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AI 100天学习日志

Answer

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。

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

References

《雪梅May的AI学习日记》挑战100天和AI做朋友

说明:1.适合纯AI小白:如果你还在观望AI,不知道从何入手,可以参考我这个日记。你可以先看左边的目录,会发现我现在已经快到100天了,在这个时间跨度里,我从一开始的到处看看到现在觉得自己已经走在了一条学习AI的轨道上。2.学习模式是什么:我平时有记录笔记的习惯,所以积累了这份AI学习日记。我最近整理复盘了这将近100天记录的日记后,我发现我学习AI的模式是输入→模仿→自发创造。如果你没有自信一开始就用费曼学习法来接触AI,那你可以试试我这个实践出来的学习模式。3.学习内容:我日记里的学习内容你可以不用直接复用,因为AI的节奏太快了,很多学习的材料在半年后的现在可能已经不适用了。比如coze之前共学的那些课程,你会发现coze已经改版了,如果你按照老课程来模仿,产品功能不一样了,对你来说会有转换的门槛。你可以去waytoAGI社区发现你自己感兴趣的AI领域,去学习你自己想学的最新的内容。4.有时间学吗:在半年多的时间跨度中,其中有100天在学习AI,所以这里的DAY(天数)不是每天依次进行,而是有空的时候学习。目前我进行到了90天,希望自己能够坚持满100天,甚至更多时间。5.有费用吗:本日记中学习资源的内容都是免费开源的,真的很感谢这些把信息开源的人,这样会AI的人才会越来越多。我也是秉持这个理念,把我的学习日记开源了

《雪梅May的AI学习日记》挑战100天和AI做朋友

May:花时间仔细复盘了过去半年的AI学习日记,有很棒的发现感受:自从想明白了先从AI让个人更优秀的角度来继续往前走,就有了很多的灵感。回顾自己过去半年的AI学习日记,我花了好几天重新梳理了一下,形成了当前你看到的这个文档:【雪梅May的AI学习日记】我发现原来我的学习路径是这样的: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→开始分享特别是学习coze的路径:输入→模仿→自发创造,是我自己真实实践下来之后发现的学习规律。虽然费曼学习法告诉我们,学习最好的方式是教会别人。但是,在我一开始学习AI的时候,我是没有自行和勇气一上来就教别人的,所以在这漫长的半年多的时间跨度里,我都是自学为主,输入为主。回想起来,如果我的能量更足,更有勇气,我可以更早的开始输出倒逼输入。不过不要为难自己,我自己现在已经觉得自己有分享的自信了,我写出来这将近100天的学习AI的日记和感受,就已经是在分享了。后面我会有更多可以分享的东西。一切弯路都值得走,不需要给自己太大压力。只要迈开脚步,就是进步。

《雪梅May的AI学习日记》挑战100天和AI做朋友

感受:度过了第一阶段,了解了一些AI的基本原理和发展阶段之后,可以开始选择一个方向来学习了。这里的学习是学和练习。因为我自己是一直做业务的互联网运营,所以我选择了AI agent领域的coze,可以让我短时间接触大量的应用场景练习,prompt练习。我没有选择comfyUI这类图文工作流,是因为我的工作没怎么接触过图片。如果你本身是设计师或者图文工作者,你的第一选择就会是图文领域。我也没有选择cursor这类AI写代码,是因为我是代码小白。当然,如果你觉得你都可以学,那你可以从门槛最低的coze工作流学起。coze应该是适用所有人的,不需要代码基础,不需要图文审美。只要你能发现一个智能体的需求,就可以用工作流来实现。

