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如何入门ai

Answer

以下是新手入门 AI 的建议：

  1. 了解 AI 基本概念：
    • 阅读「从这里启程」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「入门：AI 学习路径」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。

此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的经验，如系统性的学习，打好基础，加入 AI 社区（如通往 AGI 之路）获取新手指引等。

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References

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。

入门指南：强化学习

文：腾讯互动娱乐工程师luozhiyun原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A感谢群友.com的推荐最近因为AI大火，笔者也对AI产生强烈的兴趣，于是开启了AI的学习之旅。其实我也没学过机器学习，对AI基本上一窍不通，但是好在身处在这个信息爆炸的时代，去网上随便一搜就可以获得大量的学习资料。像这个链接里面：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md就有很多资料，但是这相当于大海捞针。在学习之前我们先明确自己的目的是什么，如题这篇文章是入门强化学习，那么就需要定义什么是入门。在很多强化学习里面，学习深度强化学习的第一个算法都是DQN，这个算法也足够好学和实用，所以本篇文章就以搞懂它做为目标，表示入门。下面是我的学习计划：

《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视频
以下是关于 AI 视频的相关信息： 来来的 AI 视频短片工作流： 概念设定：MJ 剧本+分镜：ChatGPT AI 出图：MJ、SD、D3 AI 视频：Runway、pika、PixVerse、Morph Studio 对白+旁白：11labs、睿声 音效+音乐：SUNO、UDIO、AUDIOGEN 视频高清化：Topaz Video 字幕+剪辑：CapCut、剪映 完整文档： 直播回放： Bay 的 AI 视频生成（下）|20 个产品推荐及实践教学： 若从生成方式分类，AI 视频生成包含： 文生视频、图生视频（Runway、Pika labs、SD+Deforum、SD+Infinite zoom、SD+AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation） 视频生视频：又分逐帧生成（SD+Mov2Mov）、关键帧+补帧（SD+Ebsynth、Rerender A Video）、动态捕捉（Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics）、视频修复（Topaz Video AI） AI Avatar+语音生成：Synthesia、HeyGen AI、DID 长视频生短视频：Opus Clip 脚本生成+视频匹配：Invideo AI 剧情生成：Showrunner AI 若从产品阶段和可用维度分类，将按照相关维度进行产品介绍。 AI 绘图 Imagen3： 绘图：https://labs.google/fx/tools/imagefx 报道： 数字生命卡兹克：Google 全新发布 AI 视频 Veo2、AI 绘图 Imagen3 何以凌越。 量子位：谷歌版 Sora 升级 4K 高清！一句话控制镜头运动，跑分叫板可灵海螺 谷歌的 Imagen 3 终于来了——它是最好的 AI 图像生成器吗？ Imagen 3 是我们最高质量的文本到图像模型，能够生成比之前的模型更好细节、更丰富的光照和更少的干扰伪影。
2025-01-14
可以直接用文章设置好脚本，生成视频的AI工具
以下是一些可以根据文章设置好脚本生成视频的 AI 工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频所需要素并生成素材和文本框架，能快速实现从文字到画面的转化。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 4. VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助用户从图像制作视频并规划内容。 5. Runway：能将文本转化为风格化视频内容，适用于多种场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 此外，还有以下文字生成视频的 AI 产品： 1. Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 如果您想用 AI 把小说做成视频，可参考以下制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成视觉描述。 3. 图像生成：借助 AI 图像生成工具创建角色和场景图像。 4. 视频脚本制作：将关键点和生成的图像组合成脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）转换语音，添加背景和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）合成。 7. 后期处理：剪辑、添加特效和转场以提高质量。 8. 审阅与调整：观看视频并根据需要调整。 9. 输出与分享：完成编辑后输出并分享。 请注意，具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好不同而有所差异，AI 工具的可用性和功能也可能变化，建议访问工具网址获取最新信息和指南。
