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怎么样学习AI

Answer

以下是关于学习 AI 的全面指导:

一、了解 AI 基本概念

首先,建议阅读「从这里启程」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。同时,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。

二、开始 AI 学习之旅

在「入门:AI 学习路径」中,您将找到一系列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)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。

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),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。

四、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。

五、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。

六、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,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,学习 AI 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,为未来的发展做好准备。

七、在医疗保健中应用 AI 的学习

为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变,应投资于创建一个模型生态系统——比如“专家”AI——使其像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为医疗领域顶尖人才通常以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,先训练生物学的模型,然后是化学的模型,再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。这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。

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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

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

毫无疑问,AI将不可逆转地改变我们如何预防和治疗疾病。医生将把文档工作交给AI书记员;初级医疗服务提供者将依赖聊天机器人进行分诊;几乎无穷无尽的预测蛋白结构库将极大地加速药物开发。然而,为了真正改变这些领域,我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说,“专家”AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始,通常是通过正规的学校教育,然后是某种形式的学徒实践;数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习,大多数情况下是面对面地学习。这是一个几乎不可替代的过程:例如,医学住院医生通过聆听和观察高水平的外科医生所获取的大部分信息,是任何教科书中都没有明确写出来的。通过学校教育和经验,获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此,但对于AI来说,这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。通过研究成千上万个标记过的数据点(“正确”和“错误”的例子)——当前的先进神经网络架构能够弄清楚什么使一个选择比另一个选择更好。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练AI,而不是仅仅依靠大量的数据,并期望一个生成模型解决所有问题。例如,我们首先应该训练生物学的模型,然后是化学的模型,在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生,但他们的课程从化学和生物学的基础开始,而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程,他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样,设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习,然后是博士研究,再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉,特别是在分子层面,这些差别真的很重要。例如,雌激素和睾酮只有细微的差别,但它们对人类健康的影响截然不同。

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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
我想把照片变成漫画形式,可以帮我找一个ai做吗
以下是 OpenAI 春季发布会中关于将照片转换为漫画的一些示例: 输入:一名留着中长棕色头发、留着胡须的年轻白人男子表情中性。他戴着眼镜,穿着浅灰色 T 恤。背景是简单的米色,方形。图像整体基调卡通俏皮。 输出:相应的漫画。 输入:一位黑发、笑容灿烂的年轻人摆出专业的头像。他穿着深色西装外套,系着图案领带,散发出优雅而专业的气息。他的眼睛明亮,笑容真诚,传达出幸福和自信的感觉。背景是中性灰色,将焦点放在拍摄对象的脸上。 输出:相应的漫画。 输入:一位留着及肩黑发的年轻亚洲女性摆出姿势拍照。她穿着绿色高领毛衣,表情中性。她的眉毛修整整齐,涂着淡粉色的口红。背景是一面朴素的白墙。 输出:相应的漫画。 输入:一位留着整洁黑发、戴着眼镜的年轻亚洲男子摆出姿势拍照。他表情温和,穿着一件休闲的靛蓝色 T 恤。柔和的灯光在中性背景下突出了他的五官,给照片带来了平静的感觉。 输出:相应的漫画。 输入:一名浅棕色头发的年轻白人对着镜头微笑。他穿着一件简单的黑色 T 恤,表情随意、轻松。背景似乎是一个郁郁葱葱的绿色花园,为肖像增添了一种充满活力和自然的感觉。 输出:相应的漫画。 输入:一位年轻的印度男子站在他的家中,脸上挂着欢迎的微笑。他有一头深色短发,穿着一件带有热带图案的蓝色衬衫。背景中的厨房为图像增添了舒适和居住的感觉。 输出:相应的漫画。 输入:一位年轻的白人男子在户外摆姿势,笑容温暖,留着浅棕色短发。他穿着一件经典的蓝色衬衫,给人一种利落又平易近人的感觉。背景柔和模糊,将注意力集中在他友好的表情和随意的举止上。 输出:相应的漫画。 您可以参考以上示例,了解 OpenAI 在照片转漫画方面的能力。但需要注意的是,目前 OpenAI 暂未直接提供将照片转换为漫画的公共服务。您还可以尝试其他专门用于照片转漫画的工具或软件,如 Adobe Photoshop、Prisma 等。
2025-01-03
如何构建一个AI数字人分身
构建一个 AI 数字人分身主要包括以下两个方面: 一、构建数字人躯壳 数字人的躯壳建模有多种方式: 1. 2D 引擎:风格偏向二次元,亲和力强,定制化成本低,在日本、东南亚等国家比较受欢迎,也深受年轻人喜欢。能将喜欢的动漫人物变成数字人的躯壳。代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎:风格偏向超写实的人物建模,拟真程度高,定制化成本高。目前有很多公司都在做这个方向的创业,已经可以实现用户通过手机摄像头快速创建一个自己的虚拟人身体。如 NextHuman、Unity,虚幻引擎 MetaHuman 等。但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC:虽然省去了建模流程,直接生成数字人的展示图片,但弊端也明显,算法生成的数字人很难保持 ID 一致性,帧与帧的连贯性上会让人有虚假的感觉。如果项目对人物模型真实度要求没有那么高,可以使用这种方案。典型的项目有 wav2lip等。AIGC 还有一个方向是直接生成 2d/3d 引擎的模型,而不是直接生成数字人的最终展示部分,但该方向还在探索中。 建好的模型可以使用 web 前端页面(Live2D 就提供了 web 端的 SDK)或者 Native 的可执行程序进行部署,最后呈现在用户面前的是一个 GUI。 二、构建数字人灵魂 有了数字人躯壳,还需要构建数字人的灵魂,让数字人具备各种智能,比如记得个人信息,充当个人助手;在某个领域具备更专业的知识;能处理复杂的任务等等。实现这些能力有以下几个工程关键点: 1. AI Agent:要想数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent,工程实现所需的记忆模块,工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现:灵魂部分通过接口定义,躯壳部分通过 API 调用,调用方式可以是 HTTP、webSocket 等,视躯壳部分的实现而定。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对来说成熟一些,但都是闭源的,效果可以参考 Nvidia 的 Audio2Face。 3. 实时性:由于整个数字人的算法部分组成庞大,几乎不能实现单机部署,特别是大模型部分,所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API,这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时,如果响应太慢就会体验很差,所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态:仅仅是语音交互的数字人是远远不够的,人有五感(听觉、视觉、嗅觉、触觉、味觉),听觉只是其中一种,其他的感官可以根据实际需求来做,比如视觉可以通过添加摄像头数据来获取数据,再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景:正常和人交流的时候不是线性对话,会有插话、转移话题等情况,这些情景需要通过工程丝滑处理。
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