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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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100 万 tokens 什么概念
100 万 tokens 具有以下重要意义和影响: 算法视角:更宽的上下文窗口允许模型在推理时纳入训练数据中未找到的大量新的、特定于任务的信息,从而提高各种自然语言或多模式任务的性能。对越来越长的上下文进行数据建模的能力经历了从 Shannon 1948 提出的 2gram 语言模型、到 1990 年代和 2000 年代的现代 ngram 模型(5 个上下文 token),2010 年代的循环神经网络(RNN)达到数百个 token(Jozefowicz 等),到 2023 年 Anthropic 将上下文扩展到几十万 token 的发展历程。 产品视角:长上下文意味着 LLM 理解能力增强。从提示词到 RAG,都是为了增加给模型的上下文,进而让需求更明确,让模型理解得更好。从用数据训练模型、到指令微调,到提示词和 RAG,到大模型的超长下文,机器越来越像人了。提示词和 RAG 正在快速被弱化,但出于工程和商业考量,目前在很多领域还是主流,未来依然可能是一个混合状态。模型上下文长度覆盖了书籍、电影、长视频等产品的通用长度,应该会引发相关链路上产品交互层的变化。 具体应用:Gemini1.5 支持 100 万 token,可以一次性处理大量信息,比如 1 小时的视频,11 小时的音频,超过 30,000 行代码或超过 700,000 个单词的代码库。Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens,即 100000 个 Token。ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens,即 16000 个 Token;ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens,即 32000 个 Token。Token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效,当达到上限时,会遗忘最前面的对话。若想直观查看 GPT 如何切分 token,可以打开。此外,英文的 Token 占用相对于中文较少,因此很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定,然后要求中文输出。
2025-01-28
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
当我想要解决一个问题,面对如此多的AI站点和AI智能体,我该如何选择?
在面对众多的 AI 站点和 AI 智能体时,您可以从以下几个方面进行选择: 1. 明确自身需求:确定您希望解决的具体问题和期望达到的目标,以便找到与之匹配的 AI 工具。 2. 了解功能特点:不同的 AI 智能体具有不同的功能和优势。例如,有些擅长自然语言处理和回答各种问题,有些则在特定领域如编程、设计等有出色表现。 3. 考虑技术能力:包括模型的性能、上下文窗口长度、响应速度和并发支持等。响应速度快、并发支持高的工具能在多人使用时保持良好性能。 4. 成本因素:关注免费或低价的选项,以降低使用成本。 5. 个性化需求满足:选择能够根据您的业务场景和个性化需求进行定制的 AI 智能体。 例如,字节的扣子(Coze)是新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论有无编程基础都能构建各类问答 Bot,并可发布到多种社交平台和通讯软件上。而在开发 AI 插件时,像 AI Share Card 插件会根据需求选择合适的模型,如选用了具有较长上下文窗口、免费且并发支持高的 GLM4flash 模型。 总之,要综合考虑自身需求、功能特点、技术能力、成本和个性化等因素,选择最适合您的 AI 站点和智能体。
2025-02-04
在写文章方面AI给我们的帮助有哪些
在写文章方面,AI 能为我们提供多方面的帮助: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助力管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关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,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 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。 利用 AI 不到 30 分钟打造爆款公众号文章的关键在于提供清晰且具指导性的提示词(prompt): 已有基本提示词时,AI 能生成基础文章。 若想提升质量,可提供更详细、具创意的提示词,让 AI 更好捕捉文章语气、风格和重点。 例如:“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词不仅提供明确指导,还设定文章基本结构和内容要求,AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章。但最终产出的内容可能需微调,以符合预期和公众号风格。
2025-02-04
AI能算命吗
AI 可以用于算命相关的应用,例如有“AI 算命”项目,将传统与科技融合,通过用户提供的出生时间等信息推测命理。但需要注意的是,AI 算命并非真正意义上的科学算命,其结果不具有科学性和可靠性。从科学角度来看,算命本身缺乏科学依据,更多是一种娱乐和心理安慰的方式。
2025-02-04
装修AI软件推荐
以下是为您推荐的装修 AI 软件: 1. 酷家乐装修设计软件:利用图像生成和机器学习技术,为用户提供装修设计方案,用户可根据喜好进行选择和调整。 2. 可画软件:提供多种排版模板和 AI 功能,方便图片处理和尺寸调整。 此外,还有一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,能在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 每个工具都有其特定应用场景和功能,建议您根据具体需求选择合适的工具。
2025-02-04
ai生成海报
以下是一些关于 AI 生成海报的相关信息: 设计海报的 AI 产品: Canva(可画):https://www.canva.cn/ ,是一个受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 稿定设计:https://www.gaoding.com/ ,智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案。 VistaCreate:https://create.vista.com/ ,简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能帮助用户快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ ,通过简单拖放界面创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 海报设计思路: 鉴于近期热门的城市建筑风格,可尝试将老北京糖葫芦做成北京建筑,然后即时生成海报并挑选喜欢的。确定这种风格的海报后,替换同材质的北京建筑物即可延续风格设计一系列海报。继续复用上一张的关键词生成其他建筑,调整关键词继续生成单个建筑物,再用 PS 稍作处理,替换建筑物,就可得到一系列海报。 用 AI 快速做一张满意海报的方法: 需求场景:当想在社交平台发布内容时,网上找的图可能质量不佳或易撞图,自己相册中的照片可能不合适,此时可自己制作。 大致流程: 主题与文案:确定海报主题后,借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局:选择想要的风格意向,背景可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选:使用无界 AI,输入关键词,生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版:将上述素材进行合理排版,得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-04
可以推荐给小学生的ai工具
以下是为小学生推荐的一些 AI 工具: 1. 聊天对话类:Kimi、智谱清言等。 2. 图像类:Midjourney 等。 对于小学生来说,使用 AI 工具时需要在家长或老师的指导下进行,并且要注意合理控制使用时间,避免过度依赖。同时,也要关注工具的使用规则和安全问题。
2025-02-04
我想学习通过衣服图片生成模特视频
以下是关于通过衣服图片生成模特视频的相关内容: 如果您要通过衣服图片生成模特视频,有以下两种方法可供参考: 方法一:使用 Stable Diffusion 1. 真人穿衣服拍照,并拿到穿衣服的真实质感照片。如果身材方面有难处,可以借助美图秀秀或 PS 进行处理。 2. 选好底模,一定要是 realistic 的真人照片风格底模,例如 majicmixRealistic_v7。 3. 根据不同平台换头,比如面向海外市场换白女头,面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置好 prompts 和 parameters,例如 breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands 等。 方法二:使用即梦的智能参考功能 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 模特图自由定制:智能参考可以让模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势变得轻而易举。 产品图随心变化:可以改变产品材质,调整画面背景。 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同的营销主题。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-04