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分析一下a16z 的ai top100榜单
以下是对 a16z 的 AI top100 榜单的分析: A16Z 的 AI top100 榜单聚焦生成式 AI 应用。自 ChatGPT 将生成式 AI 引入公众视野以来,已涌现出成千上万面向消费者的相关产品。 在 AI 陪伴方面,它已成为生成式 AI 的主流应用场景之一。例如,Character.AI 在网页端和移动端榜单上表现出色。网页端有八家 AI 陪伴公司进入榜单,移动端有两家。其中,多数产品自诩“无限制”,用户可进行不受限的对话或互动,且访问主要通过移动网页,平均 75%的流量来自移动设备。对于有移动应用的陪伴产品,用户参与度高,如 Character.AI 每位用户平均每月会话次数达 298 次,Poly.AI 为 74 次。 时隔六个月更新分析,超过 40%的公司是首次出现在榜单上。与六个月前相比,有 30%的新公司。名次进步最大的是 Suno,从第 36 名到第 5 名。移动端最多的应用是图像和视频编辑,占 22%。Luzia 服务西班牙语用户值得关注。字节多款应用上榜,包括 Coze、豆包、CiCi、醒图、Gauth。美学和约会应用开始增加,为用户提供相关建议。此外,Discord 流量值得关注,相当多的应用在其平台完成 PMF 验证。 原文链接:https://a16z.com/100genaiapps/ 作者:A16Z Olivia Moore 发布时间:2024.03.13 去年 9 月的报告:
2025-01-02
coze 如何 100% 调用插件
在 Coze 中调用插件并非能 100% 保证成功,以下是一些相关信息: Coze 的工作流中,节点是基本单元,插件节点可用于扩展大语言模型本身的限制,实现特定功能,如抓取网页内容。 加入智能体后,会有调用次数的统计。 即使是官方插件也可能存在不稳定的情况,需要自行尝试找到适合当前场景的插件。 例如在微信图片助手的打造中,有以下操作: 任务 1 总结图片内容对应【识图小能手】等任务与相应插件存在对应关系,已在 Coze 插件商店上架,搜索关联即可。 配置插件时,需准备好 Glif 的 Token,在 Coze 中编辑参数选项填入 Token 并保存,同时关闭对大模型的可见按钮。 通过已有服务 api 创建插件时: 进入 Coze 个人空间选择插件,新建并命名,填入 ngrok 随机生成的 https 链接地址,配置输出参数,测试后发布。 手捏插件后可创建 bot 并接入插件,在 prompt 中要求调用插件。 需要注意的是,Coze 调用插件有一定随机性,对输入输出内容会有过滤,如果多次尝试不成功,可优化提示词使其更准确识别输入意图,且不要使用违规字词和图片内容。
2024-12-28
coze 如何 100% 调用工作流或插件
要 100% 调用 Coze 的工作流或插件,您可以参考以下内容: 实现工作流方面: 上传输入图片。 理解图片信息,提取图片中的文本内容信息。 进行场景提示词优化/图像风格化处理。 返回文本/图像结果。 搭建流程时,主要步骤包括上传图片(将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL,以便在平台中进行调用),以及将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件(若市场中有可直接使用)。 Coze 简介: 插件:Coze 提供丰富的插件选项,允许通过 API 连接集成各种平台和服务,扩展 Bot 功能,可轻松调用或创建定制插件。 工作流:是强大的工具,用于设计和实施复杂的功能逻辑,通过拖拽不同任务节点构建多步骤任务,提高 Bot 处理任务效率。 图像流:提供可视化操作界面,允许灵活添加处理节点,设计图像处理流程。 触发器:允许 Bot 在设定的特定时间或发生特定事件时自动执行任务,是自动化处理的关键组件。 知识库:使您能够添加和利用本地或在线的文本内容和数据表,支持 Bot 提供更准确和实用的回答。 变量:帮助 Bot 存储用户的个人信息,如语言偏好,使回复更加个性化和精准。 数据库:提供简单高效的方式管理和操作结构化数据,支持自然语言的数据插入和查询,还支持多用户模式,提供灵活读写权限控制。 长期记忆:使 Bot 能够形成对用户的个人记忆,基于这些记忆提供个性化回复,提升用户体验。 卡片:允许自定义 Bot 生成内容的格式,以卡片形式展示,增强交互体验。 大模型:通过人设与回复逻辑中的一系列设定,编排 Bot 的具体执行任务和执行逻辑。 此外,判断任务/Prompt 是否需要拆解为工作流时,通常先从当前性能最强的 LLM 着手,用单条 Prompt 或 Prompt Chain 测试任务执行质量和稳定性,再根据实际情况逐步拆解子任务。对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容,基本可预见需要拆解为工作流。鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性,涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力时,必然需要通过工作流来调用相应的插件。
2024-12-28
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案,参照以下要求:(1) 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 (2) 重点撰写第2部分技术与服务,必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 (3) 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 (4) 整体架构可以根据选题进行调整,可适当增加章节或者删减。 (5) 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上,不少于10000字,小四,宋体。 以下为一篇样稿,可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容,您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充: 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛,正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,使汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中,AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面,AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中,AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据,优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面,AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略,提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合:采用多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析,提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策:基于深度神经网络,训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据,让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策,如加速、减速、转向等。 