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怎么学习AI应用?

Answer

以下是学习 AI 应用的一些建议:

  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,包括人工智能的主要分支(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,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。

此外,如果您希望在 AI 方面继续精进,可以尝试了解以下内容作为基础:

  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: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:简介强化学习的基本概念。
  4. 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。
  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。
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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:AI 怎么和宠物结合?

我总结了以下关于AI+宠物赛道的一些例子和学习路径:1.AI宠物助手-基于自然语言处理和计算机视觉的AI宠物助手,可以帮助主人更好地照顾宠物-例如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等2.AI宠物互动玩具-利用AI技术开发的智能互动玩具,可以增强宠物的娱乐体验-例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等3.AI宠物图像生成-使用生成式AI模型,可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像-这可以帮助宠物主人定制个性化的宠物形象4.AI宠物医疗诊断-利用计算机视觉和机器学习技术,可以开发AI辅助的宠物医疗诊断系统-通过分析宠物的症状图像和病历数据,提供初步诊断建议5.AI宠物行为分析-基于传感器数据和计算机视觉,可以利用AI技术分析宠物的行为模式-帮助主人更好地了解宠物的需求和习性学习路径建议:1.掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等AI技术2.了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识3.关注业内先进的AI+宠物应用案例,学习其技术实现4.尝试开发简单的AI宠物应用原型,并不断迭代优化总的来说,AI+宠物是一个充满想象空间的新兴赛道,结合AI技术和宠物行业需求,可以开发出各种有趣有用的应用。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

