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如何系统学习ai知识

Answer

以下是系统学习 AI 知识的方法:

  1. 编程语言基础: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。
  2. 工具和平台体验:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。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. 基础知识学习:
    • 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. 实践项目参与: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。

对于新手学习 AI,还可以:

  1. 了解基本概念:阅读「从这里启程」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,浏览入门文章,了解其历史、应用和发展趋势。
  2. 开始学习之旅:在「入门:AI 学习路径」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。
  3. 选择兴趣模块深入:根据自身兴趣选择特定的 AI 模块(如图像、音乐、视频等)深入学习,掌握提示词技巧。
  4. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品并分享实践成果。
  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,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用体验。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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

鉴于人工智能依赖的神经网络基础,这些专家AI可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情;即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家AI的内部工作机制,我们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。

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。

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有什么关于最新AI网站学习的
以下是关于最新 AI 网站学习的相关内容: 对于设计 AI 网站的 logo,如果您不确定如何操作,可以使用 AI logo 生成器。网上有许多不同的此类工具,例如 Logomaster.ai、Free Logo Design、Logo AI、Looka logo maker(原名 Logojoy)、Brandmark、DesignEvo、Tailor Brands、Designhill 等。同时,为您提供一份 AI 网站新 logo 的设计概要: 项目名称:AI 网站新 Logo 客户: 日期:20230830 目的:创建一个强大且令人难忘的视觉标识,要现代、专业、有吸引力,能用于多种营销材料。 目标受众:对使用 AI 解决问题感兴趣的企业和个人,应传达创新、创造力和智慧。 品牌属性: 新手学习 AI 可以参考以下步骤: 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,包括主要分支及联系,浏览入门文章。 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,例如掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品并分享实践成果。 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。 此外,AI 是快速发展的领域,新手需要持续学习和跟进,关注新闻、博客、论坛和社交媒体,了解最新发展,考虑加入相关社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与他人交流。
2025-01-10
如何用可灵AI?来统一自己的国漫风格
以下是一些关于用 AI 绘画(如 Midjourney)来统一国漫风格的建议: 1. 明确关键词:例如,您可以选择与国漫风格相关的具体元素和特征作为关键词,如特定的人物形象、色彩搭配、场景元素等。 2. 参考已有案例:像上述提到的新海诚风格插画、国潮插画等案例,分析其关键词和生成的图片特点,从中获取灵感。 3. 不断尝试和调整:输入关键词后,根据生成的图片效果进行评估,然后对关键词进行修改和优化,以逐渐接近您想要的国漫风格。 4. 注重细节描述:在关键词中加入更多关于细节的描述,比如人物的表情、服饰的纹理、画面的光影效果等,有助于提高生成图片的质量和符合度。 希望这些建议对您有所帮助。
2025-01-10
用AI 写PPT的流程
用 AI 写 PPT 的流程如下: 1. 让 GPT4 生成 PPT 大纲,这一环节可能比较耗时,需要反复沟通和迭代,以确保大纲符合要求。 2. 将生成的大纲导入到 WPS 当中,启用 WPS AI 一键生成 PPT。 3. 让 chatPPT 为生成的 PPT 添加一些动画,以增强效果。 4. 手动修改细节,如字体、事实性错误等。 在生成大纲的过程中,可能需要花费较多时间与 GPT4 交流,明确主题和内容。WPS AI 能够对大纲进行优化和丰富,并且可以根据需求对生成的 PPT 进行主题配色和字体的修改。需要注意的是,目前 WPS 的相关功能可能免费,但未来可能会收费。
