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学习AI的步骤

Answer

以下是学习 AI 的步骤:

  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,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,因其上手容易且很有用。
  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。

对于中学生学习 AI,建议如下:

  1. 从编程语言入手学习:
    • 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,为后续的 AI 学习打下基础。
  2. 尝试使用 AI 工具和平台:
    • 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。
    • 探索面向中学生的 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:
    • 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。

此外,雪梅 May 的学习经验表明:

  • 学习路径可以是迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。
  • 特别是学习 Coze 的路径:输入→模仿→自发创造。
  • 虽然费曼学习法告诉我们,学习最好的方式是教会别人,但一开始学习 AI 时,自学和输入为主也是可行的。如果能量和勇气足够,可以更早地开始输出倒逼输入。一切弯路都值得走,不需要给自己太大压力,只要迈开脚步,就是进步。
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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。

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

《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友

May:花时间仔细复盘了过去半年的AI学习日记,有很棒的发现感受:自从想明白了先从AI让个人更优秀的角度来继续往前走,就有了很多的灵感。回顾自己过去半年的AI学习日记,我花了好几天重新梳理了一下,形成了当前你看到的这个文档:【MAY的AI学习日记】我发现1:原来我的学习路径是这样的:迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享特别是学习coze的路径:输入→模仿→自发创造,是我自己真实实践下来之后发现的学习规律。虽然费曼学习法告诉我们,学习最好的方式是教会别人。但是,在我一开始学习AI的时候,我是没有自行和勇气一上来就教别人的,所以在这漫长的半年多的时间跨度里,我都是自学为主,输入为主。回想起来,如果我的能量更足,更有勇气,我可以更早的开始输出倒逼输入。不过不要为难自己,我自己现在已经觉得自己有分享的自信了,我写出来这将近100天的学习AI的日记和感受,就已经是在分享了。后面我会有更多可以分享的东西。一切弯路都值得走,不需要给自己太大压力。只要迈开脚步,就是进步。

