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我是一个0基础的学生,我想系统学习一下,有什么课程阿妈

Answer

对于 0 基础想要系统学习 AI 的学生,以下是一些课程建议:

  1. 如果您学习提示词有具体小目标,如 AI 写作优化、职场提升效率等,且需求不高,可不选贵的深度学习提示词课程,可考虑针对目标的 AI 课,如 AI 写作、AI 编程、AI 办公效率优化等,提示词作为其中一部分学习。若为变现而学,先思考自身能力和资源优势及变现路径,如个人客订提示词、提示词工具封装等,若有清晰方案,可深度学习提示词,还能结识同行。此外,自学能力强,能通过阅读和观察模仿掌握提示词,可不付费学,但要多交流。若自学能力不足且有清晰学习目的,建议选靠谱课程系统化学习。
  2. 对于入门强化学习,如果概率论和线性代数基础薄弱,可先看相关课程学习,周末一天可搞定。若机器学习无基础,可先看吴恩达课程,再看李宏毅课程作为补充,若单纯入门强化学习,看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可,约 25 小时。学完可跟着《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》动手学习,看前五章,约 10 小时。之后可看 B 站王树森课程的前几节学习基础知识点,约 5 小时。最后可看《动手学强化学习》开源书的 DQN 部分,约十几小时。
  3. 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,第一阶段迈出第一步,看书听课进社区。感受是要系统性学习,打好基础,一开始就系统看书听课。比如 May 在初期走了弯路,在 B 站看介绍 ChatGPT 原理的分享,消费可以,系统学习要找高质量内容。May 加入 AI 社区 waytoAGI 后,发现这是宝藏社区,可按新手指引入门,如1.1 入门:AI 学习路径与课程
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References

小七姐:Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(五)

这个问题最近被问到的也比较频繁,它取决于三个方面1、你的学习目的如果你学习提示词有非常具体的小目标,例如AI写作优化,职场提升效率等等,如果你的需求非常具体,而且对提示词运用的需求并不是特别高,我不建议你买那些比较贵的、深度学习的提示词课程,可以考虑学习一些针对你目标进行的AI课,比如AI写作,AI编程,AI办公效率优化等等,提示词会是其中一部分,作为一个工具来理解和掌握就可以了。如果你学习提示词是为了变现,那请你先思考自己的能力和资源优势,是否能找到变现路径,例如个人客订提示词、提示词工具封装,为特定场景的企业客户做批量定制提示词赋能、为某一类你深度熟悉的人群做特定工具等等。如果你的确有比较清晰的方案,万事俱备只欠东风,那你可以深度学习提示词,除了掌握具体写作方法、进行实践练习之外,还能结识很多同样要成为提示词工程师的同学和老师,也许会对你未来变现的业务有所助力,视野也会得到很多开拓。2、你的自学能力如果你自学能力非常强,自己看文档、看论文毫无压力,能通过阅读和学习掌握方法技巧,而且通过观察其他人发布的提示词作品就能模仿出符合自己需求的提示词,而且感觉已经够用了,那我不建议你付费再学了,因为你自己的能力,只需要花费足够的时间成本,就能获得不错的学习成果,无非可能会慢一点而已,但我建议你链接更多提示词编写者多交流,互通有无,不要一个人闷头学。如果达不到上述能力,很想学提示词且有清晰的学习目的,那还是建议选择一个靠谱的课程系统化的学习,因为的确提示词编写这件事门槛低,上限高,迭代快。有系统有组织的学习,加上有效的实践路径,学习效果会和你自己学完全不一样。省钱省脑子省时间,自己总要做个选择。

入门指南:强化学习

1.如果和我一样一点基础也没有,并且概率论和线性代数的知识差不多都忘完了,那么可以去看一下相关课程学习一下,如果不关注公式啥的,这一步可以先忽略,大约周末一天时间就可以搞定;2.然后如果对机器学习也一点基础都没有的话,可以先看吴恩达的课程,有个大致的理解,然后去看李宏毅的课程作为补充,如果单纯的想入门学习强化学习,那么只需要看前几节讲完神经网络那里就差不多了,这个视频课程估计要看25小时左右;3.学完之后可以跟着《动手学深度学习https://hrl.boyuai.com/》一起动手学习一下我们上面学到的概念,写写代码,如果只是入门的话看前五章就好了,本篇文章的很多资料也是整理自这本书,大约10小时左右;4.接下来可以看看B站王树森的深度学习的课程,可以先看前几节学习一下强化学习的基础知识点,大约5小时左右;5.到这个阶段估计还是懵的,需要去上手做点项目,那么可以看《动手学强化学习》这本书,已经开源了https://hrl.boyuai.com/,只看到DQN的部分,大约十几小时。