2025-01-10
免费的视频生成AI有什么
以下是一些免费的视频生成 AI 工具: 1. Hidreamai(国内,有免费额度): 网址:https://hidreamai.com//AiVideo 支持文生视频、图生视频。 提示词使用中文、英文都可以。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制,支持多尺寸,可以生成 5s 和 15s 的视频。 2. ETNA(国内): 网址:https://etna.7volcanoes.com/ 是一款由七火山科技开发的文生视频 AI 模型,能根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒,画质可达 4K,最高 38402160,画面细腻逼真,帧率 60fps。 3. Pika: 被网友评价为目前全球最好用的文本生成视频 AI。 功能:直接发送指令或上传图片生成 3 秒动态视频。 费用:目前内测免费。 生成服务托管在 discord 中。 加入方式:在浏览器中打开链接 https://discord.gg/dmtmQVKEgt 点击加入邀请。在“generate”子区输入指令或上传图片生成视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-10
我有一个mp3,希望AI帮我生成一个MTV的视频,
目前的 AI 技术还难以直接根据一个 MP3 文件生成一个完整的 MTV 视频。但您可以利用一些相关的工具和技术来逐步实现类似的效果。 例如,您可以使用一些视频编辑软件,先根据 MP3 的主题和情感构思视频的画面内容,然后收集或制作相关的图片、视频素材。 另外,一些 AI 绘画工具可以根据您对画面的描述生成图像,您可以将这些生成的图像融入到视频中。 但需要注意的是,这个过程需要您具备一定的视频编辑技能和创意构思能力。
2025-01-10
ai 写作
以下是关于 AI 写作的相关内容: AI 写作是现阶段较好的赛道,基于对大模型发展现状的观察和“开车”“写作”任务对比,该赛道有完美的产品模型匹配和产品市场匹配,且天花板高。其业务包含营销和小说、短剧创作,开发了智能营销矩阵平台,参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程,捣鼓出小财鼠程序版 agent。 定义好文字为能引起人的生理共鸣与情绪,AI 因预训练数据量大能学会引发共鸣,从而写出好文字。 用 AI 写出好文字的方法包括:选好模型,评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力;克服平庸,平衡“控制”与“松绑”;显式归纳想要的文本特征,通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本,往 prompt 里塞例子。 在使用 AI 创作时,是以某个模型为基础进行调优的。选好的模型是第一步,模型之间的能力差异非常之大,很多时候对效果有决定性影响。挑选模型的第一个重要指标是文风和语言能力,要去除让人觉得是 AI 写的奇怪文风。 在论文写作领域,AI 技术应用迅速发展,提供多方面辅助。常用的 AI 工具和平台有: 1. 文献管理和搜索:Zotero 可自动提取文献信息,Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 2. 内容生成和辅助写作:Grammarly 提供文本校对等,Quillbot 可重写和摘要。 3. 研究和数据分析:Google Colab 支持 AI 和机器学习研究,Knitro 用于数学建模和优化。 4. 论文结构和格式:LaTeX 结合自动化和模板处理格式,Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 5. 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。使用这些工具时要结合自身需求选择合适的辅助工具。
2025-01-10
我想全面了解学习 ai 写作步骤相关的知识
以下是全面学习 AI 写作步骤的相关知识: 利用 AI 写课题的步骤: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据,使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,进行最后的格式调整。 利用 AI 写行业调研报告的步骤: 1. 让 AI 阅读学习:一篇优秀的行业调研报告,总结方法论,输出研究方法和操作框架。 2. 问 AI:文章收集行业数据时使用的一手和二手数据,推荐靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI:参考上述内容,写一份“XXX 行业调研报告”,推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号,并输出框架。 4. 要求 AI:针对框架丰富每一章节内容,每章字数大于 200 字。 5. 完成初稿后,根据需求让 AI 完善章节内容,结合自身经验和知识润色调整。 需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 写作时,应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。“有深度”可通过自身对行业的了解整理深度洞察和见解,或深度咨询 AI 并借助其知识,边学习、研究、总结。获取操作示例可点击链接: 欢迎交流,共同进步!