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。

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最近有什么 AI 资讯,给我总结出来
以下是为您总结的近期 AI 资讯: 简报: TLDR AI: The Sequence: Deep Learning Weekly: Ben’s Bites: Last week in ai: Your guide to AI: 播客: No Priors podcast hosted by Sarah Guo and Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 会议: 工业界:World AI Cannes Festival 其他资讯: Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位: Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人,它知道如何在 Shopify 中执行任何操作提取相关数据、操作新功能或创建报告: Artifact(Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件)推出了自定义内容阅读语音的功能: OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛,主要目的是确保 AI 模型的安全发展: Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器: 12 月 26 日资讯: Meta:AI 建模技术 PartGen,一种从各种模态(包括文本、图像、3D 模型)进行组合/零件级 3D 生成和重建的新方法。地址: Threejs ai:生成极简 3D 场景工具,由网友@vidythatte 开发的根据文字/图片提示生成极简 3D 场景工具,输入提示文字即可迭代构建这样的场景,可以用它制作简单的故事交互应用。地址:
2025-01-03
有AI为什么还要老师
AI 虽然具有强大的功能和优势,但老师仍然是不可或缺的。以下是一些原因: 1. 教育方法:古时候的苏格拉底、孔子等采用对话式、讨论式、启发式的教育方法,通过向学生提问引导思考和总结一般性结论,培养学生的批判性思维和创造性思维。 2. 个性化教育:老师能够根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源,实现因材施教,更好地满足学生需求,提高学习效率和成果。 3. 情感支持:老师可以给予学生情感上的陪伴和鼓励,这对于学生的成长和发展至关重要。 4. 实践指导:在一些需要实际操作和实践经验的领域,老师能够亲身示范和指导。 同时,AI 在教育领域也有很大的作用和潜力: 1. 成为数字教师:借助大型语言模型,人工智能生成的角色可以像牛顿、白居易等为学生授课,知识获取不受时空限制,提高教育效率和质量,让学生更生动地了解历史文化,增强学习兴趣。 2. 提供定制化服务:个性化的数字教师可以为学生提供定制化的学习计划和资源,有望缓解教育资源不平等的问题。 3. 生成教学资源:教师借助 AI 拥有源源不断的真题库,学生也拥有错题练习库。 总之,AI 和老师在教育中可以相互补充,共同促进教育的发展。
2025-01-03
我想要一个能根据空白背景的产品图,生成不同视角的其他图片的AI工具,有相关产品吗?
目前比较成熟的能根据输入图片生成类似图片的 AI 工具主要有以下几种: 1. Artguru AI Art Generator:这是一个在线平台,能够生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:是一款 AI 工具,可以将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:属于新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果超级好。 需要注意的是,这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等,可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出,但仍存在一些局限,如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。
2025-01-03
写述职报告,有哪些AI工具
以下是一些可以用于写述职报告的 AI 工具: 1. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、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各个方面,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。 更多相关 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。 此外,在论文写作方面,也有一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,帮助精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 在帮助学生做好组会准备方面,Claude 和 Gamma.app 是两个有用的 AI 工具。Claude 可以帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息,并找到适合的 PPT 制作工具及教会使用方法。例如,通过与 Claude 对话,可以解决学术网站的条件搜索问题,还能让其对论文进行摘要、筛选等操作。
2025-01-03
如何用ai赚钱
以下是关于如何用 AI 赚钱的一些分析和指导: 首先,对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题,答案是能,但大多数人不能。从最俗气的角度“钱”出发,以 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来聊,虽然目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录了大量数据,但结果显示并非所有人都能通过其赚钱。 其次,大型语言模型有时会算错小学数学题,因为它们主要基于语言理解和生成,而非专门的数学计算设计。学了 AI 有可能赚钱,比如在数据科学家、机器学习工程师等岗位工作,或在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技术增加就业机会,但能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素,持续学习和实践很重要。 再者,生成式 AI 在艺术创作方面表现出色,内容创作是其第一个主流用例。生成式 AI 产品服务于各种用例,从消费者“仅为了娱乐”地创造内容,到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。已经看到生成式 AI 工具在几乎每一种媒介中推出。 总之,用 AI 赚钱并非易事,需要综合考虑多方面因素,并不断提升自身能力和对市场的把握。
2025-01-03
如何用ai做一款游戏
以下是关于如何用 AI 做一款游戏的相关内容: 首先,需要明确艺术家在游戏创作中并非处于被取代的危险之中。AI 可以辅助艺术家,就像早期手绘动画中的分工,艺术家设置创意方向,AI 承担部分耗时和技术执行工作。目前仍处于这场革命的初期,许多实践仍需完善。 AI 有望在游戏中发挥重要作用,能使生产高质量游戏更简单、快速和低成本,让玩家定制游戏体验。开发高质量游戏需要大量成本和资源,AI 虽不太可能完全取代人类艺术家,但能为其团队注入动力,提高效率。 已经有一些 AI 工具和平台,如 Scenario、Iliad、Promethean、Inworld、Charisma 和 Convai 等,可用于创建游戏资源和非玩家角色。AI 不仅推动更多游戏的创造,还将促进新型游戏的发展,如基于文本的游戏。 麦橘曾举办教大家用 AI 做小游戏编程的跨界活动。他认为机制对简单小游戏很重要,并分享了使用 Poe 制作小游戏的经验,如通过描述想要的效果让 AI 调整,最终做出游戏并搭建排行榜。麦橘还谈到了增量游戏、肉鸽游戏及其制作与 AI 交互的相关内容。
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
我是AI小白,我想学习AI工具的使用,能提供教程吗
以下为您提供一些学习 AI 工具使用的教程和相关信息: 1. 元子:小白 30min 快速体验 AI 工具 对于超出自己理解范围的事情,最简单的方法就是试一试。学习新东西,百闻不如一练。 在面向父母的“AI 布道”活动中,发现“AI 工具”虽强大但与普通人之间存在障碍。 尽可能简单地试用它,是让普通人在 AI 发展中受益的最好方式,不论何种人群。 若想交流,欢迎戳这里: 2. 如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南 由于技术快速发展,当前使用的可能是较差的 AI 工具,很快可能需要新的指南。 需记住两个关键点:AI 是工具,但不总是正确的,要考虑其是否适合应用目的;使用 AI 需了解道德问题,避免侵权、作弊等,使用者有责任以道德方式使用。 3. AI 线上绘画教程 若工作中需要大量图片,AI 生图是高效解决办法,但主流工具如 midjourney(MJ)付费成本高,stable diffusion(SD)硬件门槛不低。 可使用等免费在线 SD 工具网站。 本教程旨在让入门玩家半小时内自由上手创作绘图,适用于入门玩家,可应用到职场。若有疑问,可在评论区联系或加微信 designurlife1st 沟通(记得备注来意:ai 绘图交流),教程内容会持续更新。