《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友

感受:了解AI的第一步,个人观点是系统性的学习,不要碎片化的输入。所以一开始,就去系统的看几本书,听几门好课。如果你打算学AI,却是只靠刷短视频来学,虽然可以知道一些信息,但也只是看个热闹图个乐呵。系统性的学习,让自己了解一些AI的底层原理和AI的发展历程,打好基础。[heading2]DAY1 2024.5.22初步探索[content]初步探索:May:在开始想要了解AI的初期,会走必经弯路。B站上看了一些介绍ChatGPT原理的分享,如果只是消费,可以看看。如果想要系统性的学习,还是要看质量更高的内容,而不是被人整理过的知识碎片[heading2]DAY2 2024.5.23加入AI社区:waytoAGI[content]May:发现了这个开源的知识库,不用再到B站上到处找零零碎碎的东西了。[通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)评价:宝藏社区,感慨AI时代知识都是免费开源的。考验一个人的是如何在信息的海洋里成体系有系统的获取。这个社区让我开始不走弯路,直接走进当前最流行的AI腹地,开始摘自己想要的果子我的第一步:看看这个社区的新手指引,怎么入门[1.1入门:AI学习路径与课程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RJofwtPcci6YMJkzBP2cRFFOnIR)

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AI Agents的课程在哪里呢
以下是关于 AI Agents 课程的相关信息: 1. 在 AI 课程目录下新增了《》。 2. 同步更新到 1.8 版本,该图表由 E2b 团队制作。 3. 翻译了《》这篇文章,由 OpenAI 开发者关系负责人 Logan Kilpatrick 所写,介绍 Agents 是什么,这个领域的发展趋势,以及大量这种早期技术在实践中的精彩示例。 此外,如果您是新手学习 AI,还可以参考以下步骤: 1. 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。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。 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。这些课程将引导您了解生成式 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,您可以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。建议您一定要掌握提示词的技巧,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。 在通往 AGI 之路知识库中,还有关于 AI 相关技术与应用的介绍及活动分享: 1. AI agent 的介绍:大语言模型衍生出 AI agent,治理进阶可用此方式,如 GPTS、code、千帆百炼等,建议先吃透 prompt 再学习 AI agent,cost 平台有丰富教程和比赛,社区小伙伴参与能获奖。 2. AI 会话相关内容:通过关键词学设进行 AI 会话学习,如每日选词丢入稳定扩散模型,积累了大量提示词,建有飞书群供感兴趣的同学加入练习。 3. AI 视频相关词汇:收集了通过词汇控制 AI 视频的相关词典,如环绕、过曝、缩放等,更具象的描述词汇能让模型发挥更好效果。 4. AI 相关活动:包括 prompt battle、AI 神经大赛等,如 prompt battle 在每周六和周日晚上进行,有多种玩法,还有早晨的 PB 活动。
2025-01-13
吴恩达系列课程
以下是关于吴恩达系列课程的相关信息: 面向开发者的 LLM 入门课程: 地址: 简介:一个中文版的大模型入门教程,围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开,包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版、《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版、《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 提示工程指南: 地址: 简介:该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣,编写了这份全新的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 LangChain🦜️🔗中文网,跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发: 地址: 简介:Langchain 的中文文档,由两个在 LLM 创业者维护,希望帮助到刚进入 AI 应用开发的朋友们。 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的 LLM 九层妖塔: 地址: 简介:ChatGLM、ChineseLLaMAAlpaca、MiniGPT4、FastChat、LLaMA、gpt4all 等实战与经验。 吴恩达讲 Prompt 相关课程: 谷歌/百度 AI 部门负责人吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering(提示工程师)课程。课程主要内容是教您书写 AI 提示词,并且最后会教您利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。 原版网址:https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本:【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 、https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本: 推荐直接使用 Jupyter 版本学习,效率更高:https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 吴恩达和 Open AI 合作的提示工程课程一共 9 集全部已经翻译完成,并且改成了双语字幕,字幕文件也已经上传了。 