模拟训练:利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中,可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景,加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警:利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据,如车速、加速度、转向角度等,以及外部环境信息,如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时,及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动:基于 AI 的图像识别和距离检测技术,当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时,自动启动紧急制动系统,降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习:通过收集驾驶员的日常操作数据,如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等,利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐:根据学习到的偏好,为驾驶员提供个性化的推荐,如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析:安装各类传感器收集车辆的运行数据,如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析,挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型:建立基于机器学习的故障预测模型,提前预测可能出现的故障,并及时通知驾驶员和维修人员,安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测:利用机器视觉技术和 AI 算法,对生产线上的汽车零部件进行自动检测,识别缺陷和瑕疵,提高产品质量。 生产流程优化:通过分析生产数据,如设备运行状态、生产节拍等,利用 AI 优化生产流程,提高生产效率,降低生产成本。 三、财务分析(可根据情况适当缩减) 1. 初始投资 技术研发费用:包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本:为实现自动驾驶功能,对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用:持续收集车辆运行数据和环境数据,并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本:对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值:配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价,增加销售收入。 服务订阅费用:为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况,进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
如何利用ai日赚100元
以下是一些利用 AI 日赚 100 元的方式和相关信息: 1. 开发基于通义千问的 AI 助理模型,例如高一的“小朱婷”开发的“航天小飞侠”,通过设计抽奖环节等方式吸引用户,从而获得收益。 2. 利用 AI 进行调酒,如在 AI 玩聚摊位,根据用户的 MBTI 和星座生成专属的鸡尾酒配方,并现场调制售卖。 3. 利用以下 2023 年的 AI 工具进行创作或相关服务以获取收益: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 市场营销。
2024-12-24
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 国产哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议: 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中,很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品,并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议: 明确智能体的职责和功能,例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词,清晰地描述其任务和目标。 像导演一样,将复杂的任务拆分成科学合理的步骤,并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容,要进行检查和优化,不断调整和改进智能体的表现。 此外,您还可以参考一些相关的提示词库,例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库,其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时,很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以为其配置提示词、知识库和能力等。
2024-11-21
罗列一下中国国内能用的,好用的AI网站和工具
以下是中国国内一些好用的 AI 网站和工具: 1. 墨刀 AI:设计工具。 2. 无限画:图像生成。 3. autoDL 云服务租用:Agent。 4. 百度 Chat:AI ChatBots。 5. 360AI 搜索。 6. AIbot ai 工具集:导航网站。 7. 创客贴 AI:设计工具。 8. MasterGo:设计工具。 9. 美图设计室:图像编辑。 10. 魔搭社区 阿里达摩院:AI 训练模型。 11. 即时 AI 设计:设计工具。 12. Boardmix 博思 AI 白板:PPT。 13. 百度飞桨 AI Studio:AI 学习。 14. 字节扣子。 15. 提示工程指南:Prompts。 16. toolsdar:导航网站。 17. 同花顺问财:金融。 18. 即梦 AI(剪映):其他视频生成。 19. 可灵 AI:其他视频生成。 20. 360 快剪辑:视频编辑。 21. Dify.ai:Agent。 22. Vast(算力)。 23. 图虫网:AI 摄影作品销售平台。 24. 网易云音乐音乐人平台:AI 音乐作品发布平台。 25. 好好住 APP:AI 家居用品推荐平台。 26. 东方财富网投资分析工具:AI 金融投资分析平台。
2025-01-04
我想做一个停车场方面相关的智能AI机器人
以下是关于停车场相关智能 AI 机器人的一些参考和建议: 摊位信息方面: 可以参考类似的摊位设置,如 MBTI 开运写真/头像、多模型多平台 AI 对话软件、主产品为 AI 脑筋急转弯和谜语问答并提供相关困惑解答、技术与工具教学agent 技巧、一键定制专属徽章等。 赛道说明方面: 借鉴汽车品牌相关的 AI 座舱赛道,例如对于车辆操作、状态查询或故障诊断等问题提供专业解答,利用车身硬件条件和软件生态自定义各种高频用车场景的智能体,提升车内人员的驾驶舒适性、娱乐性、趣味性、安全性体验等。 活动参考方面: 参考“AI 切磋摆摊大会”,利用类似支付宝百宝箱这样的无需代码基础的 AI 应用开发平台为摊位提供技术支持,配备专业的咨询智能体,展示各种有趣的 AI 应用,如 AI 绘画、AI 音乐、AI 视频剪辑等。 综合以上内容,您在开发停车场相关的智能 AI 机器人时,可以考虑以下几点: 1. 明确机器人的功能和服务,如提供停车场车位查询、引导停车、车辆状态监测等。 2. 利用自然语言处理技术,实现用户与机器人的便捷交流。 3. 结合图像识别等技术,实现对车辆和车位的准确识别。 4. 提供个性化的服务,根据用户的需求和习惯提供定制化的建议和引导。