2025-01-10
RAG可以学习多大的知识库
RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息,更好地控制大模型生成的文本输出,并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。 RAG 对大语言模型的作用就像开卷考试对学生一样,事实性知识与 LLM 的推理能力相分离,被存储在容易访问和及时更新的外部知识源中,具体分为参数化知识(模型在训练过程中学习得到,隐式地储存在神经网络的权重中)和非参数化知识(存储在外部知识源,例如向量数据库中)。 但目前没有关于 RAG 可以学习知识库大小的明确说明。
2025-01-10
知识库中有关于Agent的金融应用
智能体(Agent)在各种应用中扮演重要角色,以下是一些典型的应用领域: 1. 自动驾驶:自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。 2. 家居自动化:智能家居设备(如智能恒温器、智能照明)根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI:游戏中的对手角色(NPC)和智能行为系统。 4. 金融交易:金融市场中的智能交易算法,根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。 6. 机器人:各类机器人(如工业机器人、服务机器人)中集成的智能控制系统。 智能体可以根据其复杂性和功能分为几种类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。示例:温控器,它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。示例:自动驾驶汽车,它不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。示例:机器人导航系统,它有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。示例:金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。示例:强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 从历史角度来看,随着大航海时代及全球贸易的兴起,“Agent”的角色在商业领域变得日益重要。16 至 17 世纪间,贸易代理和公司代理商开始在全球范围内进行商品交易,如荷兰东印度公司的代理人。18 至 19 世纪工业革命期间,“Agent”的职能进一步拓展到保险、房地产等新兴行业。此外,在 19 世纪,政府及情报领域也开始广泛使用“Agent”,比如情报特工和便衣警察,在维护国家安全与社会秩序方面发挥了不可或缺的作用。 在 20 世纪至 21 世纪的现代社会中,“Agent”一词涵盖了多种职业角色,尤其在娱乐和体育行业中,它指的是艺人经纪人和运动员经理等职位。这些专业经理人负责安排试镜、进行合同谈判以及规划职业生涯,确保客户能在竞争激烈的行业中获得成功。此外,“Agent”还包括劳务代理和招聘代理(猎头)。劳务代理提供劳动力匹配服务,帮助求职者找到合适的工作,并为雇主提供所需的人才,如劳务派遣公司将临时员工派遣到需要额外支持的企业单位。而猎头则专门为公司招募高技能或高级管理职位的专业人士,通过筛选简历、安排面试并评估候选人来帮助企业找到最合适的员工。凭借深厚的行业知识与广泛的联系网络,这些猎头为企业与顶尖人才之间搭建了重要桥梁。 从词源和词的历史变迁中,大家就能看到,“Agent”这个词本身就具有行动的含义,到了后期又附加了“替身”的意思。且无论哪个领域,“Agent”都多数情况下都在指:“拥有行动的替身,都是替代他人做某事“。 设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤: 1. 定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。 3. 决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。 5. 学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。 智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动,在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统,智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。
2025-01-09
知识库是啥
知识库是用于存储和记忆外部数据的一种方式,通过语义匹配为模型补充知识。以车型数据为例,每个知识库的分段中保存一种车型的基础数据,当用户提问相关问题时能匹配到对应分段并获取信息。 在专家系统中,知识库代表某个问题领域的长期知识,是从人类专家那里人工提取的,不会因外部咨询而改变,它允许从一个问题状态前往另一个问题状态,因此也被称为动态知识。 在人工智能(AGI)领域,“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库,它不仅是知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。
2025-01-08
知识库如何保护知识产权?
在保护知识库的知识产权方面: 1. WaytoAGI 的核心价值观:赞成共创、开源、动手 Do it first、容错、创造可持续价值、好奇心、每个人都是独一无二的;反对违法乱纪、六个名额(割韭菜)、作恶、摘/偷果子、冒名顶替、侵权、夸大、过度营销、通过制造焦虑来营销或谋取个人利益。 2. 关于知识库内容著作权声明: 知识库中的内容可以用作学习。 不可以直接商用。 转载需要声明作者及来源。 转载不需要对原内容的修改之处提供说明文档。 可以对知识库中的作品修改后分发,但修改后作品与原作的相似度不可超过 30%,满足此条件后可以闭源。 衍生作品不能私自使用 WaytoAGI 或原作者的名字促销,需要授权。 此外,提示词攻击是黑客或不良用户利用精心设计的指令诱导 AI 智能体执行非预期或有害操作的行为,而知识库攻击是通过特定的提示词指令试图非法访问、篡改或泄露知识库中的宝贵资源,可能引发严重后果。
2025-01-08
AI知识库有什么用?
