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利用布鲁姆分类法，规划我的AI学习路径

Answer

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」知识库首页的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：新手如何学习 AI？

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，你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。类似问题：我是新人，怎么学习AI？新手学习AI学习AI，我应该从哪里开始如何从头开始学习AI？

通往 AGI 之路

[heading3]推荐布鲁姆分类法学习路径应用：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，每天都用它，并使用[它们来解决实际问题或提升效率](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A0Y0wpBOcig7HLkSFNcceTA6nwb)分析：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

通往 AGI 之路

[heading3]推荐布鲁姆分类法学习路径记忆：先从[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)等开始了解，看看[入门课程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)

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不同ai模型的应用场景
以下是不同 AI 模型的应用场景： 基于开源模型： Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区，提供平台让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享，用户无需深入了解技术细节即可创作出较高质量的作品。 基于闭源模型： OpenAI 的 DALLE 系列： 发展历史：2021 年初发布 DALLE，2022 年推出 DALLE 2，2023 年发布 DALLE 3，不断提升图像质量、分辨率、准确性和创造性。 模型特点：基于变换器架构，采用稀疏注意力机制，DALLE 2 引入 CLIP 模型提高文本理解能力，DALLE 3 优化细节处理和创意表现。 落地场景：2C 方面可控性强于 Midjourney，但复杂场景和细节处理能力不如 Midjourney；2B 方面与 Midjourney 场景类似。 商业化现状：通过提供 API 服务，使企业和开发者能集成到应用和服务中，采取分层访问和定价策略。 伦理和合规性：加强对生成内容的审查，确保符合伦理和法律标准。 大模型： 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助：用于代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像，未来可能扩展到视频内容生成。 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家沉浸式体验。 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关问题，提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务门槛。 这些只是部分应用场景，随着技术进步和模型优化，AI 模型在未来可能会拓展到更多领域和场景。同时，也需注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。
2025-02-21
爆款AI视频
以下是关于爆款 AI 视频的相关内容： 2025AI 春晚： 行业身份：首届 AI 春晚发起人&总导演，包括央视总台论坛&直播、TEDxAI 演讲、得到分享等。 爆款视频案例：快手&国家反诈中心合作，微博 650w+热搜，快手 520w+热搜（6 月 28 日）；央视&海尔冰箱首支 AI 概念短片（6 月 29 日）；个人制作视频，无推流，快手平台 636w 播放（6 月 29 日）。 社区与企业关系：涉及 WaytoAGI、AIGCxChina 等聚会，以及德必集团、万兴集团、福布斯 AItop50 等的论坛分享，还有嘉定区政府颁奖、温州 AI 音乐大会、腾讯研究院论坛、江西财经大学分享、宣亚集团分享等。 WTF：1w 粉 10w 粉仅仅用时 13 天，像素级拆解《动物时装秀》： 作者模仿动物时装秀账号效果不错并分享教程。一个爆款视频至少要满足以下几点： 切片：短视频通过不断切片，增加信息密度，从长视频和其他短视频中脱颖而出。 通感：利用人的直觉脑，不让观众动脑子，如头疗、水疗直播间靠声音让人舒服，美食直播间靠展示美食吸引人。 反差：可参考抖音航线里行舟大佬的相关文档。 视频模型：Sora： OpenAI 突然发布首款文生视频模型 Sora，能够根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，生成 1 分钟的超长一镜到底视频，女主角、背景人物等都有惊人的一致性和稳定性，远超其他 AI 视频工具。
2025-02-21
AI音频与数字人
以下是关于 AI 音频与数字人的相关信息： 数字人口播配音： 操作指引：输入口播文案，选择期望生成的数字人形象及目标语言，选择输出类型，点击开始生成。 支持的数字人形象和语言多样，能让视频制作更高效。 图片换脸： 操作指引：上传原始图片和换脸图片，点击开始生成。 图片大小上限 5M，支持 JPG、PNG 格式。 视频换脸： 操作指引：上传原始视频和换脸图片，点击生成。 音频合成数字人： 操作指引：上传音频文件，选择数字人角色和输出类型，点击开始生成。 支持 MP3 和 WAV 格式的音频文件，文件大小上限 5M，工具支持使用 100+数字人模板，可解决无素材冷启问题。 AI 配音： 多语种（包含菲律宾语、印地语、马来语等小语种）智能配音，同时支持区分男声和女声。 操作指引：输入需配音文案，选择音色，点击立即生成。 注意输入的配音文案需和选择音色语种保持一致。 AI 字幕： 操作指引：点击上传视频，开始生成，字幕解析完成后下载 SRT 字幕。 支持 MP4 文件类型，大小上限为 50M。 在数字人语音合成方面，提到了声音克隆，有新的声音克隆且音质很不错。算法驱动的数字人相关开源代码仓库有： ASR 语音识别：openai 的 whisper（https://github.com/openai/whisper）、wenet（https://github.com/wenete2e/wenet）、speech_recognition（https://github.com/Uberi/speech_recognition）。 大模型：ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等。 Agent 部分：可以使用 LangChain 的模块去做自定义（https://www.langchain.com/）。 TTS：微软的 edgetts（https://github.com/rany2/edgetts）、VITS（https://github.com/jaywalnut310/vits）、sovitssvc（https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc）。 构建简单数字人的方式包括通过手动建模（音频驱动）或者 AIGC 的方式生成人物的动态效果（例如 wav2lip 模型），但仍存在一些问题，如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。
2025-02-21
现阶段最智能的AI工具是哪一款？
现阶段很难确切地指出哪一款 AI 工具是最智能的，因为这取决于不同的应用场景和需求。以下为您介绍一些表现出色的 AI 工具： Unity 推出的两款 AI 工具： Copliot 工具：可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目，如生成塔防类游戏基础框架、创建人物角色动作，还能协助编码和熟悉工程环境。 Unity Sentis：能在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型，增强玩法和功能，是首个将 AI 模型嵌入实时 3D 引擎的跨平台解决方案。 基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具： ChatGPT：访问量达 146 亿次，在美国使用率最高，男性用户占比较大，多用于写作和内容创作、教育和常识等方面。 Character AI QuillBot Midjourney Hugging Face Google Bard NovelAI CapCut JanitorAI Civitai 不同类型的 AI 工具在不同领域各有优势，例如聊天机器人在流量份额上占比较大，而图像生成器、视频生成器、语音和音乐工具等也在各自领域表现出色。您可以根据具体需求选择适合的工具。