2025-01-04
常用AI工具有什么
以下是一些常用的 AI 工具: 1. 绘图工具: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建,有拖放界面。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板。 draw.io(diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种类型图表创建。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,可自动生成相关视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,支持创建架构图。 Archi:免费开源工具,用于创建相关模型和视图。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。 2. 文章润色工具: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,提供全面英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发,可用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能。 3. 建筑设计审核工具: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载建筑大模型。 Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,提供全新设计模式。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现数据汇总与管理。 需要注意的是,每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。同时,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-04
我想AI绘图
以下为您介绍一些关于 AI 绘图的相关内容: 常用的 AI 绘图工具: 1. Creately:是一个在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程,适合绘制流程图、组织图、思维导图等。具有智能绘图功能,可自动连接和排列图形,还有丰富的模板库和预定义形状,支持实时协作,官网:https://creately.com/ 2. Whimsical:专注于用户体验和快速绘图,适合创建线框图、流程图、思维导图等。其直观的用户界面易于上手,支持拖放操作,快速绘制和修改图表,提供多种协作功能,官网:https://whimsical.com/ 3. Miro:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制,如思维导图、用户流程图等。支持无缝协作,有丰富的图表模板和工具,还支持与其他项目管理工具(如 Jira、Trello)集成,官网:https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:若需要团队协作,可邀请团队成员一起编辑,完成后导出并分享图表。 AI 辅助在独立游戏开发中的“踩坑”经验: 在游戏开发中,比如《玩具帝国》,使用 AI 绘画时可能会遇到一些问题。例如,一开始可能存在风格不适合、缺乏叙事性、已有素材有限、泛化性差等。但通过不断尝试不同的方法,如 Embedding、CKPT、Lora 等,以及进行正则化处理、使用 ControlNet 等,最终可以得到较好的效果。为了引导 AI 画出理想的图像,还可以采取一些特殊的处理方式,如制作引导图、丰富训练集等。
2025-01-04
如何学习ai视频
以下是关于学习 AI 视频的相关内容: 入门教程: 交流群:需要学习 AI 视频,参与 AI 视频挑战赛,参与 AI 视频提示词共创的小伙伴,直接扫二维码或联系三思或小歪【备注:AI 视频学社】,必须有 AI 视频账号才能进群,请勿随便申请好友。 直播:AI 视频学社每周 1 次直播(周五直播),例如: AI 视频学社的相关介绍: 说明书:这个板块是为 AI 视频建立,方便大家测试学习 AI 视频的相关知识和内容。 学社简介:小伙伴们可以在 AI 视频学社通过参与每周举办的比赛,快速学习 AI 视频的相关知识。并且每周有高手直播直播分享,会分享 AI 视频和影视创作领域最前沿的知识。欢迎大家来 AI 视频学社一起学习,一起共创属于自己的 AI 视频。 学社目标: 有直播:不定期直播,AI 视频方向高手直播分享。 赛中学:每周固定 1 次,video battle 视频挑战赛,每周一发布主题,每周日 18 点前交稿,有奖品。 有活动:不定期组织 AI 视频线上或者线下活动。 学知识:大家一起学习 AI 视频最新软件和最新知识,学习图生视频,视频生视频等的技巧。 软件教程: 每周一赛: 此外,在通往 AGI 之路知识库的智能纪要中也有部分相关内容,如推荐 B 站 up 主 Nally 的课程,二十四节气相关教程和关键词已开源,14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等,16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹等。
2025-01-04
如何用AI回答我的科学问题的提问
沃尔夫勒姆在探讨人工智能能否解决科学问题时提到了以下观点: 1. 在多重计算过程中,存在许多可能的结果,目标是找到通向某些最终结果的路径。例如从 A 到 BABA 的最短路径,在简单例子中可显式生成整个多路图,但实际中多数情况图会太大,挑战在于不追踪整个可能性图的情况下弄清楚行动。常见方法是为不同状态或结果分配分数,追求分数最高的路径,在自动定理证明中,“从初始命题向下”和“从最终定理向上”工作也常见,还可建立“引理”,将 X→Y 添加为新规则。 2. 人工智能可以提供帮助的一种方法是训练语言模型人工智能生成代表路径的标记序列,向其提供有效序列,呈现新序列的开头和结尾,要求其填充中间部分。 3. 从历史上看,成功科学的一个决定性特征是能预测将会发生什么。在最简单的情况中,用人工智能做归纳推理,输入一系列测量结果,让其预测尚未完成的测量结果。将人工智能视为黑匣子,虽希望其不做假设只遵循数据,但不可避免会存在底层结构使其最终假设某种数据模型。
2025-01-04
没有编程基础可以学习ai吗
没有编程基础也可以学习 AI,但会面临一定的挑战。以下是一些建议: 1. 学习基础知识: 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术分支(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. 选择学习路径: 偏向技术研究方向:学习监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习基础,以及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等深度学习知识。 偏向应用方向:掌握 Python、C++等编程基础,学习监督学习、无监督学习等机器学习基础,熟悉 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架。 3. 工具和平台: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向初学者的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 4. 学习方式: 阅读入门文章和相关书籍。 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。 特别推荐李宏毅老师的课程。 5. 实践和尝试: 掌握提示词的技巧,上手容易且很有用。 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。 体验如 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。 需要注意的是,无论是技术研究还是应用实践,数学基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-01-04
