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waytoai 有哪些新人入门课程

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以下是为新人推荐的入门课程：

  1. 【野菩萨的 AIGC 资深课】：由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，适合 AI 初学者和进阶者。扫码添加菩萨老师助理可了解更多信息。
  2. 微软的《在 Azure 上开始使用人工智能》课程，课程列表待更新。
  3. 对于新手学习 AI，建议：
    • 了解 AI 基本概念：阅读「从这里启程」熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。
    • 开始学习之旅：在「入门：AI 学习路径」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。
    • 选择感兴趣模块深入学习：如掌握提示词技巧。
    • 实践和尝试：实践巩固知识，在知识库分享实践作品。
    • 体验 AI 产品：如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人。
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References

如果让我推荐一门AI课

大家好，我是AJ，今天我要给大家分享一门超级棒的AI课！📢省流版：【野菩萨的AIGC资深课】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。无论你是AI初学者还是进阶者，这门课程都能满足你的学习需求。[heading8]扫码添加菩萨老师助理，了解更多信息[content]📢完整版：今天我以野菩萨学生的身份来和大家分享学习心得。AJ，互联网公司产品经理，创建了“通往AGI之路”“通往AGI之路”不仅是开源的AI知识库，更是连接AI学习者、实践者、创新者的社区，基于无边界组织完成了AI春晚、“离谱村”短片等共创项目[heading3]为什么在开源社区中，我们还要讨论知识付费？🤔[content]这就好比选择自己在家锻炼，还是去健身房找教练，不同的人有着不同的需求。【开源社区】资源丰富，适合自律的自主学习者，而【知识付费课程】则提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈，是一种高效的学习途径。[heading3]社区需求和个人经历🎈[content]最近，社区有很多新同学加入，每次都有人问有没有适合小白新手入门的课程。对于啃知识库的图文，大部分人更愿意接受老师手把手的教学。在创建WaytoAGI之前，我希望能快速入门AI绘画，于是投入金钱学习了许多付费的AI课程，并对市面上的众多课程进行了深入分析。最终，我选择了野菩萨的课程，真的超级棒，我强烈推荐给大家啊！

微软AI初学者入门课程

如需了解云计算中的人工智能主题，可以考虑参加《[在Azure上开始使用人工智能](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》课程。[heading1]课程列表[content]（待更新）|编号|课程|介绍|PyTorch|Keras/TensorFlow|实验||-|-|-|-|-|-||I|人工智能导论|人工智能导论|人工智能导论|人工智能导论|人工智能导论||1|人工智能简介和历史|[讲义](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HbhhwapFoiVgs1kk1TIcV3a7nzd)|||||II|符号人工智能|符号人工智能|符号人工智能|符号人工智能|符号人工智能||2|知识表示和专家系统|[讲义](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SBH5wXRnPi6ZRYkjplVcRTRPnJh)|[专家系统](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb)<br>[本体](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb)<br>[概念图](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb)|||

