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我是小白，不知道怎么入门

Answer

以下是为您提供的 AI 入门指南：

  1. 如果您想入门制作 MV：
    • 首先，跟 GPT 探讨 MV 与微电影的相似之处，找到制作 MV 缺少的知识，了解关键元素（如音乐与节奏、视觉风格、叙事与主题）和成熟方法论，明确视频要传达的信息和目标观众。
    • 接着，从音乐与节奏开始设计，让 GPT 告知缺少的资料并编辑完成初步的 MV 概念然后结构化。
    • 最后，逐步得到核心元素内容。
  2. 如果您想入门 Python：
    • 了解 Python 简介（包括发展历史、特点与优势、应用领域）。
    • 进行安装与环境配置（包括安装教程、配置环境变量、安装和使用 IDE）。
    • 学习 Python 基本语法（包括变量与数据类型、运算符、控制结构）。
    • 掌握 Python 函数与模块（包括函数定义与调用、参数传递、模块与包）。
    • 熟悉 Python 数据结构（包括列表、元组、集合、字典）。
    • 了解 Python 面向对象编程（包括类与对象、封装、继承、多态、特殊方法）。
    • 学习常用 Python 模块（如 os 模块、sys 模块、datetime 模块、math 模块）。
    • 掌握文件操作与异常处理（包括文件的打开、读写与关闭、异常捕捉与处理）。
    • 通过实战项目巩固知识。
  3. 如果您想入门 AI 歌手相关的 ACE Studio：
    • 对于零乐理基础用户，了解名词解释，如干声、MIDI、变调、BPM 等。
    • 推荐工作流为干声转换-选择歌手-微调。通过干声转换获取 MIDI 初稿，修复识别错误的瑕疵。如果有更高要求，可参考进阶篇。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

爆肝 60 小时，一群小白用 AI 做了一个 MV——万字保姆级复盘攻略

因为之前做过离谱村第四集支线，首先跟GPT探讨了MV与微电影的相似之处，找到制作MV缺少的知识。然后了解关键元素和成熟方法论，为下一步提问做好准备。了解到的有用讯息是：需要明确视频要传达的信息和目标观众。对于城市介绍MV，通常是突出城市的独特魅力、文化、历史或现代发展。MV的剧本更侧重于视觉和音乐元素。关键元素有【音乐与节奏】和【视觉风格】【叙事与主题】。[heading3]2、进一步沟通MV关键元素[content]接下来决定从【音乐与节奏】开始设计，让GPT告诉我他还缺少的资料（一方面方便我编辑，另一方面方便他根据我给出的资料生成对应的格式）：得到的内容还蛮核心的：在此基础上，我编辑完成了初步的MV概念然后结构化，接下来和GPT继续探讨，先把我的思路结构化（方便后续的调用）：结构化初步概念[heading3]3、一步一步地得到核心元素内容[content]此步骤在前面内容的铺垫下，输入的提示词只需要：分别得到【音乐与节奏】【视觉风格】【叙事与主题】：【音乐与节奏】【视觉风格】【叙事与主题】

办公：高效做 PPT

小白如何快速入门Python##目录1.Python简介-Python的发展历史-Python的特点与优势-Python的应用领域2.安装与环境配置-Python安装教程-配置环境变量-安装和使用IDE（如PyCharm,VSCode）3.Python基本语法-变量与数据类型-运算符-控制结构（条件判断、循环）4.Python函数与模块-函数定义与调用-参数传递-Python模块与包5.Python数据结构-列表（List）-元组（Tuple）-集合（Set）-字典（Dictionary）6.Python面向对象编程-类与对象-封装、继承、多态-特殊方法（如__init__、__str__）7.常用Python模块-os模块-sys模块-datetime模块-math模块8.文件操作与异常处理-文件的打开、读写与关闭-异常捕捉与处理9.实战项目-示例项目介绍-逐步实现项目功能-总结与优化大纲出来后，我们只需要针对每个主题进行内容补充就行，比如，我想让他简单介绍Python是什么，并限制好字数。按照这个流程，一个完整的PPT内容大概1小时就可以完成，换作以前，你至少花2到3天才能把内容建完。有了ChatGPT的加持，效率直接飞起。内容完成后，我们就可以用mindshow工具将markdown内容转换成PPT。在https://www.mindshow.fun/#/login?inviteCode=6487516注册账号登录后，我们直接把内容复制过来。

