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AI在师范生实践能力培养的路径

Answer

以下是关于 AI 在师范生实践能力培养的路径的相关内容:

对于师范生实践能力的培养,可参考以下路径:

  1. 基础学习

    • 了解 AI 基本概念:熟悉 AI 的术语、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。
    • 掌握编程语言:如 Python、JavaScript 等,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。
  2. 学习资源与平台

    • 在线教育平台:通过 Coursera、edX、Udacity 等平台上的课程,按照自己的节奏学习。
    • 特定课程:特别推荐李宏毅老师的课程。
  3. 深入学习与选择方向

    • 依据兴趣选择特定模块,如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。
    • 掌握提示词技巧,上手容易且实用。
  4. 实践与应用

    • 参与实践项目:参加学校或社区组织的相关竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决实际问题,培养动手能力。
    • 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。
  5. 关注前沿动态

    • 关注权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展和发展方向。
  6. 结合教育领域

    • 学习 AI 在教育领域的应用案例,思考如何将 AI 技术应用于教学实践中。

总之,师范生可以从多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,并将其与教育实践相结合,提升自身的实践能力。

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

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。

问:AI的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点有哪些

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[heading3]偏向应用方向[content]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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

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AI与师范生实践能力培养
以下是关于 AI 与师范生实践能力培养的相关内容: 对于中学生学习 AI 的建议: 1. 从编程语言入手,如 Python、JavaScript 等,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,如 ChatGPT、Midjourney 等,以及面向中学生的教育平台,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,包括基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习等),以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等,尝试用 AI 技术解决实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考其对未来社会的影响。 在智慧课程培育建设方面的案例: 1. 24 小时 AI 学伴:学生随时利用 AI 学伴巩固课堂知识,强化对复杂影像的理解。 2. 跨学科知识图谱:AI 整合解剖学、放射物理等资源,提升跨学科学习效果。 3. 个性化学习支持:AI 根据学生进度提供定制化练习和反馈,强化薄弱环节。 4. 病例库与临床决策模拟:AI 通过病例库和虚拟实践,提高学生临床决策能力。 5. 解放教师生产力:AI 减轻教师重复性工作,让其专注教学设计与创新。 此外,拜登签署的 AI 行政命令中提到,为确保 AI 促进公平和公民权利,采取了一系列行动,包括为房东、联邦福利项目和联邦承包商提供明确指导,防止 AI 算法加剧歧视;通过培训、技术援助和部门协调解决算法歧视问题;在刑事司法系统中制定使用 AI 的最佳实践以确保公平等。同时,为保护消费者、患者和学生,总统也指示了相关行动。
2025-01-14
如何使用ai提示词
以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍: 1. 提示词的定义和输入语言: 提示词用于描绘您想要的画面。 不同模型对输入语言有不同要求,如星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如“一个长头发的金发女孩”),基础模型 1.5 使用单个词组(如“女孩、金发、长头发”),且支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法: 预设词组:小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,例如“一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量”。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,输入不想生成的内容,如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 利用“加权重”功能:在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 3. 对使用提示词的认识: 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案,提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”,成果在与 AI 的对话中产生,需要在对话中限缩自己思维中的模糊地带。 要接受 AI 的“不稳定性”,对其进行教育、监督和鞭策。
