Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

学习AI

Answer

新手学习 AI 可以参考以下步骤：

  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，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「入门：AI 学习路径」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，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。
    • 通过与这些 AI 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。

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，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自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

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

References

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。

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？

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，你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」[知识库首页](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。类似问题：我是新人，怎么学习AI？新手学习AI学习AI，我应该从哪里开始如何从头开始学习AI？

Others are asking
有哪些AI数字人口播工具？
以下是一些常见的 AI 数字人口播工具： 1. TecCreative： 只需输入口播文案，选择期望生成的数字人形象及目标语言，即可生成数字人口播视频。操作指引：输入口播文案——选择目标语言——选择数字人角色——选择输出类型——点击开始生成。 支持图片换脸，仅需上传原始图片和换脸图片，操作指引：上传原始图片——上传换脸图片——点击开始生成。图片大小上限 5M，支持 JPG、PNG 格式。 支持视频换脸，操作指引：上传原始视频——上传换脸图片——点击生成。 支持音频合成数字人，只需上传音频文件，工具支持使用 100+数字人模板。操作指引：上传音频文件——选择数字人角色——选择输出类型——点击开始生成。注意：音频文件支持 MP3 和 WAV 格式，文件大小上限 5M。 提供多语种（包含菲律宾语、印地语、马来语等小语种）智能配音，操作指引：输入需配音文案——选择音色——点击立即生成。注意：输入的配音文案需和选择音色语种保持一致。 智能识别视频语言并生成对应字幕，操作指引：点击上传视频——开始生成——字幕解析完成——下载 SRT 字幕。注意：支持 MP4 文件类型，大小上限为 50M。 2. HeyGen：是一个 AI 驱动的平台，可以创建逼真的数字人脸和角色。使用深度学习算法来生成高质量的肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 3. Synthesia：是一个 AI 视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并进行语音和口型同步。支持多种语言，并可以用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 4. DID：是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后就能合成一段非常逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随着时间和技术的发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。 此外，还有适合小白用户的开源数字人工具，如： 特点：一键安装包，无需配置环境，简单易用。 功能：生成数字人视频，支持语音合成和声音克隆，操作界面中英文可选。 系统兼容：支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持：MuseTalk（文本到语音）、CosyVoice（语音克隆）。 使用步骤：下载 8G+3G 语音模型包，启动模型即可。 GitHub： 官网：
2025-01-02
怎么样学习AI
以下是关于学习 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。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，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、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，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，学习 AI 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，为未来的发展做好准备。 七、在医疗保健中应用 AI 的学习 为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，应投资于创建一个模型生态系统——比如“专家”AI——使其像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为医疗领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始，通过正规学校教育和学徒实践，从该领域出色的实践者那里学习。对于 AI 来说，应通过使用彼此堆叠的模型来训练，而不是仅依靠大量数据和生成模型。例如，先训练生物学的模型，然后是化学的模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的课程从化学和生物学基础开始，设计新疗法的科学家也需要经历多年学习和实践。这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。
2025-01-02
关于医疗辅助诊断的AI有哪些
以下是一些关于医疗辅助诊断的 AI 应用： 1. 医学影像分析：AI 可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：用于加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 5. 平安好医生 APP 中的 AI 医疗诊断辅助系统：辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确性。用户上传症状描述和检查报告后，系统能给出初步的诊断建议和治疗方案，为医生提供参考。
2025-01-02
wps AI 可以辅助一些财务工作吗
WPS AI 可以辅助一些财务工作。生成式 AI 能够帮助金融服务团队改进内部流程，简化财务团队的日常工作。具体表现为： 1. 预测方面：帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，并建议如何适应模型以支持公司决策。 2. 报告方面：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到外部和内部报告中。 3. 会计和税务方面：综合、总结并就税法和潜在扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面：帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。
2025-01-02
ai换装，目前主流工具有哪些
目前主流的 AI 换装工具包括：InterAlia（https://interalia.vcflab.org/）。需要注意的是，虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重，不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用，WayToAIG 已经分好了类目。
