基础学习ai

以下是一些好用的生成 PPT 的 AI 产品： Gamma：在各种交流群中频繁被推荐，免费版本也能生成高质量的 PPT，从审美上看，只要提供内容框架，生成的 PPT 和网页审美水平较高。网址：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，允许用户通过输入简单文本描述生成专业的 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/

要打造自己的 AI 办公生态，可参考以下步骤： 1. 确定功能范围： 支持用户发送“关键字”，自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“您的知识库”中的内容进行回答，若知识库信息不足则调用 AI 大模型回复，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 “AI 前线”能发布在您的微信公众号上，作为“微信客服助手”。 2. 准备相关内容： 根据 Bot 的目的、核心能力，编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 等整理。 创建自己的【知识库】，用来回答 AI 相关知识。 创建一个【工作流】，控制 AI 按照要求处理信息。 准备好自己的微信公众号，以便发布机器人。 3. 设计“AI 前线”Bot 详细步骤： 展示“AI 前线”Bot 的【最终效果】界面。 编写【prompt】提示词，设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，并将信息存储起来。创建知识库路径为：个人空间知识库创建知识库。本次使用【本地文档】，注意知识库的内容切分粒度，可在内容中加上特殊分割符“”，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 创建【工作流】，告诉 AI 机器人应按什么流程处理信息。创建工作流路径：个人空间工作流创建工作流。工作流设计好后，先点击右上角“试运行”，测试无误后点击发布。若任务和逻辑复杂，可结合左边“节点”工具实现，如调用大模型、数据库、代码等处理。但工作流不必复杂，能实现目的即可，所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。

新手学习 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： 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），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。 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，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。

以下是帮助您更加了解 AI 的一些建议： 1. 认识 AI 的基本概念： 把 AI 当成一个黑箱，只需知道它是能模仿人类思维、理解和输出自然语言的东西。 了解 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。 2. 学习途径： 阅读「」部分，熟悉相关内容。 在「」中找到为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习。 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，因其上手容易且有用。 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制作作品。 分享实践后的成果。 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。 6. 应对 AI 幻觉问题： 对 AI 模型的训练数据进行“大扫除”，去除错误、补充缺失、平衡偏差。 让 AI 的“思考过程”更透明，便于理解和监督，例如使用可解释性 AI 技术。 让多个 AI 模型协同工作，避免单个模型的局限性导致的错误。 总之，了解 AI 需要不断学习和实践，借鉴人类应对认知偏差的方法，推动 AI 技术的进步。

AI 是一门令人兴奋的科学，它是某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说，可以把 AI 当成一个黑箱，其生态位是一种似人而非人的存在。 从技术角度看，最初计算机是按照明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。但对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务，我们无法明确编程的每一个步骤，而这正是 AI 所感兴趣的。 AI 已经渗透到各行各业，在医疗保健领域可用于医学影像分析、药物研发等；在金融服务领域可用于风控和反欺诈、信用评估等；在零售和电子商务领域可用于产品推荐、搜索和个性化等；在制造业领域可用于预测性维护、质量控制等；在交通运输领域也有相应应用。

以下是关于 AI 生成题库的相关信息： 在教育领域，借助大模型可以实现个性化学习和定制化作业。例如，教师通过提示词到位、示例清晰的操作，能让 AI 模仿中高考、托福雅思、SAT、GRE 等测试题，为教师提供源源不断的真题库，为学生提供错题练习库。以英语学科的选词填空出题为例，其提示词逻辑可迁移到语文学科。 在商业化问答场景中，检索原理包括信息筛选与确认、消除冗余、关系映射、上下文构建、语义融合以及预备生成阶段等步骤。最终，整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式传递给大语言模型，生成准确连贯的答案。 FastGPT 是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统，基于 LLM 技术能理解自然语言并生成高质量答案，支持连接外部知识库获取更全面信息，具有可视化工作流编排工具方便创建复杂问答场景，以及开箱即用的数据处理和模型调用功能方便快速上手。可用于构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。相关资源包括 FastGPT 官网、文档、GitHub 仓库以及个人版知识库部署教程。

以下是为您推荐的一些 AI 学习知识库： 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，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。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。 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。还可以通过在线教育平台（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，您可根据兴趣选择特定模块深入学习，同时掌握提示词技巧。 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，欢迎您实践后分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）互动，了解其工作原理和交互方式。 书籍推荐： 1. Python 方面：《Python 学习手册》《Python 编程》。 2. AI 方面：《人类简史》（“认知革命”相关章节）、《深度学习实战》。 课程&资源&信息推荐： 1. B 站 up 主“PAPAYA 电脑教室”的 Python 入门课，完全免费。 2. Andrej Karpathy 关于大模型的讲解，油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g ，B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 。 3. AJ 和众多小伙伴们共创的资料库（一个飞书文档）：🌈通往 AGI 之路（一个飞书文档），这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远第一时间更新，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 。