张吃吃：AI歌手| ACE Studio入门教程及工作流分享

（针对零乐理基础用户，音乐达人可跳过）干声没有伴奏也没有效果器的人声MIDI可以理解为给计算机看的乐谱，包含歌曲每个音的音高、节奏信息变调歌曲升调或降调，1个key=1个半音。BPM歌曲的速度，数字表示一分钟多少拍。[heading2]2、推荐工作流[content]干声转换-选择歌手-微调由于ACE有一个非常方便的功能：干声转换，也就是将人声音频转MIDI，这比手动输入一个个音符要好用太多啦！我在使用ACE制作的歌曲，大部分都是通过干声转换来获取MIDI初稿的。当然AI识别的音高、节奏、发音会有误差，所以接下来的工作主要是修复这些识别错误的瑕疵。其实，只需要干声转换-选择歌手-微调三个步骤，一首AI演唱的歌曲就做好了。小白快速上手篇会细讲这三个步骤，如果有更高的要求，比如需要个性化声线或更自然的演唱效果，可以参考后面的进阶篇。

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推荐学习Aigc的入门理论书籍
以下是为您推荐的学习 AIGC 的入门理论书籍和相关资料： 1. 《AIGC Weekly19》：其中包括腾讯非常系统的 Stable Diffusion 介绍文章，马丁整理的关于 AIGC 的碎片化思考，多邻国创始人 Luis von Ahn 专访，Meta AI 发布的自监督学习“烹饪书”，以及回顾大语言模型发展历程的内容。 2. 《AIGC Weekly01》：包含对 Stable Diffusion 工作原理的介绍，Emad 写的关于 SD V2 模型的笔记，Hugging Face Inference Endpoints 指南，GPT4 预测相关内容，以及关于 AI 时代工作未来的读物。 3. 【AI 学习笔记】：介绍了 AI 大模型的相关概念，如生成式 AI、相关技术名词（包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等）、技术里程碑（如 2017 年谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文）等。
2025-01-01
入门课程
以下是为您提供的 AI 入门课程相关信息： 推荐布鲁姆分类法学习路径，先从。 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。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「」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。 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。建议您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。 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。 如需了解云计算中的人工智能主题，可以考虑参加《》课程。课程列表（待更新），如人工智能导论、符号人工智能等相关课程，部分课程有对应的讲义和实验。
2024-12-31
小白如何入门AI
对于小白入门 AI，以下是一些建议： 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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 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。 此外，还有小白 30 分钟上手 Cursor AI 编程的步骤： 1. 直接上手：AI 编程就是一场 PUA 和提问大赛。 分辨两个模式：Chat 模式可直接和大模型对话，与正常的 ChatGPT 类似，但在 Composer 模式中能即时反馈，直接创建文件、填写代码。 例如在 Composer 模式下输入“给我创建一个 2048 的网页游戏吧”，它会生成相关文件，若环境报错，可截图在 Composer 对话框中询问解决方法。 元子分享了小白 30 分钟快速体验 AI 工具的缘起：对于像作者父亲这样的人，尽管作者已做了很多准备工作，但他们仍觉得 AI 有距离。这让作者意识到，看似简单的 AI 工具初级尝试，其实拦住了很多人，而没有亲手尝试，就难以了解 AI 能带来的帮助。
2024-12-30
Ai入门教程
以下是为您提供的 AI 入门教程： 一、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。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，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。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，并有可能获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习，同时一定要掌握提示词的技巧，它容易上手且很有用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。您可以尝试使用各种产品做出自己的作品，知识库中也有很多大家实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的有效方式。例如，尝试使用 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，以获得对 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。 六、AI 绘画入门教程 1. 非常推荐先看 Nenly 同学的教程，相关链接： B 站：https://space.bilibili.com/1814756990 提示词宝典：BV12X4y1r7QB 模型新手包：BV1Us4y117Rg 汉化及扩展安装：BV1hz4y1a76M 学习资料链接：https://nenly.notion.site/017c3341c8b84a7ebb4c2cb16f36e28f 随堂练习素材下载： 夸克：https://pan.quark.cn/s/98b88f75cc5f 度盘：https://pan.baidu.com/s/10rzgzIjzad7AKmjw8zO_w?pwd=nely 2. 从 0 入门 AI 绘画教程： 强烈推荐，学完变大神系列章节教学视频： 课程内容： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，您的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教您玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！
