如何学习AI

如果您想学会使用 AI ，以下是一些您需要学习的方面： 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，您可以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，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。 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。 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。 AI 的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点包括： 1. 学习路径偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 学习路径偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

对于大学生学习 AI，以下几个方面是不错的选择： 1. 编程语言：从 Python、JavaScript 等编程语言入手，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 工具和平台：尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验其应用场景。也可以探索一些面向大学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 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. 实践项目：参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决实际问题，培养动手能力。 5. 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，思考其对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 在教育领域，AI 带来了很多新的可能性： 个性化学习：可以大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供“口袋里的老师”，理解其独特需求，回答问题或测试技能。 学科学习：有像 Speak、Quazel、Lingostar 这样的应用帮助学习语言，Photomath、Mathly 指导数学学习，PeopleAI、Historical Figures 辅助历史学习。 作业辅助：Grammarly、Orchard、Lex 等工具帮助学生解决写作难题，提升写作水平。还有 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。

以下是关于如何学习使用 AI 的全面指导： 一、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 AI 学习之旅 在「」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。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等，您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习。同时，掌握提示词的技巧，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。尝试使用各种产品做出作品，知识库中有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 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 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 六、针对不同群体的学习建议 1. 对于想要用 AI 学习一门外语的： 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 2. 对于中学生： 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。 尝试使用 AI 工具和平台：如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，以及百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 学习 AI 基础知识：了解 AI 基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 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 技术解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考对未来社会的影响。 总之，无论您是何种身份，都可以通过以上多种方式全面系统地学习 AI 知识和技能。

以下是为您提供的 AI 音乐相关的教程资源： 1. Suno 教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KA1GwEi8yifRmMkOM9icr8EjnAd 2. Udio 教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DSktw8uBniPOdtkt3eeccmdcnct?from=from_copylink 3. 音乐资讯：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UD4uw9qmYiKW9kkxNeXcUDCbnog 4. 创作案例：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AahewcMOBiIQ9vks1XzcVaNange 5. 风格流派：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NSKGwclQNig6INkGWkKcsLQNnRb 此外，7 月 20 日的 AI 音乐共学中，嘉宾 igoo2u 分享了以下内容： 1. 00:06 开始，AI 音乐制作分享，包括曲风分类、制作逻辑与软件使用，并通过实际案例详细讲解。 2. 31:58 开始，FL studio 软件介绍及基础操作演示，该软件可对 AI 生成的曲子进行二次优化，擅长电子乐，介绍了软件主要界面和基础操作。 3. 52:33 开始，FL Studio 基础教程，包括大小调及和弦构架讲解，介绍了在 SUB 层的 base 中编写曲子的方法和操作技巧，以及基础阅历。 4. 01:18:10 开始，AI 做歌的优势、弊端及二次编辑方法。

企业 AI 开发包括以下重要内容： 企业级 AI 应用类型： 智能体应用（Assistant）：基于上下文对话，自主决策并调用工具完成复杂任务的对话式 AI 应用。通过简单配置可快速上手实现基本功能，适用于客户服务、个人助理、技术支持等场景。详情参见。 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。用户可通过拖拽节点创建自定义任务流程，适用于 AI 翻译等场景。详情参见。 智能体编排应用：支持多智能体协作的流程式 AI 应用，能编排多个智能体的执行逻辑，适用于综合调研报告、软件开发团队等场景。详情参见。 应避免的人工智能陷阱： 不要以为 AI 可以做任何事，要考虑技术、数据和工程资源的限制，有许多 AI 做不到的事情。 不要以为只雇佣 2 3 个机器学习工程师就可以满足公司的使用场景。机器学习人才很重要，也应让工程师与业务人才交流，寻找可行、有价值的项目。 不要以为 AI 项目一次就能成功，AI 开发通常需要多次尝试。 不要期待直接使用传统的计划流程而不用改变，实际需要和 AI 团队测算时间节点、里程碑与 KPI。 不需要极其优秀的 AI 人才后才启动项目，持续构建团队，普通工程师也能提供有价值和可行的项目。 阿里云百炼： 是基于通义系列大模型和开源大模型打造的一站式大模型服务平台，提供「生成式大模型的应用编排搭建能力」和「企业大模型的全链路训练部署能力」，是企业 AI 时代的首选。 核心能力和优势包括大模型 API 服务（高可用、高性能、高性价比），提供通义闭源和开源系列大模型，以及图片、语音等多模态大模型和国内优质三方大语言模型；AI 应用搭建（可观测、可干预、可追踪），提供 RAG 智能体应用、工作流编排和智能体编排三类使用场景的应用构建能力，以及包含插件能力、运营工具箱等适配工具，实现 10 分钟拖拉拽快速搭建 AI Agent。 提供很多行业级的解决方案，如短剧剧本创作、企业线索挖掘、泛企业 VOC 挖掘等。 体验入口：https://bailian.console.aliyun.com//home （需要登陆阿里云账号，也可以使用支付宝、钉钉、手机号快速注册登陆），建议注册后先进行实名认证，以方便后续体验工作及领取免费学习云资源。

企业落地 AI 可以按照以下步骤开展： 1. 启动试点项目来获得动能：选择几个小项目，在 6 12 个月内展示成效，项目可以内部进行或外包。尽量选择能够成功而非最有价值的项目。 2. 建立公司内部的人工智能团队：搭建集中统一的 AI 团队，再从中挑选人员协助不同业务部门，便于统一管理。同时建立全公司范围内的平台，如软件平台、工具或数据基础设施。 3. 提供广泛的人工智能培训：高层了解 AI 能为企业做什么，进行策略制定和资源分配；部门领导了解如何设置项目方向、资源分配与监控进度；培养内部工程师，开展相关项目。 4. 制定人工智能策略：深度了解 AI 并结合自身业务制定策略，设置与 AI 良性循环相一致的公司策略，如网络搜索或农业公司的案例。同时考虑创建数据策略，如战略数据采集，建造统一的数据仓库。 企业落地 AI 常见的场景包括： 1. 智能扬声器：包括探测触发词或唤醒词、语音识别、意图识别、执行相关程序等环节。 2. 自动驾驶汽车：涉及汽车检测、行人检测、运动规划等方面，需要多种传感器和技术。 人工智能团队的角色通常有： 1. 软件工程师：负责软件编程工作，在团队中占比 50%以上。 2. 机器学习工程师：创建映射或算法，搜集和处理数据。 3. 机器学习研究员：开发机器学习前沿技术，可能需要发表论文或专注研究。 4. 应用机器学习科学家：从学术文献中寻找技术解决问题。 5. 数据科学家：检测和分析数据。 6. 数据工程师：整理数据，确保其安全、易保存和读取。 7. AI 产品经理：决定用 AI 做什么，判断其可行性和价值。

对于职场人士学习 AI ，可以按照以下步骤上手： 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，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自己的作品。 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。 如果您偏向技术研究方向，学习路径包括： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向，学习路径包括： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 对于不会代码的职场人士，还可以参考“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python+AI”，在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。

以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 工具和平台体验：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验其应用场景。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. 基础知识学习： 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. 实践项目参与：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，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 对于新手学习 AI： 1. 了解基本概念： 阅读「」部分，熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅： 参考「」中的课程，推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，争取获得证书。 3. 选择感兴趣模块深入：根据自身兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等）深入学习，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：实践巩固知识，尝试使用各种产品创作作品，并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式，获得实际应用体验。

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。