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。

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waytoai 是什么开发的
WayToAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源知识库。它诞生于 2023 年 4 月 26 日，在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量，是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的口号是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。打开“waytoagi.com”就可以找到社群。目前知识库的内容覆盖：AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，包含赛事和活动促进大家动手实践。此外，WayToAGI 里还有个离谱村，这是由 WayToAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。在这里，参与者不分年龄层，都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。
2024-10-09
Deepseek 从入门到精通
以下是关于 DeepSeek 从入门到精通的相关资源： 《》 ，由清华大学新闻与传播学院、新媒体研究中心、元宇宙文化实验室提供，类型为 PPT 课件。
2025-02-21
有java scala hadoop spark flink开发经验员工入门AI 学习提纲以及对应学习内容
以下是为有 Java、Scala、Hadoop、Spark、Flink 开发经验的员工提供的 AI 入门学习提纲及对应学习内容： 1. 学习资源推荐： 系统化学习：观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等，并整理学习笔记与大家交流互动。 社区共创学习：参与社区共创活动，通过做小项目反向推动学习。 参考资料：A16Z 推荐的 AI 相关原理内容，包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理、大语言模型词语接龙原理等基础知识。 官方 cookbook：open AI 的官方 cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 历史脉络资料：整理 open AI 的发展时间线、万字长文回顾等。 2. 学习路径： 从提示词开始学习与各类模型的对话，了解其重要性和结构化提示词的优势。 学习过程中可以先从国内模型工具入手，不花钱，若想进阶再考虑高阶方向。 3. 其他学习方式： 创作者将内容做成可视化形式，后续会发到群里。 上传相关 PPT 用作参考。 从温达、李弘毅老师课程等学习入门。 了解时代杂志评选的百位领军人物。 学习 AI 相关名词解释，如 AGI、AIGC、agent、prompt 等，可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 订阅赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等获取最新信息并投稿。 参与社区活动，如 AIPU、CONFIUI 生态大会、每月的切磋大会、新活动 AIPO 等。
2025-02-21
ai入门学习
以下是新手学习 AI 的全面指南： 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。 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。 此外，还有以下相关的学习内容： 1. 入门指南：强化学习： 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 学习深度强化学习的第一个算法可以选择 DQN，并以搞懂它作为入门目标。 2. 写给不会代码的您：20 分钟上手 Python+AI： 在深入学习 AI 时，编程可能会带来挑战，但这份指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用。 您可以在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务：完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 关于 Python：Python 拥有丰富的标准库，还可以通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新的工具，在 AI 领域被广泛使用。 关于 OpenAI API：OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。
2025-02-20
Ai基础入门
以下是新手学习 AI 的基础入门指南： 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，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。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 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。 此外，第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期：大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】，讲师为梦飞，WaytoAGI Agent 核心创作者，词元映射 CEO。课程安排如下： |时间|主题|课程内容| |||| |01/22 20:00<br>|0 基础入门篇：写代码像聊天一样简单<br>可以进入钉钉群获取更多文档：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space|AI 编程的能力与边界<br>通义灵码上手指南<br>一句话 AI 编程小游戏展示| |01/23 20:00<br>|AI 编程实战篇：人人都能“福从天降”|0 基础带练“福从天降”小游戏<br>自然语言生成更多小游戏<br>如何在 Github 部署并生成在线链接| 加入通义灵码钉钉共学群（钉钉群号：78080029971），大咖在线答疑！
2025-02-19
Ai入门
以下是关于 AI 入门的相关内容： Python + AI 入门： 许多朋友在深入学习 AI 时因编程而感到困难，各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。 本入门旨在让大家在 20 分钟内掌握 Python 和 AI 的相互调用，完成简单程序、爬虫应用抓取公众号文章、为公众号文章生成概述等任务。 Python 拥有丰富的标准库，若不够用可通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新道具，在 AI 领域被广泛使用。 OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 第一阶段包括迈出第一步，看书听课进社区。 DAY5：研究并开始使用 Kimi，抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式，养成有问题问 AI 的习惯，可参考。 DAY6：应朋友推荐学习吴恩达的生成式人工智能课程，可在 B 站搜索对应关键词获取资源，学习笔记参考，抽空陆续 3 天学完。 DAY7：探索用 AI 解决真实问题，如团队写行业研究报告。 适用于 JavaScript 的 AI 堆栈入门： 尽管当前版本是起点，但会逐步完善堆栈并增加更多选项。路线图包括交互式 CLI 用于 createaistack、事务性数据库用于高级用例、更多向量数据库和部署平台选项、开源模型的轻量级微调步骤等。 对在创建过程中发挥重要作用的开源项目如表示感谢。