视频下载地址:https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程:https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本: 2023 年 8 月 24 日历史更新(归档): 吴恩达最新的《》短课程上线,课程内容包括了解何时对 LLM 应用微调、准备数据以进行微调、根据您自己的数据训练和评估 LLM。 《》非常深入浅出地介绍了基于大语言模型的 AI Agents,从记忆检索到决策推理,再到行动顺序的选择,真实展现了 Agent 的智能化进程。 在》,用一张清晰、具有美感的图片展示了 Models、Prompt Templates、Chains、Agent 和 MultiAgent 之间的关系。 《》,周伯文是清华大学讲席教授、衔远科技创始人,也是前京东集团高级副总裁,他在 GAIR 2023 论坛上发表了自己对未来的看法:AI 未来将融合语言与工具智能,实现人工智能在复杂场景下的应用。
2025-01-11
有没有一种可以根据我的教学大纲生成一个课程海报的工具
以下为您介绍几种可以根据教学大纲生成课程海报的工具及相关操作: 1. COZE 应用: 访问地址:https://www.coze.cn/s/iDsBwYLF/ 功能包括生成教案、趣味课堂、课后作业、教案 PPT、作业批改等。 教案 PPT 内容基于前面生成的教学大纲,可能需要手动进行少许内容修正。 下载 PPT 可能需要充值。 2. 在线生图定制主题海报: 操作步骤: 选择模型,如例图 4 选择儿童>皮克斯。 输入画面描述,按主体+氛围+视角+画质的顺序输入关键词,可使用自选关键词,并用括号强调关键词。 选择画面大小,制作主题海报可选择 9:16 的宣传海报比例和 17283072 的分辨率。 进行其他设置,增加作图数量可一次性生成多幅图片方便挑选。 优化海报可使用可画(https://www.canva.cn/?displaycomoption=true)在线编辑。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-08
推荐一些适合零基础的小学生、初中生学习的实用的Ai课程
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。
2025-01-08
什么是智能体,怎么搭建智能体,给我找一些课程,要那种从0起步的
智能体是建立在大模型之上,具有强大学习能力、灵活性和泛化能力,能够通过精确的提示词设计来控制和利用大型模型以达到设定目标的系统。 以下是一些从 0 起步搭建智能体的课程和步骤: 1. 智谱 BigModel 共学营第二期: 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台:https://bigmodel.cn/ 参与课程至少需要有 token 体验资源包,获取资源包的方式有: 新注册用户,注册即送 2000 万 Tokens 充值/购买多种模型的低价福利资源包,如直接充值现金,所有模型可适用:https://open.bigmodel.cn/finance/pay ;语言资源包:免费 GLM4Flash 语言模型/ ;所有资源包购买地址:https://bigmodel.cn/finance/resourcepack ;共学营报名赠送资源包 先去【财务台】左侧的【资源包管理】看看自己的资源包,本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 进入智能体中心我的智能体,开始创建智能体。 2. 提示词培训课——Part2: 了解智能体的概念和特点。 基于一些公开的大模型应用产品(如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等)尝试开发属于自己的智能体: Step.1 点击“浏览 GPTs”按钮 Step.2 点击“Create”按钮创建自己的智能体 Step.3 使用自然语言对话进行具体设置或手工设置 Step.4 开始调试你的智能体并发布
2025-01-07
我想找个能够做海报的AI网站,用来做一些课程的广告,发在朋友圈中,我们可以提供文字素材,以及对应的一些图片,希望这个AI工具可以帮助我们生成有成交导向的广告词
以下为您推荐能够做海报的 AI 网站——无界 AI(网址:https://www.wujieai.cc/),它可以满足您制作课程广告海报发朋友圈的需求: 1. 做图逻辑类似于 SD,优势在于国内网络即可稳定使用,有免费出图点数,支持中文关键词输入,无需额外下载风格模型,可直接取用。 2. 对于您的课程广告海报,本案例应用场景为朋友圈 po 图,画幅比例选择 1:1,皮克斯卡通模型位置可根据以下指引找到:二次元模型》模型主题》皮克斯卡通。 3. 关键词类别包括场景(如向日葵花田、面包店等)、氛围(如温馨、温暖等)、人物(如父亲和女儿、父亲和儿子)、造型(如发型、发色、服饰、配饰等)、情绪(如笑得很开心、大笑、对视等)、道具(如童话书等)、构图(如半身、中景等)、画面(色彩明艳)等。 4. 大致流程: 主题与文案:确定海报主题后,可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局:选择想要完成的风格意向,背景不一定是空白的,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。 5. 图生图功能:首先准备一张真实照片作为样图,然后在无界 AI 找到图生图功能,别忘了加关键词。如果要改变画面内容(比如父亲头发颜色),“二次元强度”改为 70%。可根据出图效果,进一步修改或增加提示词作为约束。
2025-01-07
转型ai产品经理怎么学习