2024-12-29
入门者可以通过哪些AI训练自己的AI模型
对于入门者训练自己的 AI 模型，以下是一些建议和途径： 1. 学习相关基础知识：了解 AI 的基本概念、原理和技术，包括机器学习、深度学习等。 2. 参加课程：例如微软为初学者提供的为期 12 周、24 节课的人工智能课程，涵盖不同方法和处理图像、文本的神经架构等，并提供可执行的 Jupyter 笔记本和实验室。 3. 选择合适的预训练模型：可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等作为基础，也可自行训练一个基础模型。 4. 准备训练所需的数据和计算资源：确保有足够覆盖目标应用场景的训练数据，并准备如 GPU 服务器或云计算资源等足够的计算资源。 5. 针对目标任务进行模型微调训练：根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 6. 选择合适的部署方式：包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 7. 注意安全性和隐私保护：大模型涉及大量数据和隐私信息，要重视安全性和合规性。 总的来说，训练自己的 AI 模型需要综合考虑多方面因素，包括知识学习、课程参与、数据准备、模型选择与训练、部署方式以及安全性等，根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2024-12-29
如何入门？
以下是关于入门 AI 的一些建议： 1. 了解基本概念： 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。 此外，对于深度学习的入门，您可以： 1. 先学习 Python 和 R 语言。 2. 学习吴恩达的深度学习课程。 3. 观看 Siraj Raval 的视频，他可以用风趣易懂的方式解释复杂概念，可在 YouTube 上关注他的个人频道。 4. 阅读 François Chollet 的两本书：《Deep Learning with Python》和《Deep Learning with R》。 对于大模型的入门，通俗来讲，大模型输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其训练和使用过程可以类比为上学参加工作：找学校（训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练）、确定教材（数据量特别多）、找老师（用算法讲述内容，让大模型理解 Token 之间的关系）、就业指导（为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调）、搬砖（进行推导，如翻译、问答等）。在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会被分割和数字化，形成词汇表。
2024-12-27
coze中的工作流 智能体 应用 bot 分别有什么特点差异共同点，作为新手小白应该如何逐步上手
Coze 中的工作流、智能体、应用 Bot 具有以下特点、差异和共同点： 特点： 工作流：包括图像工作流，可进行图像流分类（如智能生成、智能编辑、基础编辑），按照构架配置工作流，调试效果等。 智能体：设定角色，对工作流有详细描述和调用规则，能实现从简单到复杂的不同流程自动化。 Bot：有不同的运作模式（单智能体模式和多智能体模式），可选择模型，配置技能（如插件、工作流、图像流和触发器等），还有知识区域和记忆区域。 差异： 工作流侧重于具体的任务流程配置和图像处理方面。 智能体更注重角色设定和工作流的调用规则。 Bot 则在运作模式、模型选择和技能配置上有独特之处。 共同点： 都与 Coze 平台相关，相互配合以实现各种功能。 对于新手小白逐步上手的建议： 先了解 Coze 平台的基本操作和界面。 从简单的图像工作流开始尝试，熟悉工作流的创建和配置流程。 逐步学习智能体的设定和工作流的调用规则。 再深入研究 Bot 的模式选择、模型选择和技能配置。 参考平台提供的示例和教程，多进行实践和调试。
2024-12-31
小白学习AI
以下是为小白学习 AI 提供的指导： 一、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，涵盖图像、音乐、视频等，您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习。掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 四、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。知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 五、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。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其适合纯 AI 小白。学习模式是输入→模仿→自发创造。学习资源免费开源，可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。 在技术原理方面，通过【AI 学习笔记】小白可以了解以下内容： 1. 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 2. 相关技术名词及关系：AI 即人工智能；机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习；监督学习有标签的训练数据；无监督学习学习的数据无标签；强化学习从反馈里学习；深度学习参照人脑有神经网络和神经元；生成式 AI 可生成多种内容形式；LLM 是大语言模型。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-31
我是一个AI小白，我希望能通过不断了解AI为我的工作和生活提效，请为我量身定制逐步深入的AI学习计划
