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了解AI的基础知识

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以下是关于 AI 基础知识的介绍:

一、新手学习 AI

  1. 了解基本概念

    • 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。
    • 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)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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。
    • 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。
  4. 实践和尝试

    • 理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。
    • 知识库中有很多实践后的作品和文章分享。
  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,获得实际应用中的第一手体验。

二、不会代码者学习 AI

  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. 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: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:了解其基本概念。
  4. 评估和调优

    • 性能评估:学会如何评估模型性能,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。

三、中学生学习 AI

  1. 从编程语言入手学习

    • 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(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。

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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。

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。

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

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哪个ai工具可以让模糊的老照片变清晰
以下是一些可以让模糊的老照片变清晰的 AI 工具和方法: 1. 使用 Stable Diffusion : 将照片放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。您可以参考文章——。 将图片发送到图生图当中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。这个放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章——。切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可以什么都不写,以免对原图产生干扰。 为了做到颜色与内容的统一,可以启用之前讲到过的一款 cutoff 插件来进行控制,依次按顺序设置好颜色提示词。您可以参照文章——。 2. 图像放大修复在 AI 绘画领域中必不可少,旧照片重现清晰可以利用 AI 技术进行图像修复,保留珍贵回忆。以前手机拍摄的低分辨率图片,也可以用 AI 技术进行高清修复。人像高清修复方面,不需要专业相机设备,用手机拍摄的照片也能通过 AI 技术修复至高清大片。而且,AI 技术不单单只是修复图片,还可以用于图像分辨率的无限扩大且不失真。例如马斯克原始图像分辨率为 234x180 像素,高清修复扩图后可达到 1880x1440 像素,差不多达到 2k 分辨率的质量。多进行几次采样放大后,完全可以实现 8k 超清放大。
2025-02-07
有没有什么作为浮窗存在的 AI 陪伴应用?
以下是一些作为浮窗存在的 AI 陪伴应用: 1. Character.ai:是一个 AI 虚拟陪伴平台,用户可与数百个 AI 驱动的角色交流,还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika:一款 AI 虚拟陪伴应用,用户能设计理想伴侣,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至发送照片。 3. Talkie:主打情感路线,有大量 npc,游戏和休闲娱乐体验感强,与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。 4. JanitorAI:无限制的 AI 陪伴应用。 5. Spicychat:无限制的 AI 陪伴应用。 6. CrushOn:无限制的 AI 陪伴应用。 每个应用都有其特定的应用场景和功能,您可根据自身具体需求选择合适的产品。
2025-02-07
有哪些AI知识库
以下是一些常见的 AI 知识库: 1. 通往 AGI 之路:这是一个由开发者、学者和有志人士参与的学习社区和开源的 AI 知识库。它提供了全面系统的 AI 学习路径,帮助用户了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。用户可以通过在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。其相关信息包括公众号、网站、内置知识库 AI 助手、B 站、小红书、X(Twitter)等渠道的内容。 2. 大圣的相关知识库:在大圣的中,以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解,目的是帮助非编程人士理解 AI 时代的知识库。
2025-02-07
小白怎么学AI
对于小白学习 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。 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。学习内容可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。学习时间灵活,资源免费开源。 对于纯小白开发应用,可参考以下案例:比如一位只玩过图形化编程的女孩,在暑假超脑 AI 黑客松期间,靠 Claude 和家长的帮助,用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目,先学明白背后的原理,在此基础上开发复杂项目。最好有人类导师,一开始把任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时从坑里捞人。
2025-02-07
ai搜索引擎
以下是一些常见的 AI 搜索引擎: 1. 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,能提升搜索效率和体验。 2. Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,允许用自然语言提问,通过生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索:360 公司推出,能通过 AI 分析问题,生成清晰有理的答案,支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索:昆仑万维推出,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来将支持多模态搜索。 5. Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 6. Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind:专为开发者设计,利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案,擅长处理编程和技术问题。 有人做了一个名为“ThinkAny”的 AI 搜索引擎,其作者选择做这个产品基于三个原则:感兴趣、有价值能带来成就感、在能力范围内。作者在了解了一些相关项目代码和底层技术“RAG”(检索增强生成,包括检索、增强、生成三个步骤)后决定尝试。
2025-02-07
给我一个关于ai应用提示词的整理文档