2025-01-14
微信超级AI知识助手教学（下）
以下是关于微信超级 AI 知识助手教学（下）的相关信息： 时间：12 月 11 日 20:00 （） 内容：个人助手的微信多模态接入教学 讲师：@张梦飞
2025-01-14
AI语音，变声器推荐
以下是为您推荐的一些 AI 语音变声器： ：提供实时语音和口音转换流媒体服务。 ：为高效在线会议提供的 AI 驱动软件解决方案。 ：免费的实时语音变换器。 ：为创作者、开发者和虚拟会议提供的降噪产品。 ：其软件在复杂声学环境中提升语音的清晰度和可懂度。 ：声称不制作音频，而是让音频更好。 ：用于会议和音频的降噪。 ：采用最先进的 AI 技术消除视频会议通话中的所有背景噪音。 ：一套 AI 驱动的音频质量增强工具。 ：将智能手机变成高级语音增强设备的应用程序。 ：去除干扰性背景噪音的智能手机应用程序。 ：用于音频和语音产品的智能音频解决方案。 ：通过引入机器学习功能来革新麦克风。 ：生成式 AI 音频增强。 此外，还有以下相关资源和工具： 实时变声的 sovits 一键包： 基于 sovits4.0 一键包 2.0 链接：https://share.weiyun.com/Afv83T5j 密码：INT16 链接：https://pan.baidu.com/s/1Vx0BnpkmPIRziQtORFvJg?pwd=INT8 提取码：INT8 不需要安装 python 和 cuda，双击运行 Hugging face 可以直接测试的模型：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/RealTimeVoiceCloning 达摩院的产品，可以在线测试：https://modelscope.cn/studios/damo/personal_tts/summary 软件界面，支持加载各种 VC（它使用各种语音转换 AI（VC，Voice Conversion）为客户进行实时语音转换）：https://github.com/wokada/voicechanger 语言声音 AI 模型相关： 使用 AI 的实时语音转换器（Trainer）：https://github.com/isletennos/MMVC_Trainer AI 孙燕姿音色训练 svc：https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc 基于检索的语音转换 WebUI，一基为 VITS 简单易用的语言转换器（语音转换器）框架：https://github.com/liujing04/RetrievalbasedVoiceConversionWebUI 基于 DDSP（可微分数字信号处理）的实时端到端歌声转换系统：https://github.com/yxlllc/DDSPSVC 浅扩散模型（DDSP+DiffSVC 重构版）
2025-01-14
有哪些AI入门知识可以学习
以下是一些 AI 入门知识供您学习： 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。 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，您可以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，对于不会代码的您，还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。 微软也提供了为期 12 周、共 24 课时的 AI 初学者入门课程，您将深入学习符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容。在课程中您将学到实现人工智能的不同方法、神经网络和深度学习、处理图像和文本的神经架构等，同时也会了解到课程不包括的内容。译者：Miranda，课程原网址 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 。如果想提升学习效果，可以亲身实践课程内容、做随堂小测试或根据课程内容开展实验。这套课程是由专家设计的人工智能综合指南，它非常适合初学者，覆盖了 TensorFlow、PyTorch 及人工智能伦理原则。
2025-01-14
自媒体可以用哪些AI
自媒体可以使用的 AI 包括以下方面： AI 绘画：个体成为自媒体博主、个体商户应用、实体印刷（如 T 恤、杯子实物等）、AI 摄影、设计接单、AI 定制萌娃头像、电商商品、自媒体素材、AI 服装预售、AI 视频接单、培训老师等；公司方面可用于设计质量和效率提升、AI 绘画相关应用开发、CV 方面算法应用。 案例方面： 创作：社群的每日资讯、写科普内容等。 分发：内容分发。 沟通：小团队与甲方沟通。 创作：换脸应用。 语音：语音转文字，如 OpenAI 的 wishper。 创作：AI 博主素材，如 2023 年让你月赚 5w 的 48 个 AI 工具。
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入门