2025-02-21
AI智能体接入个人微信的应用
以下是关于 AI 智能体接入个人微信的应用的相关信息： 国内版的扣子是一款在 AI 应用领域知名度高的产品，功能丰富，支持知识库、工作流和插件等，其社区市场完善，用户可选择官方或其他用户创建的插件和 AI Agent，且支持多种接入方式，包括接入个人微信公众号，还支持接入企业服务号和企业微信。但普通版本和专业版主要接入国内模型，可能存在性能和稳定性问题。 Coze 可以实现多模态资讯的跨平台推送，通过登录宝塔面板，在上面部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。具体步骤包括在宝塔面板中进行可视化控制云服务器，添加 Docker 项目模板，创建容器并编排，扫码等操作。 熊猫大侠介绍了基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤，可实现多种功能，支持多平台、多模型、多消息类型和多部署方法。但需要注意接入大模型 API 需单独付费，微信端接入有封号风险，操作需依法合规，注意数据处理和遵守法律法规。 此外，张梦飞同学写了更适合小白的使用教程：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信副本
2025-02-21
转行做AI产品经理的自学指南，并帮我找到学习资源途径
以下是一份转行做 AI 产品经理的自学指南及学习资源途径： 自学指南： 1. 了解 AI 基础知识，包括常见的概念、技术和应用。 2. 学习产品管理的核心知识，如需求分析、用户体验设计等。 3. 关注技术原理，例如思维链、RAG、PAL、ReAct 等，可通过相关论文和科普视频进行学习。 4. 积累实践经验，尝试参与实际项目或模拟项目。 学习资源途径： 1. WaytoAGI（通往 AGI 之路）：这是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。 汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织实践活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 2. 相关技术论文：虽然对于小白有难度，但可以借助 AI 辅助阅读，完成一定知识储备。 3. 科普视频：如林粒粒呀的相关科普视频。 4. 行业访谈：例如安克创新 CEO 阳萌的访谈，获取前沿观点和启发。 此外，您还可以参考北京分队中相关人员的经验，如 Sundy 从产品运营转行当 AIGC 产品经理的经历。
2025-02-21
AI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（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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）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。 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自己的成就。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。
2025-02-21
学习路径
以下是不同方向的学习路径： LLM 开发学习路径： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础：包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理：包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理，BERT 的预训练和微调方法，掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调：包括大规模文本语料预处理，LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等，微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署：包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习：结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态：关注顶会最新论文、技术博客等资源。 AI 与宠物结合的学习路径： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 AI 技术研究方向学习路径： 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。 AI 应用方向学习路径： 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。
2025-02-19
AI共学内容路径
以下是为您整理的 AI 共学内容路径： 1. “城市狂想”文旅短视频创意大赛相关共学课程： 9 月 5 日：AI 文旅视频赏析，分享老师十三，第一课回放： 9 月 6 日：AI 文旅视频入门，分享老师 WaytoAG 小田，共学文档： 9 月 7 日：AI 文旅视频入门，分享老师 WaytoAG 小田，第三课回放： 9 月 8 日：AI 文旅视频赏析，分享老师白马少年，第四课回放： 9 月 10 日：AI 文旅视频进阶玩法，分享老师 Tonix，第五课回放： 2. 「AI 编程共学」相关课程： 10 月 28 日 20:00 开始，分享人麦橘，回放链接： 10 月 29 日 20:00 开始，分享人梦飞，回放链接： 10 月 30 日 20:00 开始，分享人银海，回放链接： 10 月 31 日 20:00 开始，分享人南墙，回放链接： 3. 通往 AGI 之路知识库使用指南： 提到共学课程可供学习 config UI，从入门到精通都涵盖，还有个人专栏研究报告、产品数据、全球投融资情况等内容。 介绍了 AI 的案例和投稿，包含开发相关、微信机器人、人物角色等内容，位于 AI 产品案例板块 3.1。还提到了日报动态、法律法规、历史更新和社区介绍等。 重点介绍社区共创项目，包括 CONFIUI 生态大会东京站：11 月 16 17 日活动内容及报名等。
2025-02-15
新手学AI从哪里开始，路径是什么
新手学习 AI 可以按照以下路径： 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。
2025-02-15
学习ai的路径
以下是新手学习 AI 的路径： 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，包括图像、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。 在知识库分享实践后的作品和文章。 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。 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。
2025-02-15
AI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，其上手容易且很有用。 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。 可在知识库分享实践后的作品和文章。 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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 如果您的学习路径偏向技术研究方向： 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。 如果您的学习路径偏向应用方向： 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。
2025-02-14