以下是为您量身定制的逐步深入的 AI 学习计划： 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后，进行实践以巩固知识，尝试使用各种产品做出自己的作品。 2. 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 五、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。 六、如果希望继续精进 1. 了解 AI 背景知识，包括基础理论（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. 掌握数学基础，包括统计学基础（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. 学习算法和模型，如监督学习（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. 学会评估和调优，包括性能评估（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. 掌握神经网络基础，包括网络结构（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）。 七、学习模式和注意事项 1. 您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，如果您是纯 AI 小白，可以先看左边的目录。学习模式可以是输入→模仿→自发创造。 2. 注意学习内容可能会更新，您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。 3. 学习时间可以灵活安排，不必每天依次进行，有空的时候学习即可。 4. 本学习计划中的学习资源大多是免费开源的。
2024-12-30
你是一名资深程序员和经验丰富的编程教授，能够以通俗保姆式的方法教会小白从0开始编程序。现在要你教我完成如下任务：我需要编写一个程序，能够每天和不同的文生图大语言模型对话，生成不同场景下的机器人设计图片。应该怎么一步步实现？
以下是为您提供的从 0 开始编写一个能够每天和不同的文生图大语言模型对话，并生成不同场景下机器人设计图片的程序的步骤： 首先，对于小白来说，可以参考以下教程进行学习和操作： 1. 张梦飞的【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信： 重点感谢@熊猫大侠的不厌其烦的答疑解惑，并推荐@熊猫大侠的老王。 作者是看着 WaytoAGI 里大佬的文章学习制作的。有代码基础的同学，可以直接移步到这三篇教程中。 本篇教程适合“小白中的小白”，简单粗暴，不做讲解，复制粘贴即可。一步一图，保姆级指引。 本篇文章中，没有写每一步代码的含义和配置文件的对应含义。如果想要深入研究和调优，请移步上方推荐的三篇文章。 2. 大圣的胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程： 这是一篇面向普通人的 RAG 科普，不是面向 RAG 研究者的技术向文章。 文章一共 1.6 万字，旨在让您对 RAG 技术有更全面的认知，在使用 RAG 相关产品时，可以更好地理解其能力边界，从而充分发挥其潜力。 本文适合任何人，包括 AI 爱好者、为企业寻找知识库解决方案的老板、AI 产品经理等。 3. Yeadon 的写给小小白的从游戏入手学习搓图像流 bot： 学会将发布的图像流添加进 bot 中，并测试生成海报，解决无法在聊天界面显示图片的问题，重新调整图像流使其在对话窗口显示图片，最后发布 Bot。 通过这份教程，可以学会如何在 Coze 平台上打造一个有趣的 AI 游戏助手，掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法，了解如何配置图像生成功能。 希望以上内容对您有所帮助，祝您编程顺利！
2024-12-29
小白从0学习ai的教程在哪里
以下是为小白从 0 学习 AI 提供的教程和建议： 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。 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，您将找到一系列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。 6. 对于零基础小白： 网上有很多基础课程，您可以找找相关教程。 看一些科普类教程，比如相关视频。 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 推荐一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 7. 推荐视频： 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili：https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893 由（女神）主讲，和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课，新手友好，带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili：https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1 某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，视频链接是第二期。两期内容都值得观看，访谈非常硬核。
2024-12-27
关于京东的生成式AI，你知道些什么
生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术，生成的内容可以是多模式的，包括文本、图像、音频和视频。当给出提示或请求时，它可以帮助完成各种任务，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。它从大量现有内容中学习，学习的过程称为训练，其结果是创造的“基础模型”，如为 Bard 等聊天机器人提供支持的 LLM 或大型语言模型。基础模型可用于生成内容并解决一般问题，还可以使用所在领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。 Google Cloud 提供了多种易于使用的工具，如 Vertex AI，这是一个端到端机器学习开发平台，可帮助构建、部署和管理机器学习模型。 此外，生成式 AI Studio 具有一些特性，如定义场景和响应格式、提供 API 和 SDK 帮助构建应用程序、调整语言模型等。在使用中，提示的设计很重要，但可能存在一定的复杂性和不确定性。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 从 OpenAI 的官网来看，在 2022 年宣发时被称为一种模型，但在官网的帮助页面中又被称为一种服务，目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。