以下是为您整理的关于 AI 应用提示词的相关内容: Apple Intelligence 中的提示词: 在最新开发者测试版中包含生成式 AI 功能,其模型中的指示会在对聊天机器人说话前默认出现。 如“有用的邮件助理”AI 机器人会被告知如何根据邮件内容提问,指示包括“将答案限制在 50 个单词以内,不产生或编造虚假信息”等。 生成 Apple Photos 中“回忆”视频的指示集存在一些限制,如“不要写宗教、政治等负面内容”。 AI 应用于工作场景制作单词卡片的提示词: 核心目的包括生成符合要求的单词卡内容,并填入 Excel 文件中。 生成过程中先给出基本示例,再根据不同生成内容限定规则。 测试结果显示可同时解析多个单词,大体格式符合要求,但存在部分效果偏差和设定改变,可通过复制粘贴等方式处理。 批量产出时需上传压缩文件并完成套版操作。 关于 AI 幻觉的提示词相关思考: 网上找到的总结公众号的提示词存在输出与实际不符的情况。 总结类文章,AI 可能未读完整个文章,大语言模型可能未真去搜索网页,更像是开发商的“狡猾”,而非“AI 幻觉”。
2025-02-07
大模型的基础知识
大模型的基础知识包括以下方面: 知识类型: 内置知识:又可细分为常识知识、专业知识和语言知识。常识知识涵盖日常生活中的事实和逻辑规则;专业知识涉及特定领域的详细信息;语言知识包含语法规则、句型结构、语境含义及文化背景等。 模型架构: encoderonly:适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT。 encoderdecoder:同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是 Google 的 T5。 decoderonly:更擅长自然语言生成任务,众多 AI 助手采用此架构。 大模型的特点: 预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码和公开网页等,通常用 TB 级别的数据进行预训练。 参数众多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 数字化与 embedding:为让计算机理解 Token 之间的联系,需将 Token 表示成稠密矩阵向量,即 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。大模型的“大”主要指用于表达 token 之间关系的参数多,如 GPT3 拥有 1750 亿参数。
2025-02-07
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
ai 基础知识学习
以下是新手和中学生学习 AI 基础知识的方法和建议: 新手学习 AI : 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」,熟悉术语和基础概念,了解主要分支及联系。 2. 浏览入门文章:了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 3. 开始学习之旅:在「」中找到初学者课程,推荐李宏毅老师的课程。也可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 4. 选择感兴趣模块深入:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块,掌握提示词技巧。 5. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品创作,分享实践成果。 6. 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。 中学生学习 AI : 1. 从编程语言入手:学习 Python、JavaScript 等编程语言,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用工具和平台:使用 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,探索百度“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. 学习基础知识:了解 AI 基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 4. 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,尝试用 AI 技术解决实际问题,培养动手能力。 5. 关注前沿动态:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考 AI 对未来社会的影响。 对于希望继续精进的学习者,还可以尝试了解以下 AI 基础内容: 1. AI 背景知识:包括基础理论、历史发展。 2. 数学基础:统计学基础(如均值、中位数、方差)、线性代数(向量、矩阵)、概率论(条件概率、贝叶斯定理)。 3. 算法和模型:监督学习(线性回归、决策树、支持向量机)、无监督学习(聚类、降维)、强化学习。 4. 评估和调优:性能评估(交叉验证、精确度、召回率)、模型调优(网格搜索)。 5. 神经网络基础:网络结构(前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络)、激活函数(ReLU、Sigmoid、Tanh)。
2025-01-16
作为一名小学班主任,我想将AI作为辅助班级管理的工具,我可以怎么做?需要学习哪些基础知识,如何创建AI工具呢?
作为一名小学班主任,若想将 AI 作为辅助班级管理的工具,您可以参考以下建议: 基础知识学习: 1. AI 背景知识:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 创建 AI 工具: 1. 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。 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。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。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,您可以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。建议您一定要掌握提示词的技巧,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。 需要注意的是,AI 技术在不断发展,您需要持续学习和探索,以更好地将其应用于班级管理中。
2025-01-15
AI基础知识
以下是关于 AI 基础知识的介绍: 一、AI 背景知识 1. 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、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、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、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:简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 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)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于新手学习 AI 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。了解人工智能及其主要分支(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: 根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习,如图像、音乐、视频等。 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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与如 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。 对于中学生学习 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。 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。
2024-10-30
怎么用ai学习电子基础基础知识