AI 知识库具有以下重要作用: 1. 作为连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家能够在此碰撞思想、相互鼓舞、共同成长。 2. 为探索人工智能(AGI)领域的人们提供有价值的信息和知识,帮助打破条条框框,实现“无弯路,全速前进”。 3. 是 AI 的“活字典”,能随时更新,让 AI 遇到不确定问题时从中检索相关信息,给出更新、更准确的回答。例如,可包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容,使 AI 能回答有关最新事件的问题;像热门的 AI 搜索,就是将整个互联网的实时数据作为知识库,每次被询问时通过搜索引擎获取最新信息。 4. 在商业化问答场景中,相当于给“聪明”的 AI 员工发放的工作手册。即使 AI 模型对公共知识等十分擅长,但在特定工作场景下,知识库能让其更准确地做出反应,例如知道特殊的优惠规则等。
2025-01-08
现在学习ai还来得及吗,学习ai有门槛吗
现在学习 AI 来得及,学习 AI 是有一定门槛的,但可以通过以下方式来应对: 1. 适合纯小白的学习模式: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。如果对费曼学习法没自信,可以尝试这种实践出来的模式。 2. 学习内容:由于 AI 节奏快,学习材料更新快,不建议直接复用旧内容。可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的领域,学习最新内容。 3. 时间安排:学习时间不是每天依次进行,有空的时候学习即可。 4. 学习状态:保持良好的学习状态有助于学习 AI,如果觉得难以做到,能学多少算多少。 5. 费用方面:学习资源通常有免费开源的。 6. 新手学习步骤: 了解 AI 基本概念:阅读「」熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始学习之旅:在「」中找到初学者课程,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣模块深入:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,比如掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品做出作品,并在知识库分享。 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。 此外,与“AI+教育”前辈交流得出:学习通常只有功利导向才有强烈付费意愿。“突破性新技术+垂直行业知识”组合能为学习者带来更高投入产出比,放在 AI 领域意味着“让 AI 工程师懂行业,让行业专家懂 AI”,但要找到高价值应用场景。现阶段“AI 口嗨者众,AI 实干家寡”主要是缺乏足够正反馈的高价值应用场景。
2025-01-10
小白如何学习AI
对于小白学习 AI,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,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,同时掌握提示词的技巧。 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。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进: AI 发展迅速,新成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他爱好者和专业人士交流。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其适合纯 AI 小白,学习模式为输入→模仿→自发创造。但其中的学习内容可能因 AI 发展而变化,可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。该日记中的学习资源免费开源,且学习时间灵活,不必有压力,能学多少算多少。
2025-01-09
如何零基础学习ai
以下是零基础学习 AI 的建议: 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。 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,您能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。 在知识库有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 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。 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。 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,无论是零基础还是中学生,都可以从编程基础、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。
2025-01-09
开发软件 系统规划,哪个AI工具最适合
以下是一些适合用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑、功能和部署视图,用户可通过拖放轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用,支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑、功能和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括逻辑和部署视图。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑和部署视图。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑和部署视图。 需要注意的是,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,应考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。 