我想要从头学习AI 请帮我提供学习方案

以下是一些常见的绘图 AI 工具： 1. Lucidchart：这是一个流行的在线绘图工具，支持多种图表的创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图等。具有拖放界面，易于使用，支持团队协作和实时编辑，还有丰富的模板库和自动布局功能。官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具一起使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富的模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作。官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox），多种图形和模板，易于创建和分享图表，可与多种第三方工具集成。官网：https://www.diagrams.net/ 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等，从而帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 此外，还有一些可以辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 对于绘制示意图，以下工具也值得推荐： 1. Lucidchart：集成了 AI 功能，可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 2. Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图，其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 3. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。

以下是优化自己的 prompt 以提升 AI 结果输出稳定性的方法： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来表达需求，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：在 prompt 中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩，以生成期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最有针对性、最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：在 prompt 中添加限制性条件，如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建 prompt：将复杂需求拆解为逐步的子 prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例：研究 AI 社区流行的、有效的 prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同的 prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 此外，如果提示词效果不符合预期，可以和 AI 再进行几轮对话来调整输出结果。最终通过询问 AI“怎么样修改现有的 Prompt，可以让你稳定输出当前的预期”来进行 prompt 的迭代。得到 prompt 后，可以新开一个 AI 对话，把 prompt 输入到对话中，开始验证其可用性和稳定性。例如输入 MECE 法则进行测试。

以下是一些国内的图片转漫画的 AI 工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 可以使用图像控制功能，如空间关系、线稿、人物长相、姿势等，精准控制生成图像的内容和风格。 入门模式下有多种参考功能，包括原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割等。 2. Anifusion： 是一款基于人工智能的在线工具，用户输入文本描述，AI 就能将其转化为完整的漫画页面或动漫图像。 具有 AI 文本生成漫画、直观的布局工具、强大的画布编辑器、多种 AI 模型支持、商业使用权等功能。 适用于独立漫画创作、快速原型设计、教育内容创作、营销材料制作、粉丝艺术和同人志创作等场景。 优点是非艺术家也可轻松创作漫画，基于浏览器无需额外安装软件，具有快速迭代和原型设计能力，且拥有创作的全部商业权利。 更多相关工具您可以查看： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为零基础学习 AI 提供的建议： 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。 此外，还有一个案例供您参考，二师兄来自上海，房地产行业从业二十年，计算机零基础。他在 2024 年的学习经历如下： 二月：在七彩虹的售后群中，因老哥分享用 AI 绘画的心得，要了 SD 秋叶安装包，下载了教学视频，迈出 AI 学习的第一步。 三月：啃完 SD 的所有教程，开始炼丹。 四月：与小伙伴探讨 AI 变现的途径，尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文的项目。 五月：因工作变动，在无硬件支持的情况下，加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。

以下是为零基础学习 AI 提供的建议： 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。 知识库提供了很多实践后的作品、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。 此外，还有一个案例供您参考：二师兄来自上海，是典型的 80 后，房地产行业从业二十年，计算机零基础。2024 年，他在七彩虹的售后群中接触到 AI 绘画，迈出了 AI 学习的第一步。他先后学习了 SD 的教程并进行炼丹，还参与了与小伙伴探讨 AI 变现的途径，加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney 等。

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以下是关于新手学习 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。 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。 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。

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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。

从事 AI 产品经理需要具备以下技能： 1. 入门级： 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 会使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：对某一领域有认知，可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。 商业化研究路径：熟悉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的工作，秉持产品运营不分家的理念。 3. 落地应用级：有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 4. 通用技能： 懂得技术框架，不一定要了解技术细节，但要对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 关注场景、痛点、价值。 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。 掌握一定的算法知识，与技术团队有效沟通，减少信息不对称带来的误解。 能够在产品规划阶段评估某些功能的技术可行性。 了解算法前沿，把握产品发展方向。 提升数据分析能力，很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。

对于小白想要学习 AI，您可以从以下几个方面开始： 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。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。 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。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。同时，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，您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，比如学习模式可以是输入→模仿→自发创造。在学习过程中，您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。而且，学习资源大多是免费开源的。需要注意的是，学习状态很重要，能学多少算多少，不必有心理压力。