我该怎么样学习ai
以下是关于学习 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,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、当前应用和未来发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。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,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习。掌握提示词的技巧,因其上手容易且实用。 四、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您的作品,知识库中有很多实践后的作品和文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动是学习 AI 的有效方式。尝试使用如 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,有以下建议: 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,为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变,应投资创建一个模型生态系统,让“专家”AI 像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从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。例如先训练生物学模型,再是化学模型,然后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指导,这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。
2025-02-04
我是一名AI小白,有一定编程基础。现在想学习AI知识,让AI成为我的工具。请给出学习路线
以下是为您提供的 AI 学习路线: 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,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。 6. 对于有一定编程基础的新手: 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。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向新手的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 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。 参与 AI 相关的实践项目,比如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。 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,新手可以从编程基础、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。
2025-02-04
我想学习AI,但是不想学习代码之类的,我是做抖音运营的
如果您是做抖音运营且不想学习代码来学习 AI,以下是一些建议: 1. 您可以从 AI agent 领域的 coze 开始学和练习。因为您从事互联网运营工作,coze 能让您短时间接触大量应用场景练习和 prompt 练习,而且不需要代码基础和图文审美,只要能发现智能体的需求,就可以用工作流来实现。 2. 如果您希望更系统地了解 AI 知识,即使不想学习代码,也可以尝试了解以下内容作为基础: AI 背景知识,包括基础理论(人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系)、历史发展(回顾 AI 的发展历程和重要里程碑)。 数学基础,如统计学基础(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,包括监督学习(了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机)、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,如性能评估(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,包括网络结构(理解神经网络的基本结构,如前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络)、激活函数(了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh)。 不过,如果您想在 20 分钟内快速上手 Python 和 AI 的相互调用,可以循序渐进地完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。
2025-02-03
我该如何学习AI
以下是关于学习 AI 的全面指导: 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。了解人工智能是什么,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、当前应用和未来发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。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。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习,同时一定要掌握提示词的技巧,它容易上手且很有用。 四、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,知识库中有很多实践后的作品和文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 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。 对于中学生学习 AI,有以下建议: 1. 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,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,如 ChatGPT、Midjourney 等,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,包括基本概念、发展历程、主要技术(机器学习、深度学习等)以及在教育、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,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 在医疗保健领域,为了让 AI 产生真正的改变,应投资创建一个模型生态系统,例如“专家”AI,让其像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,通过正规学校教育和学徒实践,从最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。例如先训练生物学模型,再是化学模型,然后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指导,这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。
2025-02-03
本人一般用ai语言模型来搜索所需的市场资料,现在想自学更多ai工具以便之后用ai工具发展副业,可以从哪里开始学习与实践
以下是关于您自学更多 AI 工具以发展副业的学习与实践建议: 1. 基础理解:了解大型语言模型的工作原理和局限性,例如它们在数学计算方面主要基于语言理解和生成,而非专门的数学计算设计,可能会在处理简单数学问题时出错。 2. 学习路径: 规划:明确学习目标和步骤。 记忆:记住关键知识和操作方法。 3. 实践操作: 掌握 GPT 的使用:了解 GPT 如 GPT4 的功能和特点,包括其工具选择和行动(Action)机制。 尝试工具:如 Webpilot,它能让 GPT 支持更实时的联网功能,获取网络资源。具体操作是在新建的 GPT 里勾掉 Web Browsing,然后点击添加 Actions(Add actions),再点击 import from URL 并填入相关网址。 4. 就业与应用: 了解人工智能领域的高薪工作,如数据科学家、机器学习工程师等,学习相关技能以增加就业机会。 关注 AI 技术在金融、医疗、制造业等行业的应用,掌握相关技能以拓展副业发展的可能性。 但需要注意的是,学习 AI 有可能赚钱,但不保证每个人都能成功,是否能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,需要持续学习和实践。
2025-02-03