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新手从哪里开始学，入门

Answer

新手学习 AI 可以从以下几个方面入手：

  1. 了解 AI 基本概念：
    • 建议阅读「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，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作品。
    • 在知识库提供了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，了解它们的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」知识库首页的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式：

  1. 本地部署：
    • 如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑（Intel 芯片出图速度非常慢，因此不建议）或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署。强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。
  2. 在线平台：
    • 对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署，大家根据实际情况选择即可。

不建议一上来就配主机，因为大概率会变成游戏机或者吃灰（土豪请随意）。玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大，显卡预算之内买最好，其他的随意。

课程简述：

  1. 先验经验：
    • 需要熟练使用文生图、图生图；需要有一定的逻辑思考能力以及推理能力；适合炼丹新人、小白。
  2. 课程安排：
    • 课程大约 70 - 80%是理论和方法论的内容，大部分练习会在课外跟大家沟通、练习。只有少部分必要内容会在课上演示。

必学、必看内容是基础课，主要是为了解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉是针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。

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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。

必学必看基础 ❗️

根据电脑的硬件情况和自身财力💰选择合适的开始方式本地部署如果你的电脑是M芯片的Mac电脑（Intel芯片出图速度非常慢，因此不建议）或者2060Ti及以上显卡的Windows电脑，可以选择本地部署。强烈建议在配有N卡的Windows电脑上进行在线平台对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署，大家根据实际情况选择即可配台电脑❗️非常不建议一上来就配主机，因为大概率会变成游戏机或者吃灰（土豪请随意）。玩几个月后还对AI有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大，显卡预算之内买最好，其他的随意[heading2]课程简述[content]先验经验需要熟练使用文生图、图生图；需要有一定的逻辑思考能力以及推理能力；适合炼丹新人、小白课程安排课程大约70-80%是理论和方法论的内容，大部分练习会在课外跟大家沟通、练习。只有少部分必要内容会在课上演示[heading2]学习路径[content]必学、必看内容是基础课，主要是为了解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉是针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分

问：新手如何学习 AI？

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，你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」[知识库首页](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。类似问题：我是新人，怎么学习AI？新手学习AI学习AI，我应该从哪里开始如何从头开始学习AI？