2024-12-31
我想知道目前最新、效果最好、代码和模型开源的动作捕捉算法，也叫做人体姿态估计，是哪篇文章
目前最新、效果较好且代码和模型开源的人体姿态估计（动作捕捉算法）相关的研究有以下两篇： 1. 【SD】最强手部识别，controlnet 新预处理器 dw openpose 作者：白马少年｜公众号：【白马与少年】 发布时间：20230813 20:00 原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/_RiKxWy9MXt4DUJIKH5w 介绍：在 controlnet 中，手部识别一直使用的是 openpose 预处理器，但复杂手势有时无法识别。新的 dw openpose 预处理器能完美解决手部识别问题，将其放入特定目录即可使用。但需说明的是，目前这个 DW Pose 只是更精确的 openpose 预处理器，未对 ControlNet 的 openpose 模型做改动。 2. YOLONAS Pose：一个开源的实时人体姿态估计模型 应用场景：基于骨骼标记为基础，适用于智慧体育等场景，可对训练过程的姿态、数据、状态等进行统计和管理。 技术类型：视频、AI 学习模型 简介：主要功能是识别图片和视频中人的姿势，能快速处理图像并实时返回姿态数据，适应不同场景和设备。 主要特点： 实时性能：旨在提供实时的姿态估计，适用于需要即时反馈的应用。 高精度：利用神经网络架构搜索（NAS）提高姿态估计的准确性。 优化的网络结构：NAS 自动测试不同网络结构，找到最优模型。
2024-12-31
现在想要学习AI不知道从哪里入手怎么学习
以下是为新手学习 AI 提供的建议： 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己的分享。 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. 对于中学生学习 AI 的补充建议： 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。 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。
2024-12-24
如果让新手小白知道合理使用GPT
以下是一些让新手小白合理使用 GPT 的建议： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握一次有效记忆的长度，避免在超过限制时还继续提问最初的问题。编写 Prompt 时珍惜 Token，秉承奥卡姆剃刀原理，精简句子和措辞，尤其是在连续多轮对话中。 2. 熟练使用中英文切换：Prompt 太长时，可用英文设定并要求用中文输出，节省 Token 用于更多对话。了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 3. 相信 GPT 的能力，大胆提要求：不问问怎么知道它不会呢。 4. 明确自身需求：跟 GPT 提的要求尽量准确，像给员工安排工作那样。 5. 不断追问：只要不明白，就目标明确、表达精确地追问。 6. 提供准确信息：若需要贴身保姆级帮助，把自身准确信息给 GPT。 7. 规划、记忆和使用工具：GPT 可以在一个会话里根据用户需求和上下文自行选择工具并做出行动。若选择最容易上手的 Action，Webpilot 应当首当其冲，使用方法为在新建的 GPT 里把 Web Browsing 勾掉，点击添加 Actions（Add actions），再点击 import from URL 并填入相应网址。 提问的逻辑和准确度是能否用好 GPT 的核心竞争力。
2024-12-22
你只知道AI相关的事情吗
我主要专注于 AI 相关的知识和问题。在 AI 领域，涵盖的内容非常广泛，包括但不限于以下方面： 基础理论：如人工智能、机器学习、深度学习的定义及其相互关系。 历史发展：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、矩阵等基本概念）、概率论（掌握条件概率、贝叶斯定理等知识）。 算法和模型：监督学习（了解线性回归、决策树、支持向量机等算法）、无监督学习（熟悉聚类、降维等算法）、强化学习（知晓其基本概念）。 评估和调优：性能评估（知道如何运用交叉验证、精确度、召回率等评估模型性能）、模型调优（学会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（理解前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等）、激活函数（了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等常用激活函数）。 同时，AI 在各行各业有着广泛的应用场景，例如： 医疗保健：医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：等等。
2024-12-21
我想知道最适合招投标人员需要的AI工具是什么
招投标人员可能会从以下 AI 工具中受益： 1. 智能文档处理工具：能够帮助快速整理和分析大量的招投标文件和相关资料。 2. 数据分析工具：对市场数据、竞争对手数据等进行深入分析，为招投标决策提供支持。 目前常见的一些 AI 工具包括： 1. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，可为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 2. Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 工具，您可以查看：https://www.waytoagi.com/category/79 您可以根据自身需求选择最适合的工具。
2024-12-19