如何通过学习AI，在杭州找到AI相关的工作？

以下是关于 CAD 与 AI 的相关信息： 用于画 CAD 图的 AI 工具： 存在一些可辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件，特别是在设计和工程领域。例如： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件中的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，可根据设计目标和约束条件自动产生多种方案。 获取 AI 生成 CAD 图相关资料的途径： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 2. 专业书籍：查找相关专业书籍了解应用和案例。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台的课程，在 YouTube 等平台查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习。 5. 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的相关项目，如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用。 Chain of Density（CoD）： CoD 可在多个领域指导 AI 生成有结构和针对性的内容，例如： 1. 教育工作者指导 AI 生成课程大纲。 2. 技术文件撰写。 3. 剧本或故事创作。 4. 商业策略规划。 5. 游戏设计。 6. 医疗诊断。 7. 法律咨询。 8. 产品开发。 这些例子显示了 CoD 在多种不同场景中的潜在应用。

对于您想画一个卫生间结构的 CAD 图，以下是一些可以辅助您的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加了 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：这是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能够帮助您创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：这是一款基于 AI 的设计软件，可以帮助您创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：这是一款基于 AI 的 CAD 软件，可以根据您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。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，这些工具可以根据您输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议您先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 关于 AI 生成 CAD 图的相关资料，您可以参考以下几个方面： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 2. 专业书籍：查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区：加入相关的技术论坛和社区，如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与其他专业人士交流和学习。 5. 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图的过程中，了解相关的基础知识和技术细节是非常重要的。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习，您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的不断发展，AI 在 CAD 设计中的应用将会越来越广泛，为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。

是的，存在一些 AI 工具和插件可以辅助或自动生成 CAD 图。以下为您列举部分相关工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 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，能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。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 此外，在软件架构设计中，绘制逻辑视图、功能视图和部署视图也有一些可用的 AI 工具和传统工具，如： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，可通过拖放界面轻松创建架构图。 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，与 Archi 工具一起使用，提供图形化界面创建 ArchiMate 模型，支持逻辑视图创建。 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，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，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。

AI 在外贸智能获客方面，可借鉴以下落地场景： 在营销赛道： 1. AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，包括汽车与热点营销结合、用户画像预测、营销内容创作、内容审核以及用户评论回复，还能“一键生图”，但控制出图质量是难点和技术活。 2. AI 提升“销售体验”，引导“留资或下单”，例如为车主提供智能“试驾”促进转化，通过虚拟试驾或演示激发用户兴趣并引导留资；提供“金牌销售”智能导购，像懂行、懂产品、懂用户的金牌销售一样挖掘需求和个性给出买车建议；通过互动“问答游戏”“热点事件”“用户性格”等了解客户真实用车场景、需求和性格，为其推荐合适车型刺激购买下单。 3. AI 提升“销售能力”（专业知识/销售话术），基于汽车销售场景和环节自动出题让用户答题，最后得分评估并给出建议。思考：可复制到其他学习类场景，不仅是选择题形式，也可增加“对话”或者“情景模拟”形式，如 AI 扮演客户进行销售对练，包括刁难、不信任等情况。 在中小企业利用人工智能（AI）进行转型提升市场营销效果方面： 1. 目标市场分析是利用人工智能（AI）工具深入分析市场，准确识别目标客户群体并制定相应营销策略。首先使用 AI 工具进行市场细分，通过分析市场数据准确识别和细分目标客户群体，选择能处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具，如机器学习模型、数据分析软件等，收集广泛市场数据包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等，基于 AI 分析结果将市场细分为不同客户群体，每个群体具有独特需求和行为特征。 2. 基于 AI 分析结果定制化营销策略，根据目标市场细分结果制定更个性化和有效的营销策略，针对每个细分市场群体特征制定特定营销策略，如定制化广告内容、促销活动和沟通方式，执行定制化营销策略并根据市场反馈和销售数据调整，持续监测营销活动效果如参与度、转化率等评估策略有效性，定期更新市场数据确保营销策略基于最新市场洞察，根据新数据分析和市场反馈不断优化和调整营销策略。通过采用目标市场分析，中小企业能更精准识别和理解潜在客户，制定更有效营销策略，提高营销活动的 ROI，增强企业与客户联系，提升品牌形象和市场份额。