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新手使用，如何编写提示词
对于新手编写提示词，以下是一些要点和方法： 1. 基本语法：根据自己想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号。 2. 词语顺序：一般而言，概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词。大致顺序为。 3. 权重调整：可以使用括号人工修改提示词的权重，如：字符。 4. 关键词选择：关键词最好具有特异性，措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。 5. 描述逻辑：通常的描述逻辑包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。 6. 辅助工具和方法： 利用功能型辅助网站，如 http://www.atoolbox.net/ ，它可以通过选项卡的方式快速地填写关键词信息；https://ai.dawnmark.cn/ ，其每种参数都有缩略图可以参考，方便更加直观地选择提示词。 去 C 站（https://civitai.com/）里面抄作业，每一张图都有详细的参数，可点击下面的复制数据按钮，然后直接粘贴到正向提示词栏里。 对于星流一站式 AI 设计工具： 输入语言方面，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（一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 写好提示词的方法包括使用预设词组、保证提示词内容准确（包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质）、调整负面提示词、利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还可使用辅助功能，如翻译功能、删除所有提示词、会员加速等。
2025-01-23
新手教程
以下是为新手提供的 AI 学习教程： 1. 动效画板新手教程：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/XRyXwTeGniGKcqkFsPVcJKZ0nTd 2. Prompt 新手学习指南： 第一步：拥有一个大模型帐号，至少熟悉与之对话的方式。推荐： 第二步：阅读 OpenAI 的官方文档，包括 3. 新手学习 AI 的总体步骤： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解其主要分支及联系，浏览入门文章。 开始学习之旅：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。可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后进行实践，尝试使用各种产品创作作品，在知识库分享实践成果。 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。
2025-01-23
面向新手个人的AI应用培训课程
以下是为新手个人推荐的一些 AI 应用培训课程： 1. 微软的 AI 初学者课程： 作者/来源：微软 推荐阅读《Introduction and History of AI》从这里起步 链接： 发布日期：2023/02/10 必看星标：👍🏻 2. AI for every one（吴恩达教程）： 作者/来源：吴恩达 前 ChatGPT 时代的 AI 综述 链接： 发布日期：2023/03/15 必看星标：👍🏻 3. 大语言模型原理介绍视频（李宏毅）： 作者/来源：李宏毅 可以说在众多中文深度学习教程中，李宏毅老师讲的应该是最好的，最通俗易懂 链接： 发布日期：2023/05/01 4. 谷歌生成式 AI 课程： 作者/来源：谷歌 注：前 4 节课为入门课 目录： 5. ChatGPT 入门： 作者/来源：OpenAI 注册、登录、简单使用方法等 目录： 新手学习 AI 的建议： 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。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。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」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。 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），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 建议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。 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。 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。 此外，还有“90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本”，其中包括： 1. Code AI 应用背景：智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。 2. AI CODING 现状：AI CODING 虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。 3. 证件照应用案例：以证件照为例，说明以前实现成本高，现在有客户端需求并做了相关智能体和交互。 4. AI 应用学习过程：创建 AI 应用，学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-01-23
新手小白，如何从0开始搭建AI Agent
对于新手小白从 0 开始搭建 AI Agent，以下是一些建议： 1. 规划阶段： 制定任务的关键方法，总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施阶段： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善阶段： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 此外，还需要了解一些关于 AI Agent 的基本概念： AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括 Chain（通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成，一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量，大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain）、Router（可以使用一些判定，甚至可以用 LLM 来判定，然后让 Agent 走向不同的 Chain）、Tool（Agent 上可以进行的一次工具调用，例如对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索）。 常见的 AI Agent 有 Responser Agent（主 agent，用于回复用户）、Background Agent（背景 agent，用于推进角色当前状态）、Daily Agent（每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈）。这些 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），会分析期间的历史对话，变更人物关系、反感度等，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。
2025-01-23
新手小白没学过编程，想用AI制作小程序，个人网站和APP
对于新手小白想用 AI 制作小程序、个人网站和 APP，目前有以下相关信息： 「Agent 共学」提供了一系列针对 0 基础小白的课程，包括用 AI 打造个人网站等，具体日程安排为：月日 20:00 开始，由大雨授课。 白九龄在 0 基础的情况下用 cursor 做微信小程序的经历，过程中遇到了诸多问题，如添加背景元素、自适应调整、意图分析页面的信息展示和排版、生成海报时的限制等，还面临大模型理解困难、token 费用和变现等问题。 需要注意的是，虽然有相关的探索和尝试，但使用 AI 制作这些项目仍存在一定的难度和限制。
2025-01-15
我是一个新手，如何搭建AI智能体？
搭建 AI 智能体的步骤如下： 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 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）。 4. 把配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 新增变量{{app_token}}。 6. 添加外层 bot 提示词（可以按照需求和实际效果进行优化调整）。 AI 智能体就像员工或智能助手，能根据设定的工作流自动调用不同的 AI 工具完成全流程任务。例如要写一篇文章，可以设计一个“写作助手”的 AI 智能体，在文本框输入文章的主题、风格和要求，它会自动完成文章大纲处理、初稿撰写、修改润色和排版等工作，无需人类干预，大大提高效率。
2025-01-12
AI 入门
以下是为您提供的 AI 入门的相关指导： 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能是什么，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。同时，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。 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您能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。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按照自己的节奏学习，并有可能获得证书。 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。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习，同时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。 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。 另外，您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中分享的经验，比如通过每天向 kimi 们提问 100 个问题来入门。对于不会代码的朋友，还有“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python+AI”的指导，能让您在 20 分钟内循序渐进地完成一个简单程序、一个爬虫应用（抓取公众号文章）、一个 AI 应用（为公众号文章生成概述）。 公众号文章：
2025-01-22
我想学习AI的入门知识
以下是为新手学习 AI 提供的入门知识： 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。 对于不会代码的新手，还可以尝试了解以下作为基础： 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。
2025-01-21
我想为公司员工培训下AI基础入门使用技巧，帮我写一个课程大纲
以下是为您提供的公司员工 AI 基础入门使用技巧培训课程大纲： 一、AI 基本概念 1. 人工智能的定义和术语 2. 主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）及联系 3. 历史、当前应用和未来发展趋势 二、AI 学习资源与路径 1. 推荐的入门文章和学习资料 2. 为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程 3. 在线教育平台（Coursera、edX、Udacity）课程介绍 三、AI 应用领域与选择 1. 图像、音乐、视频等领域介绍 2. 根据兴趣选择特定模块深入学习的建议 四、提示词技巧 1. 提示词的重要性和作用 2. 掌握提示词的方法和技巧 五、实践操作 1. 理论知识的实践应用 2. 分享实践作品和经验 六、体验 AI 产品 1. 介绍常见的 AI 聊天机器人（ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等） 2. 了解其工作原理和交互方式 七、AI 在企业中的应用 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策 员工培训计划 流程优化 AI 伦理和政策 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计 个性化学习路径 创新教学方法 AI 素养教育 希望这个课程大纲能满足您的需求，帮助员工更好地了解和应用 AI 基础知识。
2025-01-16
waytoai 有哪些新人入门课程
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《》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「」熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 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。 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。
2025-01-15
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
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