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我想让AI辅助我学习AE,有哪些课程可以让我学习

Answer

以下是一些可以辅助您学习 AE 的课程和学习路径:

  1. 在 B 站可以找到丰富的 AE 软件入门课程,您可以自学。
  2. 从包图网下载工程文件进行学习。

AE 软件的功能及学习方法包括:

  1. AE 可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。
  2. 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. 学习方法上,可以通过拆解视频、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。

AE 与 AI 结合运用方面:

  1. 如用 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。

此外,还有一些关于 AE 的应用和相关分享:

  1. 在短剧中,AE 在火焰、文字、光线等方面有少量应用。
  2. 未来可能会分享短剧工作流等内容。

同时,在学习 AE 时,您还可以了解购买导比软件正版的优势,台湾节点学习 AE 插件,AE 插件合集购买,AE 模板运用,如通过转场、抠图等制作效果,以及 AE 图钉动画等实用技巧。

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

References

01-通往AGI之路知识库使用指南

[heading2]总结AE软件的功能及学习路径AE的基本功能:AE可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。AE与AI结合运用:如用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。AE的其他应用: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。AE的学习路径: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。AE软件的使用与创作分享AE学习方法: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。AE与AI的关系:AI出现后,AE使用减少,有些动效可用AI完成。分享自制短剧:介绍了自制短剧的创作情况,包括剧情、工作流等,并呼吁大家去快手点赞。AE在短剧中的应用:在火焰、文字、光线等方面有少量应用。未来的分享计划:后续可能分享短剧工作流等内容。

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。

第一课回放:AI文旅视频共学-WaytoAGI 2024年9月5日

[heading2]智能章节本章节主要讲述了在特定画面情况下去取关键帧以及EBS重绘流程,提到相关插件的更新及环境冲突问题,还介绍了用GBTS来辅助描述镜头过渡的技巧,包括利用GPT生成转场描述用于克林和Luma等。[01:25:16](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnnff9t64w986qfjg6835h?t=5116000)AE应用技巧及案例分享与相关Tips介绍本章节主要介绍了AE相关内容,包括购买导比软件正版的优势,台湾节点学习AE插件,AE插件合集购买,AE模板运用,如通过转场、抠图等制作效果,还提到AE图钉动画等,强调AE在创作中的作用和一些实用技巧。[01:36:14](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnnff9t64w986qfjg6835h?t=5774000)关于视频制作技术与思维的分享及建议本章节梁辰顺介绍了图灵动画、AE的generate field及相关功能、fast key插件,分享人物抠图去背景动起来的方法,强调从事相关工作应靠有门槛的技术,形成思维库和混合工作流,以应对AI时代,避免被淘汰,最后表示分享结束,可提问交流。[01:40:31](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnnff9t64w986qfjg6835h?t=6031000)关于课程、社交媒体账号等问题的交流讨论本章节主要讨论了课程相关信息,视频号课程反响好,有人希望有线上课程,但目前只有线下通识课。线下课程方便一对一教学,AE可用2024版。还提到老师社交媒体账号断更,可关注AI离谱社。

