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如何系统性学习AI

Answer

以下是关于系统性学习 AI 的建议:

对于中学生:

  1. 从编程语言入手学习:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,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。

对于新手:

  1. 了解 AI 基本概念:阅读「从这里启程」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,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「入门:AI 学习路径」中,找到一系列为初学者设计的课程。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。特别推荐李宏毅老师的课程。
  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,了解它们的工作原理和交互方式。

此外,鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情;即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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。

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

鉴于人工智能依赖的神经网络基础,这些专家AI可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情;即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家AI的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家AI可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是AI——的教师。

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ai编程
以下是关于 AI 编程的相关信息: Trae 国内版 是国内首个 AI IDE,自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性。 网址:Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键 打通学习与反馈循环,包括验证环境、建立信心、理解基本概念,实现“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 使用流行语言和框架,先运行再优化,小步迭代,借助 AI 生成代码后请求注释或解释,遇到问题三步走:复现、精确描述、回滚。 用好 AI 编程工具(如 Cursor)的关键技能 准确描述需求,清晰表达目标和问题。 具备架构能力,将复杂系统拆解为松耦合的模块。 拥有专业编程能力,能够判断 AI 生成代码的优劣。 具备调试能力,快速定位问题并解决,可独立或借助 AI 完成调试。
2025-03-09
AI分析直播数据
使用 AI 分析直播数据可以参考以下方法和步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据以获取关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,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:使用 AI 设计工具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:利用 AI 文案工具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:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,展示产品特点。 6. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:利用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 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:使用 AI 驱动的聊天机器人提供 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:依靠 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:利用 AI 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:通过 AI 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:借助 AI 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:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 罗文在直播数据分析方面的分享包括: 1. 演示了利用工作流进行直播数据处理及智能体创建参赛的过程,包括利用插件识别图片内容获取直播数据,将数据传入大模型得到优化建议,通过不断添加节点提升数据质量,最后将工作流封装成智能体。 2. 讨论了利用 AI 优化模板并提交的直播数据分析流程,包括模板内容的编写与注意事项,还介绍了飞书的功能如共学小组和其智能 AI 功能,分享了直播数据分析模板的制作过程,最后提及了模板大赛相关问题、专业版好用之处等。 3. 提到了直播数据分析工作流的搭建与应用,包括插件测试与选择、工作流搭建步骤、工作流效果提升、工作流封装与应用、相关问题探讨等。 4. 介绍了直播数据分析与报名流程,包括工作流运行与问题排查、报名流程介绍、AI 辅助文档生成、加入共学小组等内容。
2025-03-09
AI在财务的运用
AI 在财务领域有以下运用: 1. 更动态的预测和报告: 帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化。 从更广泛、更复杂的数据集中发现模式,为预测建议输入,并适应模型为公司决策提供依据。 自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析。 帮助综合、总结税法和潜在扣除项,并提出可能答案。 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 2. 具有成本效益的运营: 使从多个位置获取数据的劳动密集型功能效率提高 1000 倍。 有助于理解非结构化的个性化情境和非结构化的合规法律。 此外,截至 2024 年 10 月 15 日,美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(部分)有: |项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners,Index Ventures,Sutter Hill Ventures|| |Cognition|20240424|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund,Ramp 联合创始人 Eric Glyman,Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison,DoorDash 联合创始人 Tony Xu|| |Xaira Therapeutics|20240423|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital,ARCH Venture Partners|| |Cyera|20240409|3|C|14|AI 数据安全平台|应用|数据|Coatue,Sequoia,Redpoint,Accel|| |Celestial AI|20240327|1.75|C||用于 AI 存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull 美国创新技术基金,M Ventures,淡马锡,Tyche Partners|| |FundGuard|20240325|1|C|4|AI 投资会计系统|应用|金融|Key1Capital,Hamilton Lane,Blumberg Capital,Team8|| 信息来源:Techcrunch
2025-03-09
AI应该如何学习
以下是关于 AI 学习的全面指导: 对于新手学习 AI: 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,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。同时浏览入门文章,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,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)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,比如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词技巧。 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,知识库也提供了很多实践后的作品和文章分享。 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互动,了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI: 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:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景,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. 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),学习其在教育、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,了解最新进展,思考其对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 在医疗保健领域,为了让 AI 产生真正的改变,应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始,再通过学徒实践,面对面从出色实践者那里学习。对于 AI,应通过堆叠模型训练,而不仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型,再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。就像医学生从基础课程开始,科学家也需多年化学和生物学学习及博士研究,这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。
2025-03-09
AI学习资料