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ai办公
以下是一些与 AI 办公相关的应用和产品介绍: 1. AI 菜谱口味调整工具:如在下厨房中,利用自然语言处理和数据分析技术,根据用户反馈调整菜谱口味,市场规模达数亿美元。 2. AI 语言学习纠错平台:像英语流利说的纠错功能,运用自然语言处理和机器学习技术,帮助语言学习者纠正错误,市场规模达数十亿美元。 3. AI 电影剧情分析系统:例如豆瓣电影的剧情分析工具,通过数据分析和自然语言处理技术,为用户提供深度解读,市场规模达数亿美元。 4. AI 办公文件分类系统:腾讯文档的分类功能,借助数据分析和机器学习技术,自动分类办公文件,方便管理,市场规模达数亿美元。 5. 豆果美食 APP:作为 AI 菜谱生成平台,使用自然语言处理和数据分析技术,根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱,市场规模达数亿美元。 6. 沪江开心词场:作为 AI 语言学习助手,运用自然语言处理和机器学习技术,辅助用户学习语言,提供个性化学习方案,市场规模达数十亿美元。 7. 爱奇艺智能推荐:其 AI 电影推荐系统,利用数据分析和机器学习技术,根据用户喜好推荐电影,市场规模达数亿美元。 8. WPS Office:其中的 AI 办公自动化工具,借助自然语言处理和机器学习技术,提高办公效率,实现自动化办公流程,市场规模达数十亿美元。 此外,还有影刀 RPA + AI Power 产品,这是一款面向企业的无代码开发 AI 应用的产品,全面聚合 AI 能力,轻松创建 AI 应用。通过企业知识库、集成全球大模型、预置丰富 AI 组件、可视化搭建工作流、多样集成调用等功能,打造 All in One 的企业 AI 工作站,帮助企业有效整合孤立的内部、外部系统,让 AI 无缝衔接企业业务,助力企业快速提效。典型场景包括网页内容分析、3D 头像生成、简历内容分析等,还有更多场景如智能客服、亚马逊 listing 生成、AI 生成数据报表、对话机器人搭建等。
2025-01-26
请教从0开始学习AI操作
以下是从 0 开始学习 AI 操作的建议: 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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,如了解生成式 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,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和文章分享,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,还可以通过以下方式学习: 学习创建 AI 应用,包括操作界面等流程,了解创建应用的方式,界面与智能体组件的关联,重点掌握桌面网页版用户界面布局及左侧组件类别,了解应用的前端后端知识。 学习前端、后端相关概念,前端是页面可见部分及产品设计,负责采集用户输入和展示输出;后端是服务和逻辑,接收处理用户输入并生成内容输出到前端。了解左侧组件,包括布局、展示、输入、AI 组件等,以及模板和结构的作用。 学习容器相关知识,点击容器可看到名字,操作数据会用到。容器名字对应属性和事件属性,属性包含位置、尺寸等。尺寸设百分比会受容器关系及默认值影响。创建容器时,布局时先创建覆盖页面的底层容器,设固定宽高、边界为 0,有布局文档和教程供参考。 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。
2025-01-26
零基础学AI该从哪里学起?
对于零基础学习 AI,您可以按照以下步骤进行: 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。 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。 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。 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。
2025-01-26
ai能实现自动生成增删改查的后端代码吗?
AI 能够实现自动生成增删改查的后端代码。例如,使用编程工具 Cursor,输入 command+i 唤起 composer,基于用户故事生成代码结构,点击回车。建议使用 claude3.5sonnet 模型,其目前代码生成能力较强。自动生成代码后,需点击 Accept all 才会生效,且最好先阅读输出结果,查看是否理解意图,避免频繁修改。若发现遗漏文件,可让 AI 自行检查并补充。此外,像 Coze 工作流也能在一定程度上辅助生成代码,其代码节点自带 IDE 里的 AI 功能生成代码后,除了直接在节点的试运行功能测试外,还可用「测试代码」功能进行测试。但需要注意的是,生成的代码可能存在不完善之处,需要仔细检查和优化。
2025-01-26
ai的历史
人工智能的历史可以追溯到二十世纪中叶。 在早期,符号推理较为流行,专家系统是重要成果之一,能在有限领域充当专家。但因从专家提取知识并转化为计算机可读形式复杂且成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间发展,计算资源更便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 AI 技术发展历程包括: 1. 早期阶段(1950s 1960s):有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有: 1. 大模型:如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:视觉 语言模型如 CLIP、Stable Diffusion 及多模态融合。 3. 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机,遵循受控计算理念。但有些任务如根据照片判断年龄无法明确编程,这类任务正是 AI 所关注的。
2025-01-26
我想系统化学习ai该怎么做
如果您想系统化学习 AI,可以参考以下步骤: 1. 迈出第一步,看书听课进社区: 系统性学习,避免碎片化输入。一开始可以系统地看相关书籍、听优质课程,了解 AI 的底层原理和发展历程,打好基础。 例如,可以在 B 站寻找一些介绍 ChatGPT 原理的分享,但如果要系统学习,应选择质量更高的内容。 2. 加入 AI 社区: 例如“通往 AGI 之路”这样的开源知识库,参考新手指引,直接走进当前最流行的 AI 腹地。 3. 对于中学生来说: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,体验其应用场景,也可以探索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。 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),以及在各领域的应用案例。 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。 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。 总之,要全面系统地学习 AI 知识和技能,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,为未来的发展做好准备。
2025-01-26
如何用飞书搭建自己的智能体详细步骤