2025-02-19
入门学习
新手入门学习 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，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。 知识库提供了很多实践后的作品、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。 如果是入门强化学习： 1. 如果没有概率论和线性代数基础，且差不多都忘完了，可以去看一下相关课程学习一下，大约周末一天时间能搞定；如果不关注公式，这一步可先忽略。 2. 对机器学习没有基础的话，可以先看吴恩达的课程，有大致理解后，再看李宏毅的课程作为补充。如果单纯想入门学习强化学习，只需要看李宏毅课程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/》一起动手学习学到的概念，写写代码，入门的话看前五章就好，本篇文章的很多资料也整理自这本书，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，先看前几节学习强化学习的基础知识点，大约 5 小时左右。 5. 到这个阶段可能还是懵的，需要上手做点项目，可以看《动手学强化学习》这本书，已开源 https://hrl.boyuai.com/，只看到 DQN 的部分，大约十几小时。
2025-02-19
新人怎么学习ai
对于新人学习 AI ，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），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。 6. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 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
新人如何学习ai
对于新人学习 AI，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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习，同时一定要掌握提示词的技巧。 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。 在知识库中有很多实践后的作品、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. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 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。
2025-01-06
新人没有基础想学习AI应用在自媒体上 应该怎么学习
对于没有基础想学习 AI 应用在自媒体上的新人，以下是一些学习建议： 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，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. 微软 AI 初学者入门课程： 人工智能的商业应用案例：可以考虑学习微软的《》（和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发）。 经典机器学习：在《》中有详细介绍。 使用 Azure 认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用：建议从微软课程《》等开始学习。
2024-11-28
新人学习AI
对于新手学习 AI，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自己的作品。 在知识库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。
2024-11-28
请给我chatgpt的官方使用教程，教会我作为一个新人小白，怎样可以快速的学会使用chatgpt
以下是关于 ChatGPT 的使用教程： 一、认识 ChatGPT 1. ChatGPT 名称含义：GPT 即 Generative PreTraining Transformer，其中 Generative 表示生成式，PreTraining 表示预训练，Transformer 表示转换器。 2. 实质功能：本质是“单字接龙”，长文由单字接龙的回归所生成。GPT 作为大脑即模型需要训练，训练方式是通过材料学习，不断形成模型。训练目的是学习“提问和回答的通用规律”，实现举一反三。但它不是搜索引擎的升级版，可能出现“幻觉”，对现实不存在的东西进行合乎规律的捏造。 二、注册、安装、订阅 1. 简介：ChatGPT 是一种基于 GPT 架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发，是自然语言处理工具，能理解和生成接近人类水平的文本。 2. 版本：目前官网有 GPT3.5 和 GPT4 两个版本。GPT3.5 免费，拥有账号即可使用；GPT4 智能程度更高，有更多功能，如 DALL.E3（AI 画图功能）和 GPTs 商店和高级数据分析等插件，PLUS 套餐收费 20 美金/月，还有团队版和企业版，费用更贵，一般推荐 PLUS 套餐。 3. 注册准备：在注册 ChatGPT 账号前，先注册谷歌账号，因其支持一键登录，可省去很多后续注册流程。谷歌账号注册支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程简单。 三、学习英语的应用 推特博主的英语老师制作了一个 GPT 工作流，基于个人日常需求生成定制素材。具体使用方法： 1. 先把特定 prompt 喂给 ChatGPT（建议开新对话专门用于学习英文）。 2. 然后 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，还会举一反三结合欧美流行内容给出更多例子。 3. 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。 建议使用方式：开窗口复制 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。 群友也写了类似版本在讯飞上尝试，效果不错。
2024-11-23
新人怎么开始学习AI
对于新手学习 AI，以下是一份详细的学习路径指南： 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。 4. 掌握提示词技巧： 提示词上手容易且很有用。 5. 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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 6. 体验 AI 产品： 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，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。 7. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 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。