以下是关于如何用 AI 学习电子基础知识的建议: 1. 从编程语言入手:可以选择 Python 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续学习打下基础。 2. 尝试使用相关工具和平台:例如利用 ChatGPT 等 AI 生成工具,体验其应用场景。也可以探索一些专门的教育平台。 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、深度学习等),以及在电子领域的应用案例。 4. 参与实践项目:参加相关的竞赛或活动,尝试利用 AI 技术解决电子方面的实际问题,培养动手能力。 5. 关注前沿动态:关注权威媒体和学者,了解 AI 技术在电子领域的最新进展,思考其对未来的影响。 同时,您可以参考以下资源: 阅读「」部分,熟悉相关术语和基础概念。 学习「」中的课程。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-29
一、学习内容 1. AI工具的操作:了解并掌握至少一种AI工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 2. AI工具在本职工作的应用:思考并提出AI工具如何帮助你更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 3. AI工具在非本职工作的潜力推演:探索AI工具如何在你的非本职工作领域发挥作用,比如在公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面。提出这些工具如何被有效利用,以及它们可能带来的改
以下是关于学习 AI 的相关内容: 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域,如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用,思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者: 20 分钟上手 Python+AI,在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入,需体系化了解编程及 AI,至少熟悉 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句、循环语句)、函数(定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间)、模块和包(导入模块、使用包)、面向对象编程(类和对象、属性和方法、继承和多态)、异常处理(理解异常、异常处理)、文件操作(文件读写、文件与路径操作)。 2. 新手学习 AI: 了解 AI 基本概念,建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅,在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试,理论学习后通过实践巩固知识,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,了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手:ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解做得好,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 PC 端: 移动端(Android/ios): 2. 飞书:汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。
2025-02-07
如何快速了解ai这个行业发展
以下是一些快速了解 AI 行业发展的方法: 1. 持续学习和跟进:AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。您可以关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 2. 阅读行业报告:例如《2024 年度 AI 十大趋势报告》,该报告从技术、产品、行业三个维度勾勒 AI 现状、展望未来走势。其中包括大模型创新、Scaling Law 泛化、AGI 探索、AI 应用格局、竞争、增长、产品趋势、智变千行百业、行业渗透率、创投等方面的趋势分析。 通过以上途径,您能够较为全面和快速地了解 AI 行业的发展动态。
2025-02-06
小白了解AI
对于小白了解 AI ,以下是一些关键内容: 1. 概念方面: 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 AI 即人工智能。 2. 相关技术名词及关系: 机器学习:电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据无标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习:参照人脑,有神经网络和神经元,因层数多被称为深度,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI:能生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM:大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 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,它基于自注意力机制处理序列数据,无需依赖循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),且 Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-03
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
我想系统了解有关agent的应用及发展情况
智能体(Agent)在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念,具有广泛的应用和不断发展的技术。 应用领域: 1. 自动驾驶:汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。 2. 家居自动化:智能家居设备根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI:游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易:金融市场中的智能交易算法根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。 6. 机器人:各类机器人中集成的智能控制系统。 设计与实现: 通常涉及以下几个步骤: 1. 定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。 3. 决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。 5. 学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。 发展情况: Agent 算是从年前到现在比较火的一个概念,也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架,它把大模型(LLM)和 LLM 之间,以及 LLM 和工具之间,通过代码或 prompt 的形式进行了串接。为 LLM 增加了工具、记忆、行动、规划等能力。 随着 AI 的发展,大家对 AI 的诉求变得越来越具体,简单的 ChatBot 的弊端日渐凸显,基于 LLM 对于 Agent 的结构设计,Coze、Dify 等平台在应用探索上有了很大的进展。但这些平台都有着固有局限,对于专业 IT 人士不够自由,对于普通用户完成复杂业务场景又有限制。
2025-01-19
一句话向完全不了解AI的人介绍什么是AI,并且让他理解什么是AI
AI 是一种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的存在。对于不具备理工科背景的人来说,可以把它当成一个黑箱。它就像某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵或器灵,其生态位是似人而非人的。 AI 包含多种技术和概念,比如: 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习(有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类)、强化学习(从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗)。 3. 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因为有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 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。
2025-01-17