要让 AI 生成您想要的颜色，可以参考以下几种方法： 1. 在“Mood to color”任务中，您向 AI 提供心情的描述，让其生成对应的 CSS 代码颜色。输出为 json 格式，键为“css_code”。若描述不清晰或信息不足，可能无法确定颜色代码。 2. 使用 Khroma 网站，通过选择一组颜色来训练神经网络驱动的算法，在浏览器中生成您喜欢的颜色并屏蔽不喜欢的颜色。它能从互联网上热门的调色板中学习，生成出色的组合，您可以以字体、渐变、调色板或自定义图像的形式查看。 3. 在 Stable Diffusion 中，为线稿上色的步骤如下： 点开“ControlNet”的状态栏。 在空白处上传线稿图，并点击“启用”和“反转输出颜色”。 在模型里选择“canny”的模型。 设置前面的内容，如选择合适的大模型（若想生成二次元图，选择相应模型），输入关键词（先写照片质量关键词，再指定颜色，还可通过输入更多关键词控制照片细节，负面关键词可复制前面的）。 希望这些信息对您有所帮助。

以下是一些可以生成分析报告的网站： aiwatch.ai：该网站提供生成式 AI 季度数据报告，包括融资端、赛道流量分布、估值、收入等相关情况，还可观看过往报告，以及对比不同月份的数据增减情况和项目的数据趋势。您还可以扫码访问报告的飞书版本。 如果您想要生成营销方面的定制报告，可以按照以下步骤进行： 1. 明确进行数据分析的目标，确定是理解业务、优化业务还是预测未来。 2. 收集整理与清洗相关数据，包括销售数据、客户反馈、财务报告等，可以通过公司的数据库、营销工具、调查问卷等方式收集，完成后做简单的数据清洗。 3. 让 ChatGPT 学习相关数据含义和用法，将不同来源的数据输入到 ChatGPT 中进行学习，让其能够理解这些数据的含义和用法，这些数据可以包括销售额、销售量、客户满意度、市场份额、竞争情况、营销费用等信息。 4. 进行数据分析给出重要结论，通过 ChatGPT 生成的结果，分析不同来源的数据，得出重要结论，例如提高销售额和市场份额的营销策略和活动、影响客户满意度和忠诚度的因素、影响财务报告的因素等。 5. 根据汇报对象身份进行可视化调整，报告可以包括销售趋势、客户分析、竞争分析、市场细分、营销效果评估等方面的信息。针对不同身份的人的营销报告也有所不同。

以下是为您提供的创建属于自己的 AI 智能体的相关教程： 1. 扣子 Coze： 扣子官网： 可以通过简单 3 步创建智能体：首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像。开发完成后，还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上。 2. 基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等）： 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。 开始调试您的智能体并发布。 此外，智能体具有以下特点： 1. 强大的学习能力：能够通过大量的数据进行学习，从而获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力。 2. 灵活性：可以适应不同的任务和环境，表现出较高的灵活性和适应性。 3. 泛化能力：能够将学到的知识泛化到新的情境中，解决之前未见过的类似问题。 智能体应用类型包括： 1. 智能体应用（Assistant）：基于上下文对话，自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。示例场景如客户服务、个人助理、技术支持等。 2. 工作流应用（Workflow）：将复杂任务拆解为若干子任务，以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。 3. 智能体编排应用：支持多智能体协作的流程式 AI 应用，能够编排多个智能体的执行逻辑，也可以使多个智能体自动规划和执行任务。

以下是根据您的需求生成模特多个角度图片的方法： 1. 准备工作： 准备一张人物的多角度图片，该图共有 15 个不同视图，尺寸设置为 1328×800px，放大两倍后可保证每张小图为 512×512px。 加上网格图，通过 lineart 分割不同块面。 设置 controlnet，第一张图选择 openpose_face 得到人物 15 个面部角度，第二张图选择 lineart_standard得到清晰的表格分区。 为防止小图模式下人脸崩坏，可增加 ADetailer 的脸部修复插件。 2. 开始生图： 设置文生图提示词： 大模型：majicmixRealistic_v6.safetensors 正向提示词：,auburn hair,eyes open,cinematic lighting,Hyperrealism,depth of field,photography,ultra highres,photorealistic,8k,hyperrealism,studio lighting,photography 负向提示词：EasyNegative,canvasframe,canvas frame,eyes shut,wink,blurry,hands,closed eyes,,lowres,sig,signature,watermark,username,bad,immature,cartoon,anime,3d,painting,b&w 设置参数： 迭代步数：50 采样方法：DPM++2M Karras 尺寸：1328×800px 出图，可得到 15 个不同角度的人物图片。