以下是为您提供的 AI 学习资料: 入门指南:强化学习 原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 学习计划:以搞懂 DQN 算法作为入门目标。 新手学习 AI 了解 AI 基本概念:阅读「」熟悉术语和基础概念,了解其主要分支及联系。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 开始学习之旅:在「」中找到初学者课程,推荐李宏毅老师课程。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按节奏学习,有机会获证书。 选择感兴趣模块深入学习:如掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后实践巩固知识,在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品:如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人。 支线剧情共创 AI 出图教学及资料 MJ 官方手册:https://docs.midjourney.com/ Prompt 魔法书:https://aituts.ck.page/promptsbook eSheep: 如何在 MJ 中保持角色一致性: AI 视频教学及资料 什么是相似形转场:
2025-03-09
最近比较好的微信ai小程序
以下是为您找到的一些微信 AI 小程序相关信息: 妙刷:是一款微信 AI 小程序,有很多基于“多模态应用”方向的探索。已经运行上线了一段时间,积累了多种风格主题,新出的“魔法物品搜集手册”曾小火。 目前暂未获取到更多其他微信 AI 小程序的详细信息。如果您想了解更多关于微信 AI 小程序的内容,建议您通过相关的科技资讯网站或公众号进一步搜索。
2025-03-09
怎么系统性的学习AI?
以下是系统性学习 AI 的方法: 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。 6. 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 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,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 AI 相关的实践项目,如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。 总之,系统性学习 AI 要注重理论与实践结合,从基础入手,逐步深入,并根据自身兴趣和需求选择重点方向。
2025-03-08
你能系统性的概述一下ai的能力包含哪些吗
AI 的能力主要包含以下方面: 1. 在品牌卖点提炼中: 逻辑推理:通过分析数据和信息,为寻找品牌卖点提供思路。 数据分析:快速处理和分析相关数据,提取有价值的信息和模式。 内容理解和输出:理解用户提供的内容,按照正确结构梳理并输出有效的内容。 但需要注意的是,AI 对公司的具体情况了解程度接近于 0,更适合作为引导型助手,在思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 在网页浏览模拟中: 像 GPT4VAct 这样的多模态 AI 助手能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览的行为。 它可以通过视觉理解技术识别网页元素,目的是自动完成一些人工操作任务,提高工作效率。 3. 在通用人工智能(AGI)的发展等级中: 聊天机器人:具备基本对话能力,依赖预设脚本和关键词匹配,用于简单服务和查询响应。 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT。 智能体:不仅能推理,还能执行全自动化业务,但目前仍需人类参与。 创新者:能够协助人类完成新发明,如预测蛋白质结构等。 组织:最高级别,能自动执行组织的全部业务流程。
2025-02-14
零基础,如何系统性的学习和运用AI,请提供一个系统性的教程学习
对于零基础学习和运用 AI,以下是一个系统性的教程: 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。同时,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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您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。同时,建议您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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、深入学习 Python 编程(如果希望继续精进) 至少熟悉以下内容: 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,以及它们是如何在 Python 中工作的。 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。
2025-01-29
你觉得作为一个普通不懂得程序的人来说,在面对未来的AI时代,需要学习编程的基础知识吗?系统性的学习Python或者你觉得学习Python哪些主要知识注音对了。
对于普通不懂得程序的人来说,在面对未来的 AI 时代,学习编程的基础知识是有一定必要的。如果想系统性地学习 Python,以下是一些需要重点关注的主要知识: 1. Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等基本数据类型。 控制流:学会使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序执行流程。 2. 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数以及调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序功能。 4. 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系及实现多态的方法。 5. 异常处理: 理解异常:了解异常的概念及在 Python 中的工作原理。 异常处理:学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能出现的错误。 6. 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 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:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景,探索如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 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),学习其在教育、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 技术解决实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 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。但需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-24
我想系统性的了解AI,你能为我画一个思维导图吗,或者结构性的帮我介绍。譬如:第一级:人工智能,第二级人工智能下的所有分支
以下是为您系统性介绍 AI 的结构内容: 第一级:人工智能 第二级: 1. 基本概念 术语和基础概念 主要分支(机器学习、深度学习、自然语言处理等) 分支之间的联系 2. 学习之旅 入门课程推荐(李宏毅老师的课程等) 在线教育平台课程 3. 特定模块 图像 音乐 视频等 4. 提示词技巧 5. 实践尝试 实践巩固知识 作品分享 6. 体验产品 ChatGPT Kimi Chat 智谱 文心一言等 此外,为您推荐三本神经科学书籍: 1. 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun) 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel;James H.Schwartz) 3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著) 还有《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到的学习经验,如第一阶段迈出第一步,看书听课进社区,包括系统性学习、初步探索、加入 AI 社区等。
2025-01-21
我想系统性的,由浅入深的学习AI知识,请给出我一个规划
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。
2024-12-24
deepseek学习资料
以下是关于 DeepSeek 的学习资料: 在 2025 年 2 月 6 日的“聊聊你怎么使用 DeepSeek”活动中,有以下智能纪要: DP 模型的功能:能进行自然语言理解与分析、编程、绘图,如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势:可以用更少的词让模型做更多事,思维发散,能给出创意思路和高级内容。 存在问题:思维链长不易控制,可能输出看不懂或胡编乱造的内容,增加纠错成本。 审核方法:可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议:使用时要有自己的思维雏形,多看思考过程,避免被模型冲刷原有认知。 使用场景:包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 案例展示:通过与孩子共读时制作可视化互动游戏,以及左脚踩右脚式的模型交互来展示 DP 模型的应用。 音系学研究:对音系学感兴趣,通过对比不同模型的回答来深入理解,如 bug 和 DIFF SIG,探讨语言概念在音系学下的心理印象等。 大模型取队名:与大模型进行多轮对话来取队名,通过不断约束和披露喜好,最终得到满意的队名及相关内容。 此外,1 月 27 日的宝玉日报中也有关于 DeepSeek 的内容: 拾象:DeepSeek r1 闭门学习讨论|Best Ideas Vol 3,讨论了 DeepSeek 在全球 AI 社区的意义,包括技术突破与资源分配策略。突出了 DeepSeek 长上下文能力、量化商业模式、以及其对 AI 生态系统的深远影响。重点分析了 DeepSeek 的创新路径及中国在 AI 追赶中的潜力与挑战。 转:关于 DeepSeek 的研究和思考
2025-03-09
现在想开始学习,应该从哪学起
对于新手学习 AI,建议您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,您可以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。 对于中学生学习 AI,有以下建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,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。
2025-03-08
我这边想学习AI动画
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