以下是用飞书搭建自己的智能体的详细步骤: 1. 了解智能体的基本概念: 智能体大多建立在大模型之上,从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 提示词的设计对智能体的表现和输出结果有直接影响。 2. 动手实践: 基于公开的大模型应用产品(如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等)尝试开发。 具体步骤: 点击“浏览 GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话进行具体设置或手工设置。 开始调试智能体并发布。 3. 利用 Coze + 飞书多维表格搭建: 配置得到两个可用的工作流(整理入库、选择内容)。 编排成为完整的智能体,配置过程包括: 创建 Bot。 填写 Bot 介绍。 切换模型为“通义千问”(测试下来,通义对提示词理解、执行效果最好)。 把配置好的工作流添加到 Bot 中。 新增变量{{app_token}}。 添加外层 bot 提示词(可按需求和实际效果优化调整)。 完成上述步骤后,可在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。
2025-01-26
我是一名数据产品经理,想转行ai产品经理,该从哪里入手。你的知识库里有哪些可以帮到我。最好把他们列举出来,具体一些最好有步骤
以下是为您整理的从数据产品经理转行 AI 产品经理的相关知识和建议: 一、AIPM 技能树 1. 理解产品核心技术 了解基本的机器学习算法原理,有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通 掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性 在产品规划阶段,能更准确地判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向 了解算法前沿,更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力 发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力 掌握相关知识,提升数据分析能力。 二、AI 提示词工程师岗位技能要求 1. 学历和专业背景 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 AI 工具 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 5. 数据分析与决策 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 技术关注 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 三、AI 市场与 AI 产品经理分析 当前有两个场景: 1. 企业(包括传统企业和互联网企业)如何实现 AI 转型或用好 AI。 2. 产品经理如何转型 AI 产品经理。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-21
Coze扣子这个智能体搭建平台是什么?能做什么?作为一个非IT专业的普通人,怎么学习用它来创建智能体?学习的路径和步骤
Coze 扣子是一款基于自然语言处理和人工智能技术的智能助手平台,具有以下特点和功能: 1. 提供丰富的插件生态,能帮助用户快速实现个性化的智能应用,无需编写复杂代码。 2. 经过一年多的用户打磨,插件生态和分发渠道对个人用户够用,上手难度不高,信息获取插件丰富。 3. 推出专业版服务,主要特性包括企业级 SLA 保障、高级特性支持(如批量处理、私有数据等)以及更优惠的计费项。 对于非 IT 专业的普通人,学习用它来创建智能体的路径和步骤如下: 1. 体验和了解 Coze 扣子平台的基本功能和操作,熟悉其界面和常用工具。 2. 学习相关的基础知识,例如自然语言处理的基本概念、智能体的工作原理等。 3. 参考平台提供的教程和示例,逐步尝试创建简单的智能体。 4. 加入相关的学习交流群,与其他用户交流经验,共同学习进步。 需要注意的是,目前提示词攻击在业内是公开的秘密,像扣子这样的智能体编排平台,其热门智能体的核心提示词可能会被轻易获取,存在一定的安全风险。
2025-01-12
我想全面了解学习 ai 写作步骤相关的知识
以下是全面学习 AI 写作步骤的相关知识: 利用 AI 写课题的步骤: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据,使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,进行最后的格式调整。 利用 AI 写行业调研报告的步骤: 1. 让 AI 阅读学习:一篇优秀的行业调研报告,总结方法论,输出研究方法和操作框架。 2. 问 AI:文章收集行业数据时使用的一手和二手数据,推荐靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI:参考上述内容,写一份“XXX 行业调研报告”,推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号,并输出框架。 4. 要求 AI:针对框架丰富每一章节内容,每章字数大于 200 字。 5. 完成初稿后,根据需求让 AI 完善章节内容,结合自身经验和知识润色调整。 需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 写作时,应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。“有深度”可通过自身对行业的了解整理深度洞察和见解,或深度咨询 AI 并借助其知识,边学习、研究、总结。获取操作示例可点击链接: 欢迎交流,共同进步!
2025-01-10
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
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序(以下以Python语言示例,不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范): ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API(应用程序编程接口)情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互,比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站,然后去注册开发者账号等,获取对应的API Key以及详细的API文档,了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程: 。 3. 实现内容: 打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项: 微信端因非常规使用,有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 5. 多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持:能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
如何学习对抗神经网络
