怎么从头学ai

以下是关于 AI 编程的相关内容： 1. 借助 AI 学习编程的关键： 打通学习与反馈循环，从“理解→实践→问题解决→加深理解”。 以 Hello World 为起点，验证环境、建立信心、理解基本概念。 建议使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS）。 先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。 借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。 遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。 强调人工主导，掌握每次可运行的小成果以实现持续提升。 原文链接： 2. 麦橘 0 基础跨界 AI 编程共学活动： 麦橘是哲学专业模型师，跨界教大家用 AI 做小游戏编程。 活动从上星期开始策划未预告。 麦橘展示用 AI 做小游戏，认为机制对简单小游戏很重要，还分享了自己尝试做 horror game 等的想法。 麦橘使用 Poe 制作小游戏，因其性价比高且多种模型可用，支持写代码后的预览，还能教大家分享游戏。以小鸟过管道游戏为例，不懂代码也能让 AI 做游戏，通过告诉 AI 想要的效果让其调整，如降低难度等，最终做出游戏再搭排行榜成为洗脑小游戏。 麦橘介绍增量游戏的制作，包括主题选择、游戏机制（如点击、购买、升级等）和特点，还提到涅槃系统及其对收益的影响。接着讲述肉鸽游戏的特性，之后让 AI 做肉鸽游戏，过程中遇到问题并指出如何纠正 AI 的错误，最后着手做一个躲避 100 秒的新游戏。 3. 对于不会代码的人，20 分钟上手 Python + AI： 在 AI 帮助下可完成很多基础编程工作，但深入学习最好体系化了解编程及 AI，至少熟悉以下内容： Python 基础：包括基本语法（变量命名、缩进等）、数据类型（字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（条件语句、循环语句）。 函数：定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间。 模块和包：导入模块、使用包。 面向对象编程（OOP）：类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常、异常处理。 文件操作：文件读写、文件与路径操作。

目前免费的 AI 配音软件有不少，例如剪映、讯飞快读等。剪映操作相对简单，提供多种音色选择；讯飞快读则具有较高的语音合成质量。您可以根据自己的需求进行选择和试用。

AI 可以帮助您写 SQL。以下为您提供一些相关信息和示例： 在 COZE 工作流中，如果您不会写 SQL 代码，可以将需求发送给豆包，例如“学习这个文档 https://www.coze.cn/docs/guides/database，然后帮我撰写用于工作流的 sql”，并提供具体的需求，如要操作的数据表、要执行的操作以及相关条件等，豆包会为您生成相应的 SQL 语句，如“INSERT INTO user_question_answer”，您将其复制到数据库节点里面 SQL 的位置，试运行成功后即可发布工作流记录对应数据到数据库。 金融服务业中，生成式 AI 可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化，发现模式，为预测建议输入，还能帮助自动创建报告等内容。 以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还有几个知名的 text2sql 项目，如 SQLNet（使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目）、Seq2SQL（将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型）、Spider（一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战）。

以下是一些好用的翻译 AI 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

秘塔 AI 是一款由秘塔科技开发的具有多种特色和优势的产品： 1. 作为 AI 搜索引擎，它提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 2. 整体流程较长且完整。首先需构建专题，并上传文档或复制网页链接，然后在搜索框左下角选中专题以定制数据源。搜索完成后的操作类型丰富，包括继续追问、导出文档、收藏、保存到秘塔写作猫并编辑、生成演示文稿、下载脑图图片、查看与原文对应关系并进一步搜索等。其创作编辑分享的 AIGC 工作流已初具雏形，RAG 和搜索能力表现良好，是国产之光。 3. 秘塔科技在 9 月 20 日发布的产品经理招聘信息的 JD 描述不拘一格，受到赞誉。 此外，还有众多其他的 AI 搜索引擎，如 Perplexity、360AI 搜索、天工 AI 搜索、Flowith、Devv、Phind 等，它们通过不同的技术和功能，为用户提供更加精准、高效和个性化的搜索体验。

以下是一些可以用于渲染模型的 AI 工具和相关信息： 在游戏领域，用于纹理生成的有 BariumAI（https://barium.ai/）、Ponzu（https://www.ponzu.gg/）和 ArmorLab（https://armorlab.org/）。 在动画方面，涉足从视频中捕捉动画等领域的公司包括 Kinetix（https://www.kinetix.tech/）、DeepMotion（https://www.deepmotion.com/）、RADiCAL（https://getrad.co/）、Move Ai（https://www.move.ai/）和 Plask（https://plask.ai/）。 此外，在软件架构设计中，以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图等： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括相关视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述性文本自动生成相关视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。

以下是从头开始学习 AI 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。 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。 对于中学生学习 AI，还有以下建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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： 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。

以下是从头开始学习 AI 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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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： 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。

以下是从头开始学习 AI 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作品。 在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。 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。 对于中学生学习 AI，还有以下建议： 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： 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。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

学习人工智能（AI）是一个复杂但充满回报的过程。以下是一个从头开始学习AI的详细指南，涵盖所需的技能、知识和资源。 1. 了解基础概念 首先，了解AI的基本概念和术语： 人工智能（AI）：模拟人类智能的计算机系统。 机器学习（ML）：AI的一个子集，通过从数据中学习和改进性能。 深度学习（DL）：机器学习的一个子集，使用多层神经网络处理复杂数据。 2. 学习编程 编程是AI的核心技能。推荐学习以下编程语言和工具： Python：AI领域最流行的语言，易于学习和使用。 R：主要用于统计分析和数据可视化。 推荐资源： 3. 学习数学基础 AI和机器学习需要坚实的数学基础： 线性代数：矩阵、向量、线性变换等。 微积分：导数、积分、优化等。 概率与统计：概率分布、统计推断等。 推荐资源： 4. 学习机器学习基础 了解机器学习的基本原理和算法： 监督学习：回归、分类。 无监督学习：聚类、降维。 强化学习：智能体与环境的交互学习。 推荐资源： 5. 探索深度学习 深度学习是机器学习的一个重要分支，涉及神经网络： 神经网络：基础概念和结构。 卷积神经网络（CNN）：主要用于图像处理。 循环神经网络（RNN）：主要用于序列数据处理。 推荐资源： 6. 实践项目 通过实际项目应用所学知识： Kaggle：一个在线数据科学和机器学习社区，提供数据集和竞赛。 GitHub：存放和分享你的项目代码，参与开源项目。 推荐资源： 7. 学习AI工具和框架 熟悉常用的AI工具和框架： TensorFlow：Google开发的深度学习框架。 PyTorch：Facebook开发的深度学习框架。 scikitlearn：Python的机器学习库。 推荐资源： 8. 阅读相关书籍 一些经典书籍可以提供深入理解： 《机器学习》 by 周志华 《深度学习》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 《模式识别与机器学习》 by Christopher Bishop 9. 持续学习与进步 AI领域发展迅速，保持学习和更新知识： 研究论文：arXiv上发布的最新研究论文。 AI社区：参与在线论坛和讨论，如Reddit的r/MachineLearning。 在线课程：不断学习新的课程和技能。 通过这些步骤，你可以从零开始学习AI，并逐步掌握这一复杂而有趣的领域。保持耐心和好奇心，不断实践和应用所学知识，你将能够在AI领域取得显著进展。