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如何学习人工智能

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以下是新手学习人工智能的方法:

  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。
  6. 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。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。

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:
    • 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。

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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。

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?

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。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。

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人工智能的相关岗位
以下是关于人工智能相关岗位的一些信息: 在企业中建构人工智能方面,智能音箱的工作流程包括探测触发词或唤醒词、语音识别、意图识别、执行相关程序,但智能音箱面临着对每个用户需求单独编程导致公司需花费大量资金教育客户的困境。自动驾驶汽车方面,检测包括使用监督学习、多种传感器和技术,运动规划包括输出驾驶路径和速度。 人工智能团队的角色示例有:软件工程师,负责智能音箱中的软件编程工作,在团队中占比 50%以上;机器学习工程师,创建映射或算法,搜集和处理数据;机器学习研究员,负责开发前沿技术;应用机器学习科学家,解决面临的问题;数据科学家,检测和分析数据;数据工程师,整理数据;AI 产品经理,决定用 AI 做什么以及其可行性和价值。 在【已结束】AI 创客松中,参与同学的擅长领域和岗位包括:AI 2C 项目负责人、技术实践者、AI 算法开发、产品经理、程序员、产品体验设计师、咨询顾问/服务设计师等,他们在不同方向有着各自的优势和想法,如产品落地服务、多 Agent 处理任务流、宠物与 AI 结合、智能写作产品等。
2025-01-03
人工智能的定义
人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学。目前对其定义并不统一,以下是一些常见的定义: 从一般角度来看,人工智能是指通过分析环境并采取行动(具有一定程度的自主性)以实现特定目标来展示其智能行为的系统。基于人工智能的系统可以完全依赖于软件,在虚拟世界中运行(例如语音助手、图像分析软件、搜索引擎、语音和人脸识别系统)或者也可以嵌入硬件设备中(例如高级机器人、自动驾驶汽车、无人机或物联网应用程序)。 2021 年《AI 法案》提案第 3 条对人工智能的定义为:“AI 系统指采用附录 1 中所列的一种或多种技术和方法开发的软件,该软件能生成影响交互环境的输出(如内容、预测、建议或决策),以实现人为指定的特定目标。”其中,附录 1 列举的技术方法主要包括:机器学习方法(包括监督、无监督、强化和深度学习);基于逻辑和知识的方法(包括知识表示、归纳编程、知识库、影响和演绎引擎、符号推理和专家系统);统计方法,贝叶斯估计,以及搜索和优化方法。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序(即算法)来对数字进行运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。然而,对于像从照片判断人的年龄这类任务,我们无法明确解法,无法编写明确程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 需要注意的是,“人工智能”的概念自 1956 年于美国的达特茅斯学会上被提出后,其所涵盖的理论范围及技术方法随着时代的发展在不断扩展。相比于《2018 年人工智能战略》,2021 年《AI 法案》提案对于人工智能的定义采取更加宽泛的界定标准。在 2022 年《AI 法案》妥协版本中,欧盟理事会及欧洲议会认为“AI 系统”的定义范围应适当缩窄,并侧重强调机器学习的方法。
2025-01-02
人工智能的历史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但这种方法因无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识、表现及保持知识库准确性复杂且成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源更便宜,数据更多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 例如在创建国际象棋计算机对弈程序时,方法不断变化。 此外,人工智能和机器学习在金融服务行业应用已超十年,促成了诸多改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表重大飞跃,正改变多个领域。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机,遵循受控计算理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这类任务正是人工智能感兴趣的。如今金融、医学和艺术等领域正从人工智能中受益。
2025-01-02
什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学,例如做一些人类所擅长的事情。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序,就能编写程序让计算机执行。 然而,像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,无法明确编程,这类任务正是人工智能感兴趣的。 AI 分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 只可做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等;AGI 能做任何人类可以做的事。 人工智能术语包括: 机械学习:学习输入输出,从 A 到 B 的映射。是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域。 数据科学:分析数据集,从数据中获取结论与提示,输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习:有输入层、输出层、中间层(隐藏层)。
2025-01-02
人工智能伦理建设的基本内容
人工智能伦理建设的基本内容包括以下方面: 欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则,并修正了一系列相关条例。回顾委员会任命的独立人工智能高级别专家组 2019 年制定的《值得信赖的人工智能的伦理准则》,其中包含七项不具约束力的人工智能伦理原则: 人类主体和监督:人工智能系统的开发和使用应为人服务,尊重人的尊严和个人自主权,其运行可由人类适当控制和监督。 技术稳健性和安全性:开发和使用方式应在出现问题时保持稳健,抵御试图改变其使用或性能的行为,减少意外伤害。 隐私和数据治理:符合现有隐私和数据保护规则,处理的数据应具备高质量和完整性。 透明度:开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性,让人类知晓交流或互动情况,并告知部署者系统的能力和局限性以及受影响者的权利。 多样性、非歧视和公平:开发和使用方式应包括不同参与者,促进平等获取、性别平等和文化多样性,避免歧视性影响和不公平偏见。 社会和环境福祉:有助于设计符合《宪章》和欧盟基础价值观的连贯、可信和以人为本的人工智能。 问责制。 人工智能能带来广泛的经济、环境和社会效益,如改进预测、优化运营等,但也可能根据应用、使用情况和技术发展水平产生风险,对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害。 鉴于人工智能的重大影响和建立信任的必要性,其发展必须符合欧盟价值观、基本权利和自由,应以人为本,最终提高人类福祉。 为确保公众利益的高水平保护,应为所有高风险人工智能系统制定统一规则,这些规则应与《宪章》一致,非歧视,符合国际贸易承诺,并考虑相关准则。
