学习AI路线

AI（人工智能）是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西，其生态位是一种似人而非人的存在。 从技术角度来看，最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明，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理念。然而对于像根据照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务，正是人工智能感兴趣的。 在应用方面，AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能为用户提供个性化指导。例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。

以下为为您推荐的 AI 全套课程： 微软 AI 初学者入门课程：这是一个为期 12 周、共 24 课时的课程，由专家设计，适合初学者。课程涵盖符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容，还涉及 TensorFlow、PyTorch 及人工智能伦理原则。通过亲身实践课程内容、做随堂小测试或开展实验可提升学习效果。 野菩萨的 AI 课程：预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求等；基础操作课涵盖 AI 绘画通识课等；核心范式课程涉及词汇的纸牌屋等；SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署等；ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础等；ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念等；应对 SORA 的视听语言课程涉及通识等。免费获得这门课程的机会是参与 video battle。 当 AI 走进小学课堂（全套课程设计）：针对三年级孩子的 60 分钟课程，分为四个部分，分别是：什么是 AI、AI 的发展历程和重大突破、玩转 AI——今日应用探索、Q&A。

以下是关于如何快速正确地学习 AI 做自媒体的建议： 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」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。 2. 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 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 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。 此外，关于如何用 AI 进行英语学习和数学学习： 英语学习 1. 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台（如 Duolingo），利用 AI 技术量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 4. 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习 1. 使用自适应学习系统（如 Khan Academy），结合 AI 技术提供个性化的数学学习路径和练习题，根据能力和需求精准推荐。 2. 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath），通过图像识别和数学推理技术获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 使用虚拟教学助手（如 Socratic），利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助理解和掌握数学知识。 4. 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 通过结合 AI 技术和传统学习方法，可以更高效、更个性化地进行英语学习和数学学习，并取得更好的学习效果。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于学习 AI 以及其应用的全面指导： 一、新手学习 AI 的方法 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」，熟悉术语和基础概念，包括主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）及它们的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅 参考「」中的课程，推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，有机会可获证书。 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。 掌握提示词技巧，其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。 知识库有实践作品和文章分享，欢迎分享自己的实践成果。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式，获得实际应用体验，激发对 AI 潜力的认识。 二、中学生学习 AI 的建议 1. 从编程语言入手 学习 Python、JavaScript 等编程语言，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 体验 ChatGPT、Midjourney 等生成工具的应用场景。 探索面向中学生的教育平台，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 基本概念、发展历程、主要技术（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。 尝试用 AI 技术解决生活实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展前沿动态 关注权威媒体和学者，了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 总之，无论是新手还是中学生，学习 AI 都可以从多个方面入手，全面系统地学习知识和技能，为未来做好准备。 三、AI 的应用 鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识，并带着人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些对人无法做的事情，如将其一部分一部分地拆解，并研究每一个小部分。通过构建系统深入探索专家 AI 的内部工作机制，将创造一个学习的飞轮。最终，专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家（无论是人类还是 AI）的教师。

自然语言处理（NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。它包括让电脑对输入的语言进行认知和理解，将其转化为有意义的符号和关系，并根据目的进行处理。自然语言处理涵盖了多个方面和步骤，基本包括认知、理解、生成等部分。其旨在处理和运用自然语言，例如把计算机数据转化为自然语言。自然语言处理涉及多门学科，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等。在计算机科学中，为了让计算机能理解和处理自然语言这种复杂多样、具有语境依赖性和模糊性的信息，引入了 Token 化的概念，将复杂的文本数据分解成更小、更易于计算机处理的单元，如单词、短语或标点符号，从而更有效地进行语言处理和提取意义。

以下是为您推荐的可用于制作财务报表的 AI 相关信息： 1. 生成式 AI 可以帮助金融服务团队改进内部流程，简化财务团队的日常工作流程。它能够从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如： 预测方面：帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，发现模式，为预测建议输入并适应模型。 报告方面：自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析。 会计和税务方面：综合、总结并就税法和潜在扣除项提出可能答案。 采购和应付账款方面：自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 2. 利用 AI 撰写专业区域经济报告时，可通过以下步骤： 信息收集：利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 内容拆分：针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。 数据处理：借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 分析与撰写：通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。但需注意，AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。

以下是为您规划的从 0 开始的 AI 学习路线： 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，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。建议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、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。 七、技术研究方向 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 八、应用方向 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 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自己的成就。

