 模型生成文本的效果。编写好的提示词有以下建议: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,要提供足够信息。 3. 使用清晰语言:用简单、清晰的语言描述,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有格式或风格要求,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:提供期望结果的示例,帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:避免过多信息,防止 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整提示词。 在角色扮演方面,写作助手可以为您提供写作帮助,包括修改语法错误、优化句子结构、提高文本连贯性和可读性等。使用时可按示例操作,输出格式根据需要可为修改后的文本或修改建议,说话风格专业、客观,询问策略会先确认用户需求。 在 SD 绘画的提示词方面,根据想画的内容写提示词,多个词用英文半角逗号分隔。一般概念性、大范围、风格化的词写在前,叙述画面内容的其次,描述细节的最后。每个词在模型中的自带权重可能不同,提示词顺序重要,越靠后权重越低。关键词要具特异性,措辞避免抽象,可使用括号人工修改权重。
2024-12-13