2025-01-02
有什么模拟面试AI助手吗
以下为您介绍一些模拟面试的 AI 助手： 1. 沃顿商学院提供的模拟创建器：适用于 GPT4 和 Gemini Advanced。您可以将其设定为一位精通为学生设计角色扮演场景的 AI 主持人，帮助学生练习谈判、面试、演讲等技能。它会先自我介绍，然后提问了解学员背景和水平，提供不同场景选项，在模拟前描绘场景，模拟中代入学员对手，结束后给出反馈和改进建议。 2. 智联招聘的面试模拟功能：利用自然语言处理和机器学习技术，模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 此外，您还可以通过以下步骤在网站上增加一个 AI 助手： 1. 点击打开函数计算应用模板，选择直接部署、填写百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击创建并部署默认环境，等待项目部署完成。 2. 应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击查看确认示例网站部署成功。 3. 在网站的 html 文件中插入几行代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件，取消相关代码注释，最后点击部署代码，等待部署完成。重新访问示例网站页面即可查看效果，网站右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起。
2025-01-02
如何学习AGI
以下是关于学习 AGI 的一些建议： 对于新手学习 AGI： 1. 澄清学习前的状态：可能不理解 AI 和提示词工程，不懂代码和英语较差，在学习前会尝试各种 AI 工具并走弯路。 2. 明确学习后的现状：例如能够创建多 Agent 智能体、进行营销文案创作、应用 SQL 代码、创建图像流智能体等，还能在公司中实践智能客服等。 3. 掌握学习路径：关键词包括“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”，学习路径如同游戏通关，有主线和支线。 4. 个人经验分享：像 yoyo 一样，通过学习、分享和实践不断填补知识缝隙来成长。 学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续努力，不要害怕犯错。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e）的布鲁姆分类法来设计自己的学习路径。 对于纯 AI 小白，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域并学习最新内容。学习资源免费开源，可利用空闲时间进行学习。 总之，找到适合自己的学习方式和路径，学以致用，不断成长。
2025-01-02
AI 100天学习日志
以下是关于雪梅 May 的 AI 学习日记的相关内容： 1. 适合人群：适合纯 AI 小白，若还在观望不知如何入手，可参考此日记。 2. 学习模式：学习模式为输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信，可尝试此模式。 3. 学习内容：日记中的学习内容因 AI 节奏快可能不适用，可去 waytoAGI 社区发现感兴趣的领域并学习最新内容。 4. 学习时间：在半年多时间跨度中，其中 100 天学习 AI，并非每天依次进行，有空时学习，目前作者已进行到 90 天。 5. 学习费用：学习资源免费开源。 此外，作者在第九阶段的感受是，想明白从让个人更优秀角度前进就有很多灵感，其学习路径为迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。在第二阶段，作者因自身工作选择了 AI agent 领域的 coze 进行学习，认为可根据自身熟悉领域选择学习方向，coze 适用所有人，无需代码基础和图文审美，只要能发现智能体需求，就可用工作流实现。
2025-01-02
我是景观设计设计师，不了解市场上的各种AI工具，请问我需要怎么系统的学习、利用AI来改进工作呢
作为景观设计师，系统学习和利用 AI 改进工作可以从以下几个方面入手： 一、了解相关 AI 工具 1. 用于绘制 CAD 图的 AI 工具 CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具：根据设计目标和约束条件自动产生方案。 2. 审核规划平面图的 AI 工具 HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色。 Maket.ai：面向住宅行业，能自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件。 Fast AI 人工智能审图平台：全自动智能审图流程，集成建筑全寿命周期信息。 二、提升自身能力 1. 设计专业方面 培养持续学习习惯，将其转化为实践能力。 提高需求理解、问题分析、审美判断和创意能力。 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 严格评估和选型现有 AI 工具，确保标准化输出和一致性体验。 基于业务场景训练专属 AI 模型，集成 AI 能力形成新工具。 建设参数文档库，减少个人喜好的自然语言影响。 3. 工作流程方面 将 AI 融入日常设计流程，形成新的工作方式。 针对不同业务形态和需求，精细化设计流程。 探索合理的人&机结合方式，优化效率和创意品质。 4. 团队协作方面 制定并执行明确的 AI 融合策略。 保证硬件设备支持，营造创新环境。 增强对市场动态的适应能力，明确团队未来发力方向。 总之，随着技术进步，AI 在设计领域的作用将愈发重要，为您创造更多可能。但需注意，每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-01-02
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
怎么学习python数据分析
以下是关于学习 Python 数据分析的一些建议： 从工具和规模以及方法的角度来看，数据分析是一门独立完整的学科。 工具方面： 1. Excel：是最熟悉和简单的工具，会写公式算进阶用法，还能写 Excel 宏，ChatGPT 能根据需求写出可用的 Excel 宏。 2. Python：有很多强大的数据分析库，如用于数据处理和分析的 Pandas、用于数值计算的 NumPy，画图的 Seaborn、plotly、matplotlib 等，机器学习相关的更多。一般数据分析代码可用 Jupyter Notebook 运行，用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言：专门用于搞统计，但 Python 通常已够用。 在 Python 中，以下是一些关键的库和技术： 1. 数据处理与清洗： Pandas：提供高效的数据结构如 DataFrame，用于处理和分析结构化数据。 NumPy：用于数值计算，提供多维数组对象和相关操作函数。 2. 数据可视化： Matplotlib：用于生成静态、交互式和动画可视化的绘图库。 Seaborn：基于 Matplotlib 的高级数据可视化库，提供更美观易用的图表绘制方法。 Plotly：交互式图表库，支持多种图表类型，适合生成动态和交互式图表。 3. 统计分析： SciPy：提供广泛的数学算法和函数，包括线性代数、统计学、优化等。 Statsmodels：用于统计建模和数据分析，适合进行统计测试和回归分析。 4. 大数据技术： PySpark：Apache Spark 的 Python API，用于大规模数据处理。 学习路径方面，可以参考以下课程内容： 1. 学习 Python 基础语法与文本处理，包括数据类型（字符串、数字、列表、字典）、控制结构（条件判断、循环语句）、文本处理基础（字符串操作方法、文件读写操作），通过实践实验如中文文本的基本处理，掌握 Python 的基本语法和结构，能够进行简单的文本数据处理。 2. 学习利用 Python 进行自然语言处理（NLP），了解 NLP 的概念和在人文研究中的重要性，掌握 Python 中的 NLP 库，如结巴分词（Jieba）等工具，通过实践实验如中文分词与词频分析，掌握基本的 NLP 操作，理解其在语言研究和教学中的应用。
2025-01-01