此外,对于软件项目经理,以下是一些适合的 AI 工具: 1. 项目管理和任务跟踪工具:如 Jira、Trello 等,已开始集成 AI 功能,辅助制定计划、分配任务、跟踪进度等。 2. 文档和协作工具:微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中,为项目文档撰写、编辑等提供 AI 助手功能。一些云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具:一些 AI 工具可帮助识别和分析项目风险,并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具:AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具:如文心一格、Vega AI 等,可以帮助快速生成创意图像素材。 随着 AI 技术的发展,越来越多的工具正在为软件项目经理提供智能化的辅助功能,涵盖项目管理的各个环节,有助于提高工作效率和决策能力。
2025-01-10
是否有工具可以生成系统架构图
以下是一些可以生成系统架构图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图的创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型的图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,您应该考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2025-01-09
我作为一名OA软件的行业的售前,我的工作中会涉及到AI与OA结合落地的智能化场景,所以我对AI知识有简单的了解,我现在想转型AI行业的售前,我该如何系统的学习AI的相关知识,请帮我制定一个计划
以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划: 一、了解 AI 基本概念 首先,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,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「」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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、掌握相关技能和知识 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,作为转型者,您可以从以上多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。
2025-01-07
如何系统学习API知识
系统学习 API 知识可以从以下几个方面入手: 1. 首先,要对 API 的概念有清晰的理解。API 就像是一个信差,它接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 2. 系统地了解和学习 API 相关的知识。 3. 去网上寻找可以用的 API 来练习。 4. 发掘 GPT Action 更多的潜力。 5. 构建自己的知识体系。可以通过后续看到的不同的教程和资料,识别这些知识之间的共性和逻辑关系,然后继续深化对这个主题的理解。 6. 对于一些不熟悉的 API,需要在 Prompt 里告诉它要怎样使用。 7. 最后提炼一下 Action 的工作流:首先,想一下您想要做一个什么样的 GPT,以及是否需要外部数据(这两个谁先谁后不重要);然后,去您需要的外部数据寻找 API 文档,或者基于您的需求,自己开发一个 API,寻找市面上可以直接用的 Action;最后,基于 API 文档,编写 Action 里的 Schema,和 Prompt(如何处理取回来的信息)。 同时,在使用 API 时还需要注意以下几点: 1. 对于文本补全(Text completion),该 API 能够理解文本的上下文并以不同方式重新表述它。 2. 限制 API 制造答案可能性的方法有:为 API 提供基础事实信息;使用较低概率并告诉 API 如何说“我不知道”。 3. 对于涉及理解或生成代码等任务,建议使用 Codex 模型处理。
2025-01-07
我先系统了解AIGC 行业
以下是关于 AIGC 行业的系统介绍: AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)的发展历程可以从内容生产方式的演变来了解。在互联网发展过程中,内容生产方式经历了从 PGC(ProfessionalGenerated Content,专业生成内容)到 UGC(UserGenerated Content,用户生成内容),再到 AIGC 的转变。 在 Web1.0 时代,互联网内容生产以 PGC 为主,由专家和专业机构生产高质量内容,如雅虎、IMDb 等。PGC 的优势在于专业性和易变现,但存在创作门槛高、产量不足等挑战。 随着互联网发展和用户需求多样化,Web 2.0 时代到来,用户参与内容创作,UGC 成为主流。UGC 内容多样、个性化,通过推荐系统满足用户需求,降低了专业门槛,促进了互联网的民主化和个性化内容创作。 在当前,国内 AIGC 行业主要在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下,由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》共同监管。 此外,还有一些具体的应用案例,如 Collov 是来自美国硅谷的家居垂直行业 AIGC 工具,专注于利用人工智能技术来实现空间设计与家具营销二合一,打通供应链,为企业提高更低成本、更智能高效的空间设计与家具营销解决方案。它能够完成人类设计师以及高美感内容的视觉理解、推理和生成任务,并将生成技术服务于家装、工装、建筑、具身智能机器人、智能驾驶等多领域的商业场景,替代传统人工设计和采集流程。AI 技术的应用显著提高了设计和营销的效率,减少了对传统人工的依赖,增强了客户的交付满意度,提升了企业的市场竞争力。
2025-01-06
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