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如何学习AI

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以下是新手学习 AI 的方法:

  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,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」知识库首页的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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

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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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
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
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):
2025-01-26