以下是为您规划的学习 AGI 的一些建议： 首先，对 AI 有一个初步的认识，了解其基本概念和常见工具，例如通过注册尝试各种 AI 工具，但要注意可能会走弯路。 可以参考目录索引推荐，找到适合自己的学习主线和支线，就像游戏通关一样逐步深入。 明确自己的兴趣点，因为兴趣是最好的老师，能让您更有动力坚持学习。 掌握一些方法，如万能公式法，问 AI 【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，获取知识框架并深入探究每个小点。 寻找优质的信息源，像即刻 App 的“”等免费圈子，以及 Twitter 和相关官网。 在学习过程中，要注意做减法，例如只掌握最好的产品，解决具体问题，关注核心能力，理清需求和逻辑，先提升认知和洞察。 学以致用，通过学习、分享和实践不断填补知识的缝隙，成长进步。 需要注意的是，每个人的学习情况不同，找到适合自己的学习路径最为重要。

以下是为您梳理的 AGI 学习路线： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 学习路径方面： 关键词：少就是多、先有个初识、目录索引推荐、兴趣最重要、先动手。 学习路径如同主线+支线的游戏通关。 学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 4. 分类学习方面： 对 AI 学习路径进行了重构，分为了初学者、面向开发应用者、面向使用模型者三个部分。 将课程目录从文章中单独独立出来，并按照初学者、进阶者进行分类。 同时，还可以参考以下个人心得： YoYo 作为文科生，在学习前不理解 AI 和提示词工程，通过不断尝试各种 AI 工具，走了不少弯路。学习后能够搓多 Agent 的智能体，进行营销文案 demo、SQL 代码进阶学习应用，创建多个智能体，并在公司中实践智能客服从创建到应用的过程。 希望以上内容对您有所帮助。

以下为为您整理的 AIGC 开发学习路线相关内容： YoYo 的学习心得： 学习前状态：不理解 AI 和提示词工程，文科生，不懂代码且英语差，注册尝试各种 AI 工具走了弯路，对 ChatGPT 认识限于日常问答和 SQL 学习交互以支持工作数据提取。 学习后现状：能搓多 Agent 智能体但需进修 Python 搓更多，有营销文案 demo 和 SQL 代码进阶学习应用，创建了 3 个图像流智能体和 2 个 Agent 智能体玩具，在公司实践智能客服从创建到应用，实现企业微信机器人问答基本功能，进行了 Dr.kown 和图像流的尝试以及企业智能体实践。 学习路径：关键词为“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”，学习路径如同游戏通关，主线加支线，个人感受学不完，找到适合自己的就好，学以致用，通过学习分享填补知识缝隙成长。 另外，有人分享了最近对 AIGC 的感悟： 参加了 3 场 AI 线下活动，在 AI 社群中活跃，感觉像回到 2014 年移动互联网时代。 感悟包括 AI 领域新名词等众多，AI 知识付费领域鱼龙混杂，AI 发展迅速导致学习 AI 知识很重要。 总结了“AIGC 学习三步法”，但文中未具体提及三步法的内容。

以下是为零基础学习人工智能提供的路线： 1. 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，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，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。 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。 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。 入门工具推荐：Kimi 智能助手 ChatGPT 的国产平替，实际上手体验最好，推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。 不用梯子、不用付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 AI 产品。 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 点我去下载

目前的技术可以帮助您找出化学结构式的合成路线。例如，像“Coscientist”这样的人工智能系统，当被问及能否合成某个分子时，它会首先在互联网上搜索相关的合成路线，然后根据搜索结果制定实验协议，接着将实验协议写成代码以指导自动化实验设备，最后由机器人执行实验任务。这个过程是可迭代的，能够根据实验结果调整协议以改进实验并实现预期目标。 另外，在一些研究中也提到，解决诸如寻找化学合成途径等问题遵循一定的模式，虽然在实际情况中相关的可能性图可能非常庞大，但可以通过一些常见的方法来应对挑战，比如为不同的可能状态或结果分配分数，只追求得分较高的路径；在自动定理证明中，也有从初始命题向下和从最终定理向上工作，试图找到中间的交汇路径等方法。同时，如果已经确定了从 X 到 Y 存在路径的“引理”，可以将 X → Y 作为新规则添加到规则集合中。

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。

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。

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。

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。