以下是关于学习对抗神经网络的相关内容: 图像生成方面:Google 有一个 AI 入门课程,介绍扩散模型,课程地址为 https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/541,相关视频学习可参考 https://youtu.be/J0AuVBxzui0 。扩散模型是 Google Cloud 上许多先进图像生成模型和工具的基础,课程会介绍其背后理论及在 Vertex AI 上的训练和部署。图像生成领域有多种方法,如变分自动编码器将图像编码为压缩形式再解码回原始大小;生成对抗模型(GAN)让两个神经网络相互对抗,一个生成图像,一个鉴别真伪;自回归模型将图像视为一系列像素来生成。 主要人工智能技术概览:生成对抗网络是一种深度学习模型,由生成器和判别器构成。生成器生成虚拟数据,判别器判断数据真假,二者不断训练竞争以提高生成器生成真实数据的能力,广泛应用于图像、声音、文本等领域。 进化史:生成对抗网络(GAN)是深度学习领域的重要里程碑,诞生于 2014 年,可帮助神经网络用更少数据学习,生成更多合成图像,用于识别和创建更好的神经网络。GAN 由两个神经网络玩猫捉老鼠的游戏,一个创造假图像,一个判断真假。它有助于创建图像和现实世界的软件模拟。
2025-01-26
我想要学习nlp的知识,请告诉我该如何入门
以下是学习 NLP 入门的一些建议: 1. 理解基本概念: 明确自然语言处理(NLP)包含自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)。 了解 NLP 涉及各种技术和方法,目标是让计算机像人类一样理解和使用语言,实现人机交互自然化。 认识到 NLU 专注于让计算机理解人类语言含义,能够识别文本中的情感、意图和实体等,并转化为结构化信息。 知道 NLG 专注于让计算机生成人类可理解的语言,能根据需求和场景生成不同风格和语气的文本。 2. 学习相关课程: 可以学习如“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”中关于 Python 基础语法与文本处理,以及利用 Python 进行自然语言处理的课程。 掌握 Python 的基本语法和结构,能够进行简单的文本数据处理。 3. 深入学习技术: 了解机器学习是人工智能的子领域,核心是让计算机通过数据学习提高性能。 明白深度学习是机器学习的子领域,尝试模拟人脑工作方式,创建人工神经网络处理数据。 认识到大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用,像 ChatGPT、文心一言等,被训练来理解和生成人类语言。 希望以上建议对您学习 NLP 入门有所帮助。
2025-01-26
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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. 对于中学生学习 AI 的建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 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。 参与 AI 相关的实践项目,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。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。
2025-01-26
AI产品经理学习资料
以下是为您提供的 AI 产品经理学习资料: 一、AI 市场与 AI 产品经理分析 (一)入门级 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 (二)研究级 有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径。对应传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理,最好是同一个人。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以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。 (三)落地应用 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。对应传统互联网 PM 也有三个层级: 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 总结来说,对 AI 产品经理要求懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 是工具和手段,产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 二、学习笔记:AI for everyone 吴恩达 (一)在企业中建构人工智能 1. 案例研究:智能扬声器 探测到触发词或唤醒词。 语音识别。 意图识别。 执行相关程序。 智能音箱面临需要对每一个用户提出的需求进行单独的程序编写导致花费大量资金教育客户的困境。 2. 案例研究:自动驾驶汽车 汽车检测,使用监督学习,识别前方车辆不仅需要前置摄像头,还包括后置与两侧的摄像头或者传感器,如雷达与激光雷达。 行人检测,使用相似的传感器与技术。 运动规划,规划行车路径,输出驾驶路径,速度。如匀速行驶在道路上或避开道路边停靠的车辆。 (二)人工智能团队的角色示例 1. 软件工程师,如智能音箱中的软件编程工作,团队中 50%以上的占比。 2. 机械学习工程师,创建 AB 的映射,或创建其他机械学习算法。搜集汽车图片,位置的数据,训练神经网络或深度学习算法,不断迭代,确保准确的输出。 3. 机械学习研究员,负责开发机械学习的前沿技术。可能需要发表论文,或专注于研究。 4. 应用机械学习科学家,负责学术文献或研究文献中研究前沿技术,并想办法找到技术解决面临的问题。 5. 数据科学家,检测数据并分析数据背后的意义,向团队成员与负责人展示数据分析得出的结论。 6. 数据工程师,整理数据,确保数据是安全,易被保存,读取。因为人工智能需要处理的数据极大,自动驾驶汽车每分钟都会制造好几个 GB 的数据。 7. AI 产品经理,帮助决定用 AI 做什么,什么是可行且有价值的。 三、刘海:「AI 提示词工程师」の见解和经验分享 (一)入门第一步:AI 提示词工程师 岗位技能要求: 1. 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 3. 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 4. 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 5. 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 6. 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 7. 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 8. 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 9. 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 10. 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 11. 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 观察上面的岗位需求,其实公司并不是需要一个 prompt 工程师,而是一个 AI 互联网产品经理。产品经理的工作内容(仅作参考):
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