2024-09-10
学完以上课程 熟练上手实操，需要多长时间，请回答需要多长时间而不是回答课程数量
学习不同的 AI 课程并熟练上手实操所需时间因人而异，但大致估计如下： 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中制作微信机器人的共学课程，包含 6 个分享，每个分享 2 3 小时，需要有大块完整时间，可能需要数天甚至更长时间才能学完。 入门强化学习，如果没有基础，学习概率论和线性代数相关课程大约需要周末一天时间；吴恩达和李宏毅的课程约 25 小时；《动手学深度学习》前五章约 10 小时；王树森课程的前几节约 5 小时；《动手学强化学习》看到 DQN 部分约十几小时。 微软 AI 初学者入门课程为期 12 周、共 24 课时。 需要注意的是，这只是一个大致的估计，实际所需时间会受到个人学习能力、投入程度等因素的影响。
2025-02-19
ai初学者可以学习哪些课程
对于 AI 初学者，以下是一些可以学习的课程： 1. 特定的机器学习云框架： 例如。 相关课程如《》。 2. 对话式人工智能和聊天机器人： 单独课程《了解更多详情。 3. 深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics）： 推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，该书可在 https://www.deeplearningbook.org/ 上获取。 4. 人工智能的商业应用案例： 如《》（和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发）。 5. 经典机器学习： 可参考《》。 6. 使用 Azure 认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用： 如《》等。 此外，还可以： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解其主要分支及联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 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）按自己节奏学习，有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： 根据自身兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等。 掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试： 实践巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。 在知识库分享实践成果。 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。
2025-02-19
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如，在“1204|微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中，王大仙表示分享有回放，可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
AI绘画课程
以下为您推荐的 AI 绘画课程： 【野菩萨】课程： 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。 免费课程机会：参与 video battle，获胜者可获得课程奖励，包括冠军 4980 课程一份、亚军 3980 课程一份、季军 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。 扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 【Stable Diffusion 零基础入门宝典】课程： 作者从事平面设计行业，基于对 Stable Diffusion 的学习和研究，开发了这套课程。 课程初衷是为刚入门或想了解 SD 的小伙伴做全面梳理，因为新人面对众多内容往往不知所措。 课程特色暂未提及。 SD 新手视频教程： 章节教学视频： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教你玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！
2025-02-17
AI提示词系统课程有哪些
以下是一些 AI 提示词系统课程： 1. 藏经阁个人专栏中的课程： LangGPT 社区年度分享：AI 交流的艺术 系统论述文章：构建高性能 Prompt 之路—结构化 Prompt Prompt 进阶—提示链（Prompt Chain）和多提示词协同 LangGPT—让人人都能编写高质量 Prompt 提示工程培训：入门到精通系列课程 2. 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的课程： 2024 年 7 月 19 日至 21 日的 DAY33 至 DAY35 吴恩达的 prompt 课程 目录：吴恩达讲 Prompt ChatGPT 提示工程中文翻译版（仅用于学习分享） 3. 从零开始：AI 视频制作小白的成长之路中的相关内容，但主要是关于提示词应用的案例和经验，而非具体的课程。
2025-02-15
吴恩达AI课程
以下是关于吴恩达 AI 课程的相关信息： 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，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/ 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： 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。 吴恩达（Andrew Ng）是一位在人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域做出了重要贡献，并且是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。吴恩达曾在斯坦福大学担任副教授，并领导了谷歌的大脑项目（Google Brain）。此外，他还曾担任百度公司首席科学家，并领导百度研究院。吴恩达以其在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究而闻名，他在这些领域的工作推动了人工智能技术的商业应用和普及。他还是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者，包括 TensorFlow 和 Caffe。除了在学术界和工业界的贡献，吴恩达还致力于普及人工智能教育。他教授的机器学习课程是斯坦福大学和 Coursera 上最受欢迎的在线课程之一，吸引了全球数百万学生的参与。通过他的教学和研究工作，吴恩达对人工智能领域的发展产生了深远的影响。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-15