目前 AI 的发展呈现出以下特点和程度： 1. 在通用人工智能（AGI）方面，尚未取得巨大进展，但一直在努力接近这一目标。AGI 分为五个等级，分别是具备基本对话能力的聊天机器人、具备人类推理水平的推理者、能执行全自动化业务但仍需人类参与的智能体、能够协助人类完成新发明的创新者以及能够自动执行组织全部业务流程的组织。 2. 弱人工智能（ANI）得到了巨大发展，在智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等领域有广泛应用。 3. 机器学习中的监督学习近期快速发展，这得益于现有数据的快速增长、神经网络规模的发展以及算力的快速发展。 4. 数据对于 AI 至关重要，包括数据集的定义、获取数据的方式（手动标注、观察行为、网络下载）、使用数据的方法以及数据的分类（结构化数据和非结构化数据）。 5. 在大模型方面，开源大模型爆发，未来 AGI 竞争的关键在于云端超级大模型，同时通用大模型也遇到了瓶颈，如算力和知识沉淀等问题。

要将自己讲课的音视频投喂给 AI，以下是一些相关步骤和要点： 1. 对于音乐相关的音视频： 把 MIDI 导出到 MP3 虚拟演奏文件，可以直接导总谱，也可以分轨导出（适用于不同乐器组合）。由于制谱软件可能有很重的 MIDI 味，有时需要调整乐器音色。 320kbit 码率是各大音乐平台的门槛，若向 Suno 导出的是 192k 的，后期想输出到 QQ 音乐之类，需要转码（单纯转码对音质无直接提升）。导出后即可喂给 AI。 不是必须修改音色，有很多染色软件可用，比如 Neutron4，可从 Youtube 下载喜欢的乐器音色，用宿主软件打开插件导入音频实现渲染。 比较喜欢丢完整的小节给 AI，这样节奏识别性更好，当然也可在中间掐断，AI 的识别能力不错。 2. 对于 AI 音乐创作与制作： 可以让 AI 生成曲子的基础框架，然后在基础框架上修改完善以提高质量。 对 AI 生成的曲子进行二次处理，包括调整频段、动态等。 创建 AI 生成曲子时要注意风格和语言的选择，以符合需求。 投喂给 AI 的旋律应保持清晰，避免复杂的节奏构架和变化，以提高 AI 的辨识度和创作效果。 下节课将直接教大家制作音乐，包括使用疏漏提供的片段、段落、人声、采样或小旋律等，在编辑软件中进行融合和再次输出，以达到更好听、更完美的效果。 学习需要下载 flow 水果软件，可在淘宝上购买并请人帮忙安装。

以下是关于 AI 编程学习的相关内容： 借助 AI 学习编程的关键： 打通学习与反馈循环，从“Hello World”起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。 AI 学编程的建议： 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。要明确 AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。 中学生学习 AI 的建议： 从编程语言入手学习，例如 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（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。 总之，无论是借助 AI 学习编程还是中学生学习 AI，都需要从多个方面入手，全面系统地学习知识和技能，为未来的发展做好准备。

对于小白来说，开始学习 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，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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式。 此外，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，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。 先验经验方面，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。 小白的第一课是读文档，若没看懂，可使用提示词让 GPT 换种说法解释或举例。可以点击链接查看对话原文，顶部的问题可以复制，然后作为 prompt 自己去提问来自测是否真的读懂。下一节会带来 prompt 小白系列课程（二）如何开始练习有效提问。

以下是关于 AI 工具学习路径的相关内容： 基于 Agent 的创造者学习路径： 结合“一人公司”的愿景，未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑，串联所有工具。创造者的学习方向是用大模型和 Agent 模式把工具串起来，着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用。Agent 工程（基础版）如同传统软件工程学，有迭代范式： 1. 梳理流程：梳理工作流程 SOP，并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 2. 「任务」工具化：自动化每一个「任务」，形成一系列小工具，让机器能完成单一任务。 3. 建立规划：串联工具，基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 4. 迭代优化：不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划，造就能应对实际场景的 Agent。 中学生学习 AI 的路径： 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。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验应用场景。探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识：了解基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，学习在教育、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编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试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：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 基于 LLM 的 AI Agent 相关： 1. 行动模块（Action）：AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstartion 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。在面对复杂任务时，应先将其分解为子任务，然后组织和协调，这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具：学习使用工具的方法主要包括从 demonstartion 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为。 3. 具身智能：在追求 AGI 的征途中，具身 Agent 正成为核心研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统深度学习模型相比，LLMbased Agent 能够主动感知和理解物理环境并与其互动，进行决策并产生具身行动。