以下是关于转型为 AI 产品经理的学习建议: 1. 入门学习: 可以通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 的概念。 多使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究阶段: 技术研究路径:对某一领域有认知,能根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径:熟悉产品运营不分家的理念,关注场景、痛点、价值。 3. 落地应用: 积累成功落地应用的案例,产生商业化价值。 了解传统互联网产品经理的三个层级:负责功能模块与执行细节、负责整体系统与产品架构、熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 对技术框架有一定了解,不一定要了解技术细节,但要对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 您还可以参考以下案例和学习资源: 《雪梅 May 的 AI 学习日记》:其中提到用 ComfyUI 的工作流加上 Cursor 的前端网页,完整制作个人 AI 产品的方向。 《放下傲慢!停止自欺欺人!与其做 AI 的主人,不如做它的搭档》:讲述了在与 AI 合作过程中,放下执念让 AI 主导以及全程让 AI 参与的经验。
2025-01-14
怎么学习chatgpt
以下是一些学习 ChatGPT 的方法: 1. 利用推特博主分享的 GPT 工作流: 把特定的 prompt 喂给 ChatGPT(建议开新对话专门用于学习英文)。 ChatGPT 会扮演美国好朋友,对输入的英文和中文表达返回更地道的表达,对俚语部分加粗,还会举一反三给出更多例子。 输入特定语句,ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个推荐任务强化记忆。 建议开一个窗口复制 prompt,手机端打开历史记录,点右上角耳机图标打电话,既能练口语又能练听力,结束后看回顾帮助阅读。 群友在讯飞上尝试了类似版本,效果不错。 2. 深入了解相关知识: 从基础到实践,学习使用 GPT 的 Action,包括了解 OpenAI 对智能体能力模型的定义,深入探讨 ChatGPT 中的 Action(搜索、画图、代码解释器)以及 GPT 系列中的不同 Action。 初步了解 API 的概念,以及 GPT 如何通过 Action 与外部数据进行交互和使用。 对 Action 感兴趣可以从系统学习 API 相关知识、网上寻找可用 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续前进。 3. 借鉴他人经验: 数据科学博士研究生杰森·方将其用作双向交流途径,有时用中文写一段话请 ChatGPT 帮忙润色,有时观察 ChatGPT 写的内容并据此写作。 企业家罗纳尔多·马那克在想不起特定单词时,简单描述让 GPT 找出。 作家和喜剧演员贝萨妮·格瑞斯·浩薇在需要灵感时让 ChatGPT 处理头韵、韵脚等。
2025-01-14
我是一个agi的小白我该从哪开始学习AGI
对于 AGI 小白,以下是一些学习建议: 1. 参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》:如果您还在观望 AI,不知从何入手,可以先看其目录。作者从一开始的到处看到现在走在学习 AI 的轨道上,学习模式是输入→模仿→自发创造。但日记中的学习内容可能因 AI 节奏快而不适用,您可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的领域,学习最新内容。学习时间并非每天依次进行,而是有空时学习。 2. 参考完整的学习路径: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。 3. 借鉴他人经验:YoYo 作为文科生,在学习前不理解 AI 和提示词工程,通过不断尝试走了不少弯路。学习后能搓多 Agent 的智能体,在公司中实践智能客服等。其学习路径的关键词为“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”,强调学以致用,通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 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。
2025-01-14
AI入门知识学习
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,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。 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。 此外,如果希望继续精进,对于不会代码的新手,可以尝试了解以下作为基础的内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 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、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 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。 4. 评估和调优: 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。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-01-14
图像ai和视频ai怎么学习
以下是关于图像 AI 和视频 AI 学习的建议: 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,包括人工智能的定义、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,包括图像、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。 6. 技术原理理解: 了解相关技术名词,如: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是基于有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归;无监督学习是基于无标签数据,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。 了解技术里程碑,如 2017 年 6 月谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-01-13