制作一个新手学习ai知识的表格
以下是为新手学习 AI 知识制作的表格: |学习阶段|学习内容|学习资源| |::|::|::| |了解基本概念|熟悉 AI 术语和基础概念,了解其主要分支及联系|阅读「」部分| |浏览入门文章|了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势|无| |开始学习之旅|学习为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程|「」、在线教育平台(Coursera、edX、Udacity)| |选择感兴趣模块|根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧|无| |实践和尝试|通过实践巩固知识,分享实践成果|知识库中的相关分享| |体验 AI 产品|与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动|无| 同时,记住学习 AI 是长期过程,需耐心和持续努力,不要怕犯错。完整学习路径可参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法设计自己的路径。
2025-01-04
如何学习ai
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。 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。
2025-01-04
如何学习AI并成为一个产品经理
以下是关于如何学习 AI 并成为一个产品经理的相关内容: 一、AI 产品经理的层级划分 1. 入门级 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 2. 研究级 有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径。 对应传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理,最好是同一个人。 这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用 有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。 对应传统互联网 PM 也有三个层级: 负责功能模块与执行细节。 负责整体系统与产品架构。 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 二、AI 产品经理的要求 1. 懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 2. 关注场景、痛点、价值。 三、学习资源与案例 1. 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其中提到用 ComfyUI 和 Cursor 做应用,感受是二者结合可以制作个人的 AI 产品,是一个可学习的方向。 2. 最近的招聘信息中对 AI 产品经理的职责描述和任职要求: 职责描述:负责基于通用人工智能技术(AGI)的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理;通过市场调研和分析,开发满足客户需求的产品或服务,为公司制定产品战略;制定并执行产品开发计划和目标,协调项目相关人员,推动产品开发工作的顺利进行;提出产品优化建议,推动产品快速迭代,并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求:本科及以上学历,计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑;具备 3 年以上产品管理经验,有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先;在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验;对客户需求具有高度敏感度,熟悉竞品分析、定价策略。
2025-01-04
SD怎么学习简单
学习 Stable Diffusion(SD)可以从以下方面入手: 学习 SD 提示词: 1. 学习基本概念: 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。 2. 研究官方文档和教程: 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例: 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧: 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈: 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库: 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿: 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 学习 SD 的 Web UI: 1. 安装必要的软件环境: 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本,确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码: 打开命令行工具,输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ,将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本: 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本,它会自动安装依赖项并配置环境。 等待安装完成,命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面: 复制命令行显示的本地 Web 地址,在浏览器中打开。 即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作: 了解 Web UI 的各种设置选项,如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像,观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词(prompt)来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能: 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展,如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧,提高工作效率。 总之,学习 SD 需要多方面的知识和经验积累。初学者可从官方资料入手,掌握基本概念;中级阶段需大量实践,培养敏锐度;高级阶段则要追求创新性、挖掘新维度。持续的学习、实践和总结反馈,是成为高手的必由之路。
2025-01-04