2025-01-02
作为AI小白,如何从0开始学习AI
对于 AI 小白,从 0 开始学习 AI 可以参考以下步骤: 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: 参考「」,其中有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,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 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。 知识库中有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。 另外,《雪梅 May 的 AI 学习日记》也提供了一种适合纯小白的学习模式,即输入→模仿→自发创造。但其中的学习内容可能因 AI 发展较快而有所变化,建议去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。同时,该日记中的学习资源都是免费开源的。 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。
2025-01-02
学习AI,我应该从哪里开始,培养自己的兴趣
学习 AI 并培养兴趣可以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,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。 此外,吵爷建议: 1. 带着好奇心去尝试: 记住“生成”两个字,了解“生成式人工智能”Generative AI。 随便找一个国产 AI 随便聊点什么,比如小学奥数题、写一篇演讲稿、怎么看待 996 等,看看 AI 擅长和不擅长的地方,有没有能帮到您的地方,哪些地方做得不够好。不用一开始带着太强的目的性,把它当作天猫精灵来玩。聊一段时间后,留下 1 2 个更顺手的应用增加使用深度。 条件允许的话,可以直接使用 ChatGPT 或者 Claude,处理复杂任务时会更省力。 YoYo 的学习心得: 1. 学习前状态: 不理解 AI 和提示词工程,不懂代码,英语差,注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路。 对 ChatGPT 的认识仅限于日常问答、SQL 学习交互,能支持工作数据提取。 2. 学习后现状: 可以搓多 Agent 的智能体,但需要进修 python 搓更多智能体。 营销文案 demo,SQL 代码进阶学习应用。 创建了 3 个图像流智能体,2 个 Agent 智能体玩具。 在公司中实践智能客服从创建到应用的过程,实现企业微信机器人问答的基本功能。 学习 Dr.kown 的尝试实践、图像流的尝试、企业智能体实践,智能客服。 总之,学习 AI 要找到适合自己的路径,学以致用,通过学习 分享 不断填补知识的缝隙来成长。
2025-01-02
端到端 模型的应用场景
端到端模型的应用场景包括以下方面: 硬件领域,如机器人、耳机等。 处理垃圾情绪。 音视频应用,效果良好。 手机侧,作为原生 AI OS 的未来重点方向,有望成为新的交互入口,除生成内容外,还能调用手机上的各类应用程序,方便用户完成各类操作。 自动驾驶,输入为视觉,输出为油门、刹车、方向盘等。 物体分拣,输入包括视觉、指令、数值传感器,输出为抓取目标物体并放置到目标位置。
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
如何学习AI应用使用
以下是关于如何学习 AI 应用使用的一些建议: 1. 学习外语方面: 语言学习应用: Duolingo:使用 AI 个性化学习体验,根据进度和错误调整练习内容,通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用,选择语言,按课程指引学习。 Babbel:结合 AI 技术提供个性化课程和练习,重点在于实际交流所需技能。注册账户,选择课程,按学习计划学习。 Rosetta Stone:使用动态沉浸法,通过 AI 分析学习进度,提供适合练习和反馈。注册并选择语言,使用多种练习模式学习。 AI 对话助手: ChatGPT:可模拟对话练习,提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言,与 AI 对话练习,询问语法、词汇等问题,模拟交流场景。 Google Assistant:支持多种语言,用于日常对话练习和词汇学习。设置目标语言,通过语音或文本输入互动,练习日常用语。 2. 编程方面: Python 基础: 基本语法:了解变量命名、缩进等规则。 数据类型:熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流:学习使用条件语句、循环语句控制程序执行流程。 函数: 定义和调用函数,理解参数和返回值。 了解作用域和命名空间,包括局部变量和全局变量。 模块和包: 导入模块,使用包安装和扩展程序功能。 面向对象编程(OOP): 了解类和对象的定义和实例化。 学习属性和方法的定义及调用。 理解继承和多态关系。 异常处理: 了解异常及工作原理。 学习使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作: 学习文件读写,处理文件路径和列举目录下文件。 3. 新手学习 AI 方面: 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,浏览入门文章。 开始学习之旅: 在「」找到初学者课程,推荐李宏毅老师课程,通过在线教育平台按节奏学习,有机会获证书。 选择感兴趣模块深入学习: 根据兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等,掌握提示词技巧。 实践和尝试: 理论学习后实践巩固知识,尝试使用产品创作,分享实践成果。 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动,了解工作原理和交互方式,获得实际应用体验。
2024-12-31
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
我现在想学习使用AI知识应用在生活知及工作上,请计划一下我应该怎么学习
以下是为您制定的学习将 AI 知识应用在生活及工作中的计划: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读相关入门文章,熟悉 AI 的术语、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。了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 建议阅读「」部分。 二、学习编程语言 从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 三、尝试使用 AI 工具和平台 1. 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 2. 探索一些面向大众的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 四、学习 AI 基础知识 1. 深入了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 2. 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 五、参与 AI 相关的实践项目 1. 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 2. 尝试利用 AI 技术解决生活和工作中的实际问题,培养动手能力。 六、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习,比如图像、音乐、视频等。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 七、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。 八、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。 九、利用 AI 辅助学习 1. 英语学习: 利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错。 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正。 使用自适应学习平台(如 Duolingo)获取个性化的学习计划和内容。 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习。 2. 数学学习: 使用自适应学习系统(如 Khan Academy)获取个性化的学习路径和练习题。 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)获取数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手(如 Socratic)解答数学问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目。 通过结合 AI 技术和传统学习方法,您可以更高效、更个性化地进行学习,并将 AI 知识应用到生活和工作中。
2024-12-30