以下是关于 AI 工具学习路径的相关内容： 基于 Agent 的创造者学习路径： 结合“一人公司”的愿景，未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑，串联所有工具。创造者的学习方向是用大模型和 Agent 模式把工具串起来，着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用。Agent 工程（基础版）如同传统软件工程学，有迭代范式： 1. 梳理流程：梳理工作流程 SOP，并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 2. 「任务」工具化：自动化每一个「任务」，形成一系列小工具，让机器能完成单一任务。 3. 建立规划：串联工具，基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 4. 迭代优化：不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划，造就能应对实际场景的 Agent。 中学生学习 AI 的路径： 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。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验应用场景。探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识：了解基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，学习在教育、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编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试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：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 基于 LLM 的 AI Agent 相关： 1. 行动模块（Action）：AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstartion 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。在面对复杂任务时，应先将其分解为子任务，然后组织和协调，这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具：学习使用工具的方法主要包括从 demonstartion 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为。 3. 具身智能：在追求 AGI 的征途中，具身 Agent 正成为核心研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统深度学习模型相比，LLMbased Agent 能够主动感知和理解物理环境并与其互动，进行决策并产生具身行动。

以下是关于学习运用在运营短视频 AI 的一些建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读相关资料熟悉 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。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。 二、开始 AI 学习之旅 在相关的学习路径中，您可以找到一系列为初学者设计的课程，这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，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。 三、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。特别建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、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，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、在短视频运营中的应用 1. 特效制作：如利用 AE 软件，通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。还可以用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 2. 内容处理：用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 3. 学习途径：可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE，还可参考模板。 需要注意的是，AI 出现后，AE 的使用有所减少，有些动效可用 AI 完成。

以下是关于学习 AI 提问的建议： 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。了解人工智能及其主要分支（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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，可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。 在知识库有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，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，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，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。

如果您想写网络小说并找到合适的 AI 工具，以下是一些建议和相关信息： 将小说制作成视频的流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 相关工具及网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。 网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。 网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。 网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。 网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。 网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 关于用 AI 写出更好文字的方法： 1. 通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型的文本，从而得到想要的相似样本。直接点出这种东西常常出现在什么地方，是什么。比如，要写的小说可能是“充满张力的女性复仇文，可能会出现在晋江文学城或者起点中文网的古代言情分类中”。 2. 对于短剧剧本创作这类困难任务，可以让模型写一种特殊格式的网络小说，剩下的尽量显式地描述想要的东西的特征。 3. 往 prompt 里面塞例子，这是一个暴力但是管用且流行的办法。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是一些可以找到具有学习能力的 AI 的途径： 1. 在教育领域，您可以利用人工智能来辅助自学学习。例如，要求人工智能解释概念，获取非常好的结果。相关提示如一个很好的自动导师，可以在获取。但使用时需注意，因为人工智能可能会产生幻觉，所以要根据其他来源仔细检查关键数据。 2. 对于医疗保健领域，为了真正改变该领域，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。 3. 如果您是新手想要学习 AI： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」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，通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，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，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，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品，在知识库分享实践成果。 体验 AI 产品：与如 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。

普通人学习 AI 并找到适合自己发展的路径，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，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。 如果您想偏向技术研究方向，以下是一些学习路径： 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。 如果您想偏向应用方向，以下是一些学习路径： 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。 另外，如果您想将 AI 与宠物结合，可以参考以下例子和学习路径： 1. AI 宠物助手： 基于自然语言处理和计算机视觉的 AI 宠物助手，可以帮助主人更好地照顾宠物。 例如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等。 2. AI 宠物互动玩具： 利用 AI 技术开发的智能互动玩具，可以增强宠物的娱乐体验。 例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等。 3. AI 宠物图像生成： 使用生成式 AI 模型，可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像。 这可以帮助宠物主人定制个性化的宠物形象。 4. AI 宠物医疗诊断： 利用计算机视觉和机器学习技术，可以开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统。 通过分析宠物的症状图像和病历数据，提供初步诊断建议。 5. AI 宠物行为分析： 基于传感器数据和计算机视觉，可以利用 AI 技术分析宠物的行为模式。 帮助主人更好地了解宠物的需求和习性。 学习路径建议： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 总的来说，AI+宠物是一个充满想象空间的新兴赛道，结合 AI 技术和宠物行业需求，可以开发出各种有趣有用的应用。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于 0 基础学习 AI 并找到合适工作，以下是一些建议： 1. 基础知识学习： 了解 AI 的基本概念，包括人工智能、机器学习（监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习、生成式 AI 等。 学习相关技术名词的含义和关系，例如神经网络、神经元、大语言模型等。 2. 学习资源： 可以通过通俗易懂的视频来学习，比如了解什么是 AI 大模型及其原理。 3. 技术原理： 掌握 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比传统的循环神经网络或卷积神经网络更适合处理文本的长距离依赖性。 4. 实践与项目： 从简单的项目入手，如使用 Scratch 项目进行编程练习。 逐渐参与更复杂的实践项目，积累经验。 5. 就业准备： 根据目标工作的要求，有针对性地提升技能。 制作优秀的简历和项目作品集，展示自己的能力和成果。 需要注意的是，学习 AI 需要时间和努力，并且要不断跟进领域的最新发展。