对于新手学习 AI，建议您参考以下布鲁姆分类法学习路径： 1. 记忆方面：先从了解 AI 的历史（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc ）、基本术语（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu ）、重要人物（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd ）、方法和原理（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl ）等开始，看看入门课程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w ）。 2. 应用方面：深入了解 Prompt（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5mXww4rriujFFkFQOzc8uIsnah?table=tbldSgFt2xNUDNAz&view=vewo2g2ktO ），选择适合自己的 AI 对话（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc ）、绘画（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5ddwxfkMiVUZBkQXN7cgXf4nOb ）和语音（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ZXPiw2OuLi2YsxkkmaLcPTyInrc ）产品，每天使用它们来解决实际问题或提升效率（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A0Y0wpBOcig7HLkSFNcceTA6nwb ）。 3. 分析方面：大量阅读各类文章（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/YjJgwbKnriZBZ0kVn6Kc1gSKnsf?table=tblsQKR3a22uFqsp ）、视频（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/LEnvwwEy0iufT3k4kfVc8Ehenvf?table=tbllpoPWJn6MNOR6&view=vew68BlUHo ）以及行业报告（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/FnXcwGrwSimQxnkNo1kcJzPYn7f ），理解各知识之间的关系。 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。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e ）的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是为新手提供的 AI 学习路径： 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，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，通过实践巩固知识，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，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，如果您偏向技术研究方向，学习路径包括： 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。 如果您偏向应用方向，学习路径包括： 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。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程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。 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。

以下是一些关于在 Coze 或类似平台搭建 Agent 以帮助公司销售提升话术技巧及 Q&A 的学习资源和相关信息： 常见的 Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot。 Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景如销售等方面表现出色。 Coze 相关的后续活动筹划：包括 COW 机器人搭建、Coze 搭 Agent 共学等。 Coze 平台的消息卡片系统： 通过高度模块化和图形化操作，支持官方模板、AI 自动生成或手动构建。 相关专业词汇解释：如 Bot 是自动化程序；消息卡片是展示信息的方式；AI 生成卡片是利用人工智能技术自动创建的卡片等。 您可以根据自身需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。

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。

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。

对于零基础学习 AI，您可以参考以下步骤： 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，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，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。 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，还有一些个人的学习经历供您参考： 二师兄来自上海，计算机零基础。2024 年 2 月在售后群接触到 AI 绘画，下载安装包和教学视频，迈出学习第一步。3 月啃完相关教程并开始炼丹。4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月因工作变动在无硬件支持下继续学习。 参加「AI 编程共学」活动，包括 10 月 28 日麦橘的 0 基础做小游戏分享、10 月 29 日梦飞的 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南、10 月 30 日银海的 0 基础学做 AI 拍立得、10 月 31 日的 0 基础做小游戏分享等。

以下是为零基础的小学生、初中生推荐的实用 AI 课程： 1. 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（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、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 在「」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。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。 3. 野菩萨的 AIGC 资深课也是不错的选择，这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 4. 如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。冠军奖励：4980 课程一份；亚军奖励：3980 课程一份；季军奖励：1980 课程一份；入围奖励：598 野神殿门票一张。 在学习过程中，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块深入学习，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。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。同时，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 0 基础学习 AI 并找到合适工作，以下是一些建议： 1. 基础知识学习： 了解 AI 的基本概念，包括人工智能、机器学习（监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习、生成式 AI 等。 学习相关技术名词的含义和关系，例如神经网络、神经元、大语言模型等。 2. 学习资源： 可以通过通俗易懂的视频来学习，比如了解什么是 AI 大模型及其原理。 3. 技术原理： 掌握 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比传统的循环神经网络或卷积神经网络更适合处理文本的长距离依赖性。 4. 实践与项目： 从简单的项目入手，如使用 Scratch 项目进行编程练习。 逐渐参与更复杂的实践项目，积累经验。 5. 就业准备： 根据目标工作的要求，有针对性地提升技能。 制作优秀的简历和项目作品集，展示自己的能力和成果。 需要注意的是，学习 AI 需要时间和努力，并且要不断跟进领域的最新发展。

对于 0 基础学习 AI 的小白，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。 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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后进行分享。 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进行互动，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。 6. 岗位技能要求： 对于“AI 提示词工程师”岗位，需要具备市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发等综合能力。 7. 学习资源： 对于 0 基础小白，可在网上找教程，推荐看科普类教程，阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 推荐一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 8. 学习模式和注意事项： 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，采用输入→模仿→自发创造的学习模式。 注意学习内容可能因 AI 发展迅速而过时，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。 学习时间可灵活安排，学习资源大多免费开源。

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。