利用布鲁姆分类法,规划我的AI学习路径
以下是利用布鲁姆分类法为您规划的 AI 学习路径: 1. 记忆: 先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解。 查看入门课程。 2. 分析: 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. 应用: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用来解决实际问题或提升效率。 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。
2025-01-13
为不同学生制定个性化的学习计划
以下是为不同学生制定个性化学习计划的相关内容: 教育科技长期以来在有效性和规模之间权衡,而 AI 的出现改变了这一状况,使得大规模部署个性化学习计划成为可能。例如,有像 Speak、Quazel、Lingostar 这样的应用能提供实时交流和反馈的语言学习服务;Photomath 和 Mathly 可指导学生解决数学问题;PeopleAI 和 Historical Figures 能通过模拟与杰出人物聊天教授历史。此外,Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具能帮助学生提升写作水平,Tome 和 Beautiful.ai 能协助创建演示文稿。 大模型在教育行业也发挥着重要作用,它能精确洞察每个学生的独特需求,为其量身打造学习方案,还能赋能教师提高教学效果和工作效率。基于 GLM 模型的先进功能,教师和学生能接触到高效的数据分析及智能化评价系统。 对于教育工作者,可通过以下方式为不同学生制定个性化学习计划: 1. 尝试使用 AI 辅助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 2. 探索使用 AI 分析学生学习数据,从而制定个性化学习路径。 3. 考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 4. 开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 的基础知识、应用领域及其对社会的影响。 总之,与 AI 协作是一个学习过程,应保持好奇心和开放态度,从小处着手,将 AI 视为强大工具,同时保持批判性思维。
2025-01-13
高职院校学生寒假实习安全告知书 用那个AGI生成比较专业
目前的知识库中没有关于使用哪个 AGI 生成高职院校学生寒假实习安全告知书更专业的相关内容。但一般来说,您可以尝试使用一些知名且成熟的自然语言处理模型,如 ChatGPT 等,不过在使用生成的内容时,仍需要您进行仔细的审核和修改,以确保其符合实际情况和相关法律法规的要求。
2025-01-13
想开发一套针对小学生的AI寒假训练营,教一些简单的代码之类的 你可以给我推荐一些让小朋友体验的AI工具吗
目前针对小学生的 AI 工具,以下几种可能较为适合他们体验: 1. Scratch:这是一款图形化编程工具,通过拖拽积木块的方式就能创建程序,非常直观易懂,有助于培养孩子的逻辑思维和创造力。 2. Code.org:提供了丰富的编程课程和项目,包括简单的代码编写,界面友好,适合初学者。 3. Tynker:具有趣味性的编程学习平台,有很多小游戏和项目可以让孩子在玩中学习编程知识。 需要注意的是,在让小朋友使用这些工具时,要给予适当的指导和监督,确保他们能够正确理解和使用。
2025-01-11
openai中学生写作的建议
以下是 OpenAI 针对中学生写作的一些建议: 1. 写作过程分为五个阶段:前期调研、框架构建、论证深化、反馈改进和调整格式。 2. 包含 12 条具体建议,如快速了解主题、创建反向大纲、寻求反馈和规范引用等技巧。 3. 强调将 AI 作为思维的催化剂,而非替代品。 4. 获得更好结果的六种策略: 写清楚说明:包括在问题中包含细节以获取更相关的答案、要求模型采用一个角色、使用分隔符清晰地表示输入的不同部分、指定完成任务所需的步骤、提供示例、指定期望的输出长度。 提供参考文本:指示模型使用参考文本回答、指示模型使用参考文本中的引用来回答。 将复杂任务拆分成更简单的子任务。 给 GPT 时间「思考」。 使用外部工具。 系统地测试更改。
2025-01-10
目前对中学生学习最有帮助的ai工具有哪些
以下是一些对中学生学习有帮助的 AI 工具: 1. 编程语言学习: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. AI 生成工具:如 ChatGPT、Midjourney 等,体验 AI 的应用场景。 3. AI 教育平台:如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 4. 语言学习工具:像 Speak、Quazel、Lingostar 等能够实时交流,并对发音或措辞给予反馈。 5. 学科学习工具:如 Photomath、Mathly 用于指导学生解决数学问题;PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 6. 写作辅助工具:Grammarly、Orchard、Lex 等帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 7. 内容创作工具:Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 需要注意的是,在使用这些工具时,要合理利用,不能过度依赖,同时也要关注 AI 技术的发展动态,不断提升自己的学习能力。
2025-01-08