2025-02-21
ai结合物联网
AI 与物联网的结合具有广阔的发展前景和多种应用场景: 1. 存在能联网检索的 AI,例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网,Perplexity 结合了 ChatGPT 式问答和普通搜索引擎功能,Bing Copilot 可简化在线查询和浏览活动,还有 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据隐私。这些 AI 搜索工具的出现标志着信息检索领域的重要发展,通过结合 AI 技术和搜索引擎,提升了数据集命中预期,为实际应用带来更多可能。 2. 预计 2025 年将开始出现更为综合性的多模态交互,AI 能够通过物联网、特定信息等多种感知通道进行协同。多模态输入和输出使 AI 交互性更强、交互频次更高,适用场景更丰富,AI 产品整体水平显著提升。 3. Agent 作为融合感知、分析、决策和执行能力的智能体,能够根据用户历史行为和偏好,主动提供建议、提醒并个性化执行能力,为用户提供高度个性化的任务。从 2025 年开始,AI Agent 有望广泛投入使用,带来独属于 AI 2.0 时代的交互方式、产品形态和商业模式。 4. 从个性化推荐到直接生成个性化内容,AIGC 能够使用户体验的个性化程度明显提升,这对产品的差异化竞争有重大意义,目前在 AI 教育、AI 陪伴、AI 营销等领域已有明显进展,硬件端搭载的多款 AI 智能助手也已开始以高度个性的个人助理作为宣传重点。 5. 全模态智能体将成为我们和所有智能设备的新交互界面,家庭和办公环境的电子设备只要联网就能成为智能体的感知器或终端,结合具身智能技术,将带来全新体验。
2025-02-21
AI 幻觉
AI 幻觉是指 AI 系统生成的信息与事实不符或与预期不符的现象。其表现形式多种多样,包括生成不存在的人物、地点、事件,对已知事实进行错误描述等。 产生的原因主要与经验和知识有关: 对于人类,认知偏差是大脑在处理信息时为节省认知资源而采取的“捷径”,容易导致对信息的扭曲和误判。 对于 AI,与训练数据的质量、模型的结构和训练策略有关。若训练数据存在偏差或错误,模型会学习到这些并体现在生成内容中。 AI 幻觉的影响可能很严重: 导致错误决策,例如投资者受偏差影响做出错误投资决策。 误导用户,如医疗 AI 助手给出错误诊断建议延误患者治疗。 传播虚假信息,用于政治宣传或商业炒作,影响社会稳定。 损害 AI 系统的可信度,降低用户信任度,阻碍 AI 技术推广和应用。 为避免 AI 幻觉,可参考,但无法完全消除。同时需注意,AI 不会解释自己,对其输出的内容需全部检查,且对工具的输出负责。
2025-02-21
普通人怎么学习ai赚钱
以下是为普通人学习 AI 赚钱提供的一些指导: 对于零基础小白: 1. 网上有很多基础课程可供选择,例如科普类教程。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档,理解每个参数的作用和设计原理,避免在面试中出现知识盲区。 3. 推荐使用一些练手的 Prompt 工具。 岗位技能要求: 1. 具备综合的个人能力,包括市场调研、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、抽象并集成成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 案例分享: 1. 二师兄在房地产行业从业二十年,计算机零基础。他从二月开始学习 AI 绘画,三月啃完相关教程并开始炼丹,四月尝试 AI 变现项目,五月加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。 需要注意的是,公司招聘 AI 提示词工程师岗位时,通常不会多招其他懂 AI 的岗位,因此需要个人具备较为全面和敏捷的能力。同时,若想将 AI 用于赚钱,还需不断探索和实践,找到适合自己的变现途径。
2025-02-21
小白学ai
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 1. 参考学习日记:可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其学习模式为输入→模仿→自发创造。但注意日记中的学习内容可能因 AI 发展而不适用,可去 waytoAGI 社区寻找感兴趣的最新内容。学习时间较为灵活,有空时进行即可。 2. 调整学习状态:保持良好的学习状态,像作者在 2024 年那样有意愿、有动力且头脑清醒地学习。不必因觉得难以做到而有心理压力,能学多少算多少。 3. 了解基本概念:建议阅读「」熟悉术语和基础概念,浏览入门文章了解 AI 历史、应用和发展趋势。 4. 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,也可通过在线教育平台按自己节奏学习。 5. 选择感兴趣模块:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块深入学习,比如掌握提示词技巧。 6. 注重实践尝试:理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品并分享实践成果。 7. 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。 此外,学习资源基本都是免费开源的。