2025-01-02
举例说明,医疗人工智能应用的风险及其法理防范
医疗人工智能应用存在以下风险: 1. 可能对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害,包括身体、心理、社会或经济方面的损害。 2. 在决定是否给予、拒绝、减少、取消或收回医疗保健服务等福利时,可能对人们的生计产生重大影响,并侵犯基本权利,如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权。 3. 用于评估自然人信用分数或信用度的人工智能系统可能导致对个人或群体的歧视,并延续历史上的歧视模式或造成新形式的歧视性影响。 法理防范措施包括: 1. 为所有高风险人工智能系统制定统一的规则,这些规则应与《宪章》保持一致,是非歧视性的,并符合欧盟的国际贸易承诺,同时考虑相关的伦理准则。 2. 明确价值链上相关经营者的作用和具体义务,促进对法规的遵从,确保法律的确定性。 3. 在特定条件下,明确高风险人工智能系统提供者的责任和义务。 需要注意的是,欧盟法律规定的用于检测提供金融服务过程中的欺诈行为以及用于计算信贷机构和保险企业资本要求的尽职审慎目的的人工智能系统,以及用于自然人健康和人寿保险风险评估和定价的人工智能系统,在符合一定条件时不视为高风险系统。
2025-01-02
一个人学习AI
以下是为您提供的一个人学习 AI 的相关指导: 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,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)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,涵盖图像、音乐、视频等方面。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入钻研,同时一定要掌握提示词的技巧,它容易上手且很实用。 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进行创作,在知识库中也有很多实践后的作品和文章分享,欢迎您在实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动是学习 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,了解其工作原理和交互方式,从而获得对 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。 另外,为了在医疗保健中让 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。比如,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经历多年相关学习和实践。 YoYo 分享了自己在通往 AGI 的学习之路心得,学习前不理解 AI 和提示词工程,走了不少弯路;学习后能创建智能体并在公司中实践智能客服等。其学习路径强调“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”,并认为学以致用,通过学习、分享不断成长。
2025-01-04
如何从0到1学习ai
以下是从 0 到 1 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,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,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,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。 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。 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。 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。
2025-01-04
ai学习
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。 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,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。 总之,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。
2025-01-03
小白如何快速系统学习 AI 应用
对于小白快速系统学习 AI 应用,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,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。 知识库中有很多实践后的作品、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。 6. 开发实践: 从一个最基础的小任务开始,让 AI 先帮您按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,学会必备的调试技能。 通过和 AI 的对话,逐步明确项目需求,梳理出产品需求文档。 接下来就是真正的实践,按照项目规划,学习一个 POC,将其应用到大项目中。当遇到错误时,复制错误信息、相关代码扔给 AI 让其找错误并修复,也可找文档或去 stackoverflow 上找答案,然后把这些信息提供给 AI 让其基于此修复。如有可能,找一个老师傅随时提供支援。
2025-01-03
学习AI路线
新手学习 AI 可以参考以下路线: 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自己的作品。 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,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。 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。
2025-01-03
小白学习 AI 的最优路径是什么
对于小白学习 AI,以下是一些建议的最优路径: 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。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其学习模式是输入→模仿→自发创造。对于纯小白,学习资源大多免费开源,可在有空的时候学习,根据自己的兴趣在 waytoAGI 社区发现并学习最新内容。 对于像开发应用这样的实践,以纯小白开发 Unity 程序为例,需要人类导师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,同时通过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。
2025-01-03