以下是图像 AI 和视频 AI 的入门建议： 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，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. 图像 AI 和视频 AI 产品推荐： 海螺 AI： MiniMax 视频模型不仅可以准确识别用户上传的图片，并确保所生成视频在形象保持上与原输入图像高度一致，且光影、色调完美嵌入新场景的设定，为创作者提供连贯、深度创作的空间。 在指令响应方面，还能理解超出图片内容之外的文本，解构指令框架和深层语义并在视频生成中整合，实现“所写即所见”。 不依靠特效模板就能实现顶级的影视特效，用户能够在图像基础上充分发挥想象力，创作出丰富多变的电影级视频。 人物表情控制力强，能让视频表达更能深入人心。 近期上线了提示词优化功能，对于更专业的创作者，开放 2000 字的提示词空间，让创作更加精准。 国内图像类产品： 可灵：由快手团队开发，主要用于生成高质量的图像和视频，但价格相对较高。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，用户可以从多种艺术风格和图像风格中进行选择，操作界面设计简洁直观，用户友好度高，重点是现在免费，每天签到获取灵感值就可以，但存在一些局限性，如某些类型的图像可能无法生成，在处理非中文语言或国际化内容方面可能不如国际工具出色。
2025-01-13
AI创作新手入门步骤
以下是为 AI 创作新手提供的入门步骤： 一、了解基本概念 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。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。 二、开始学习之旅 在「」中，能找到为初学者设计的系列课程，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）上的课程按自己节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。可根据自身兴趣选择特定模块深入学习，同时一定要掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品进行创作，并在知识库分享实践后的作品和文章。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用中的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 六、具体案例 1. 对于编程方面，可参考元子的 30min Cursor AI 编程上手步骤。 突破对“不会编程”的限制，不断探索与 AI 的边界。 作者将更新多篇相关文章，如第一弹“一点小小的震撼——cursor 黑客松”等。 可通过与作者交流。 2. 对于 AI 3D 创作，可参考 Tripo AI 入门手册。 注册/登录：点击下方网址免费体验（国内可访问），输入邮箱地址获取验证码完成注册登录，或使用谷歌账户直接登录。登录后可查看用户名和拥有的点数。 界面介绍：Tripo 的界面简洁，上方是工具导航栏，中间是公共作品展示区，底部是生成模型的工作区域，包括输入框和创建按钮。其中「Create」是创作主战场，「My Models」是个人作品库，「Favorite」是私人收藏列表。 希望以上步骤和内容能帮助您顺利入门 AI 创作。
2025-01-09
新手如何入门
新手入门 AI 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，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，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。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 书籍推荐： Python 方面： 《Python 学习手册》：名声在外。 《Python 编程》：新手友好。 AI 方面： 《人类简史》：“认知革命”的相关章节获益匪浅。 《深度学习实战》：梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。 课程&资源&信息推荐： 对于 Python 及各种 AI 工具的使用，优先推荐 B 站 up 主「PAPAYA 电脑教室」的 Python 入门课，完全免费。 对于大模型，Andrej Karpathy 讲得很好。 油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 对于资料库，推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的「🌈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
2025-01-02
推荐学习Aigc的入门理论书籍
以下是为您推荐的学习 AIGC 的入门理论书籍和相关资料： 1. 《AIGC Weekly19》：其中包括腾讯非常系统的 Stable Diffusion 介绍文章，马丁整理的关于 AIGC 的碎片化思考，多邻国创始人 Luis von Ahn 专访，Meta AI 发布的自监督学习“烹饪书”，以及回顾大语言模型发展历程的内容。 2. 《AIGC Weekly01》：包含对 Stable Diffusion 工作原理的介绍，Emad 写的关于 SD V2 模型的笔记，Hugging Face Inference Endpoints 指南，GPT4 预测相关内容，以及关于 AI 时代工作未来的读物。 3. 【AI 学习笔记】：介绍了 AI 大模型的相关概念，如生成式 AI、相关技术名词（包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等）、技术里程碑（如 2017 年谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文）等。
2025-01-01