2025-02-21
请帮我总结一份ai下达指令的万能公式
以下是一个关于 AI 下达指令的示例总结: 对于英语试题类的任务,如语法选择题: 步骤 1:提供清晰完整的试题图片。 步骤 2:下达指令,例如“这是一篇英语试题,给我图中的内容”。 对于英语阅读理解题: 指令:将英语正文翻译为准确流畅的中文,并提供中英文对照。
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
AI技术路径有哪些
AI 技术路径主要包括以下方面: 1. 偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 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。 在一些特定领域,如 AI 生成音乐,存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型等技术路线。在游戏领域,AI 也有多种应用和技术发展,例如能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格并动态调整游戏难度,以及将 AI 作为游戏玩法的一环等。
2025-02-13
实现基于个人聊天记录的数字分身的最佳实践
实现基于个人聊天记录的数字分身的最佳实践包括以下方面: 虚拟数字人的类型和驱动方式: 虚拟数字人通过各种技术创造,具有外观、行为和思想等人类特征,呈现为虚拟形象。 从驱动层面可分为中之人驱动和 AI 驱动两类。中之人驱动运用动作捕捉和面部捕捉技术实现交互,有上限且缺乏高并发和量产化能力;AI 驱动使用 AI 技术创建、驱动和生成内容,赋予感知和表达等交互能力。 虚拟数字人的应用类型: 服务型:如虚拟主播、助手、教师、客服和医生等,为物理世界提供服务。 表演型:如虚拟偶像,用于娱乐、影视等场景。 身份型:是物理世界“真人”进入虚拟世界的数字分身,在元宇宙中有广泛应用场景。 相关开源项目: 熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 最新版本支持多端部署、基础对话、语音识别、图片生成、丰富插件、Tool 工具和知识库等功能。可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用,支持多种模型和个性化插件扩展,通过上传知识库文件自定义专属机器人,可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用。项目地址包括 Github:https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ,Gitee:https://gitee.com/zhayujie/chatgptonwechat 。
2025-02-20
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
coze的deepseek实践
以下是关于 coze 的 deepseek 实践的相关信息: 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼: 效果对比:用 Coze 做了小测试,可对比查看相关视频。 如何使用:搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”,将装有提示词的代码发给 Deepseek,认真阅读开场白后正式开始对话。 设计思路:将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能,在模型默认能力基础上优化输出质量,设计阈值系统,用 XML 进行规范设定。 完整提示词:v 1.3 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向,Thinking Claude 是设计灵感来源,Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。 字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并更改了模型服务价格: 2 月 14 日 8 点有直播,直播结束可看回放,相关学习文档可查看。 重点更新:上线 DeepSeek 系列模型,DeepSeekR1、V3 模型分别提供 50 万免费额度和 API 半价活动,即日起至 2025 年 2 月 18 日 23:59:59 所有用户均可享受价格优惠。 2024 年 7 月 18 日历史更新(归档): 《长文深度解析 Coze 的多 Agent 模式的实现机制》:艾木老师深入研究了 Coze 的多 Agent 模式机制,分析了三种节点跳转模式及应用场景和不足。 《揭秘 DeepSeek: 一个更极致的中国技术理想主义故事》:DeepSeek 以独特技术创新崭露头角,发布颠覆性价格的源模型 DeepSeek V2,创始人梁文锋是技术理想主义者。 《10 万卡集群:通往 AGI 的新门票》:分析了 10 万 GPU 集群建设的相关问题,指出数据中心设计和网络拓扑结构对大型 AI 训练集的重要性。
2025-02-16
ai实践的内容