以下为您推荐一些适用于办公环境下对员工进行培训的 AI 培训工具： 1. AI 辅助决策工具：可在小规模决策中使用，例如分析客户反馈或市场趋势数据，作为决策参考。 2. 员工培训计划制定工具：帮助制定 AI 工具使用的培训计划，让团队成员了解如何在日常工作中有效利用 AI。 3. 流程优化工具：识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务，并测试 AI 解决方案的效果。 4. AI 伦理和政策制定工具：用于制定公司的 AI 使用政策，确保 AI 的应用符合伦理标准和法律要求。 对于不同场景和人员，还有以下针对性的工具： 1. 对于教育工作者： AI 辅助教案设计工具：尝试使用 AI 来帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas。 个性化学习路径工具：探索如何使用 AI 分析学生的学习数据，为不同学生制定个性化的学习计划。 创新教学方法工具：考虑如何将 AI 工具整合到课堂活动中，例如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育工具：开发一个简单的课程模块，教导学生了解 AI 的基础知识、应用领域及其对社会的影响。 2. 在职业规划方面： 职业选择和规划工具：学生可以通过产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估自己的兴趣和技能，选择合适的职业路径，并制定详细的职业规划。 技能提升工具：根据职业目标，学生可以获得个性化的学习建议和资源，提升自己在 AI 领域的技能，为未来的就业做好准备。 职业发展指导工具：职场新人可以根据自身的职业目标和市场需求，制定职业发展计划，明确短期和长期的职业目标。 职业转型支持工具：对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，产品可以提供详细的转型路径和必要的技能培训资源，帮助他们顺利转型。 在 PPT 制作方面，以下 AI 工具可供选择： 1. MindShow 2. 爱设计 3. 闪击 4. Process ON 5. WPS AI 选择工具时应根据实际需求进行调整，试用和体验总比盲目跟风更为明智。

要找到精准的提示词，可以参考以下方法： 1. 描述逻辑：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）。 2. 功能型辅助网站： http://www.atoolbox.net/，通过选项卡的方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/，每种参数都有缩略图参考，方便直观选择提示词。 C 站（https://civitai.com/），每一张图都有详细参数，可点击复制数据按钮，粘贴到正向提示词栏，注意图像作者使用的大模型和 LORA。 也可只取其中较好的描述词，如人物描写、背景描述、小元素或画面质感等。 3. 星流一站式 AI 设计工具： prompt 输入框中可输入提示词、使用图生图功能辅助创作。 输入语言：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。 提示词优化：启用提示词优化后，可扩展提示词，更生动描述画面内容。 写好提示词： 预设词组：小白用户可点击提示词上方官方预设词组生图，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、画质等。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词并调节权重，权重数值越大越优先。 辅助功能：翻译功能可一键将提示词翻译成英文，还有删除所有提示词、会员加速等功能。 4. SD 新手入门： 提示词工作是缩小模型出图的解空间，效果受模型影响，不同模型对提示词语言风格反应不同。 提示词内容：自然语言可使用描述物体的句子，大多数情况下英文有效，也可用中文，避免复杂语法；单词标签可用逗号隔开的单词，使用普通常见单词，风格要和图像整体搭配，避免拼写错误，可参考；Emoji、颜文字 Emoji表情符号准确，对构图有影响，对于使用 Danbooru 数据的模型，西式颜文字可一定程度控制出图表情。