以下是关于 AI 实践的相关内容: 社区 AI 讲师招募 招募要求: 具有丰富的企业端 AI 实践经验,涵盖以下场景之一或多个: AI 生成爆款内容,如借助 AI 分析挖掘同品类爆款,利用 AI 工具生成电商商品图、小红书图文内容、种草短视频等。 公域阵地场景,基于视频号、抖音、小红书、公众号等平台搭建企业营销推广能力,包括矩阵号和 IP 号,通过短视频、直播等方式获取 leads,涉及矩阵号工具、内容抓取分析、脚本创作、AI 剪辑、自动回复评论、无人直播工具等。 私域阵地场景,如朋友圈、小红书、社群、个人 IP 的获客转化,使用销售企微 SCRM 工具、企业智能体进行 AI 内容抓取和自动回复。 服务自动化工具,包括数据监控和预警、流程优化、自动运营等。 快速搭建数据分析看板。 跨境电商场景,如 tiktok 视频制作及投放、电商图片设计、精准营销、语言翻译、AI 独立站建设、社媒私域、批量混剪、海外达人直播、无人直播(数字人直播)等。 具备良好的表达能力,能清晰阐述技术和业务方面的沉淀。 招募流程:感兴趣的小伙伴提交个人简历(包括基本信息介绍、学历、专业、工作经验,以及 AI 企业端的案例),填写问卷,预约电话面谈,面谈通过后进行公开课试讲。 陈财猫:如何用 AI 写出比人更好的文字? AI+内容创作是现阶段的优质赛道,具有完美的产品模型匹配和产品市场匹配,且发展上限高。 AI 写作的实践成果包括营销、小说和短剧创作,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,推出小财鼠程序版 agent。 好文字能引发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:选择合适的模型,评估模型的文风、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。 对 AI 创作的看法:AI 创作的内容有灵魂,只要读者有灵魂,文本就有灵魂;有人讨厌 AI 是因其未改变多数人生活或自身是受害者,作者期望 AI 能力进一步提升以改变每个人的生活。 熊猫 Jay:用 AI+思维模型探索问题的全新解答 案例实践:利用 AI+六顶思考帽做个人 IP 定位。 推荐使用 GPT4,效果更稳定,内容质量更高。包括初始化提示词、回答每顶帽子对应的问题,最终得到答案和建议。 文心 4.0 同样包括初始化提示词、回答每顶帽子对应的问题,并得到答案和建议。 小结:该案例借助六顶思考帽提供不同思考维度,引导全面思考问题。当把思考后的信息输入给 AI 后,能总结出满意的答案和建议。开头提到人的惰性问题,借助 AI 可以更全面剖析个人决策或团队会议中的问题,找到更正确的决策方式。之后,大家可用六顶思考帽+AI 解决困扰自己的问题,无论是个人决策还是团队讨论。
2025-02-13
用Ai进行财务分析的最佳实践
以下是关于用 AI 进行财务分析的最佳实践: 1. 更动态的预测和报告: 生成式 AI 能帮助金融服务团队改进内部流程,简化财务团队日常工作。 可从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面,能帮助编写公式和查询,发现模式,为预测建议输入并适应模型。 报告方面,能自动创建文本、图表等内容,并根据不同示例调整报告。 会计和税务方面,能帮助综合、总结并提出可能答案。 采购和应付账款方面,能帮助自动生成和调整合同、订单、发票及提醒。 2. 局限性与挑战: 生成式 AI 输出当前有局限性,在需要判断或精确答案的领域,常需人工审查。 面临的挑战包括使用金融数据训练 LLM,新进入者可能先使用公开金融数据微调模型,现有参与者可利用专有数据,但可能过于保守,新进入者有竞争优势。 模型输出准确性至关重要,金融问题答案需尽可能准确,初期人类常作为最终验证环节。 总之,生成式 AI 为金融服务带来巨大变革,有潜力催生多种优势,但也面临挑战,未来消费者将是最终赢家。
2025-02-08
用Ai进行数据分析的最佳实践
以下是关于用 AI 进行数据分析的最佳实践: 流程: 逻辑流程图如下:SQL 分析中,用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验是 SELECT 类型的 SQL 后执行,将结果数据传给 GPT(附带上下文),让其学习并分析数据,最后输出分析结论和建议,与结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。个性化分析中,用户上传文件,前端解析后传给 GPT 分析数据,后续步骤与 SQL 分析一致。 个性化分析示例: 上传的数据均为假数据,包括游戏 A 流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据等。包括单维度数据、多维度数据(折线图、柱状图)。有时 AI 会误将数据项作为维度分析,可输入提示告诉它用哪个字段作为维度,也可描述其他数据信息使分析更准确。 总结和展望: ChatGPT 在数据分析领域应用前景广泛,本文案例与技巧展示了其在提高效率、降低技能门槛和支持决策等方面的优势。但案例分析结果可能简单,接入业务时可定制多种分析模板,增加分析多样性。实际业务中处理大量数据时,除长类型字段限制,要指定允许查询或解析的字段,对结果数据进行两次校验。随着技术进步,相信其将为数据分析带来更多创新和突破。 问题与技巧: SQL 分析: 反复校验是否为 SELECT SQL 语句,不仅因 AI 不完全可控,还因不能相信用户输入,防止恶意操作。 到 AI 分析步骤拼接上下文,提供表结构信息和 SQL 语句,助 GPT 更好理解数据和字段意义,使分析更准确。 针对表结构长类型字段,不允许直接查询,最好告诉 GPT 允许查询的字段或 SQL 函数,使生成可控。 个性化分析: 用户上传数据解析后判断格式是否符合要求,超长可限制截取前面若干项。 前端解析用户上传数据后可直接用于渲染数据图表,无需后端返回。 支持用户补充输入,描述数据、字段意义或作用辅助 AI 分析。遇到多维度数据,GPT 可能误将其他字段作为维度分析,可输入特定提示帮助分析。
2025-02-08