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layer_xl_bg2ble.safetensors,layer_xl_transparent_conv.safetensors,vae_transparent_encoder.safetensors这一类是大模型,还是Lora?
layer_xl_bg2ble.safetensors、layer_xl_transparent_conv.safetensors、vae_transparent_encoder.safetensors 这类文件可能是大模型的一部分,也可能是 Lora 模型。 在 AI 模型中: 基础模型(英文名 Checkpoint)是生图必需的,任何生图操作必须要选定一个基础模型才能开始。 Lora 是低阶自适应模型,可以理解为基础模型的小插件,生图时可有可无,但在控制面部、材质、物品等细节方面有明显价值。 同时,VAE 是个编码器,功能类似于滤镜,可调整生图的饱和度。
2025-01-31
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目前 AI 在汽车底盘的 CAE 仿真分析方面的应用还处于不断发展和探索的阶段。虽然 AI 技术在一些工程领域展现出了潜力,但在汽车底盘 CAE 仿真分析这一特定领域,其应用尚未完全成熟和广泛普及。不过,随着技术的不断进步,未来 AI 有可能在这方面发挥更重要的作用。
2024-12-29
AI可以做CAE仿真分析吗
AI 在某些情况下可以应用于 CAE 仿真分析。例如,在胶囊网络的相关研究中,模型使用了诸如 PCAE 直接从图像中预测部分模版存在的概率和姿态,并试图通过重新排列部分模板重建原始图像;SCAE 使用 OCAE 预测一些物体胶囊的参数,并试图组织和发现部分和姿势为一组更小的对象,这对于重建图像十分重要。具体来说,将一幅图像分割成多个部分并非易事,所以研究者从抽象像素和部分发现阶段开始,提出了 CCAE(Constellation Capsule Autoencoder),它使用二维点作为部分,给出它们的坐标作为系统的输入。CCAE 学习将点集进行建模成为熟悉星座,每一个点都是由独立的相似变换来变形。CCAE 能在事先不知道星座的数量和形状的情况下学会给每个点分配对应的星座。之后还提出了 PCAE(Part Capsule Autoencoder),它学着从图像中推理出它的部分和姿势。最后,叠加 OCAE(Object Capsule Autoencoder),OCAE 与 CCAE 高度相似。在 CCAE 中,一组二维输入点首先对其进行编码到 K 个对象胶囊中,一个对象胶囊 k 包含着一个胶囊特征向量 ck,它的存在概率 ak 在 0 到 1 之间,然后还存在在一个 3x3 的对象观察者关系矩阵,矩阵代表着对象和观察者之间的仿射矩阵。但需要注意的是,这只是 AI 在相关领域的部分应用,AI 在 CAE 仿真分析中的应用还处于不断发展和探索的阶段。
2024-12-29
我是CAE仿真工程师,AI如何帮助我
作为一名CAE(计算机辅助工程)仿真工程师,AI技术可以显著提升你的工作效率、仿真精度和创新能力。以下是一些具体应用和方法,展示AI如何在不同方面帮助你: 1. 优化和自动化设计流程 a. 设计优化 基于机器学习的优化:使用机器学习模型(如遗传算法、贝叶斯优化)自动优化设计参数,提高设计性能和效率。 拓扑优化:利用深度学习和生成对抗网络(GAN)进行结构拓扑优化,生成轻量化、高性能的设计。 b. 自动化建模 自动网格划分:利用AI自动进行网格划分,减少手动操作时间,优化网格质量。 几何建模:使用AI工具自动生成和修改几何模型,提高建模效率和精度。 2. 加速仿真计算 a. 代理模型(Surrogate Models) 快速仿真预测:训练机器学习模型(如神经网络、随机森林)作为仿真的代理模型,快速预测仿真结果,减少计算时间。 高维数据处理:利用降维技术(如主成分分析、tSNE)简化高维仿真数据,提高计算效率。 b. 数据驱动仿真 仿真加速:使用深度学习模型加速复杂的仿真计算,如流体动力学(CFD)和有限元分析(FEA),实现实时仿真。 多尺度仿真:利用AI进行多尺度仿真,结合不同尺度的仿真结果,提高整体仿真精度和效率。 3. 仿真结果分析和可视化 a. 数据分析 自动数据处理:使用AI工具自动清洗、整理和分析仿真数据,识别关键特征和模式。 异常检测:利用机器学习算法检测仿真结果中的异常,帮助快速发现和解决问题。 b. 可视化 增强现实(AR)和虚拟现实(VR):使用AR/VR技术可视化仿真结果,提供沉浸式的分析和演示体验。 交互式可视化工具:使用AI增强的数据可视化工具,动态展示仿真数据和分析结果,提升数据理解和决策能力。 4. 故障预测和维护 a. 预测性维护 故障预测:利用机器学习模型预测设备故障,提前采取维护措施,减少停机时间和维修成本。 健康监测:使用AI分析传感器数据,实时监测设备健康状态,预防潜在故障。 b. 故障分析 根因分析:通过AI技术进行故障根因分析,快速定位故障原因,优化维护策略。 剩余寿命预测:使用深度学习模型预测设备剩余寿命,制定合理的维护计划。 5. 自动化报告生成和文档管理 a. 报告生成 自动生成报告:利用自然语言处理(NLP)技术,从仿真数据中自动生成报告,减少手动编写时间。 定制化报告:根据不同受众需求,生成定制化的分析报告和可视化图表。 b. 文档管理 智能搜索:使用AI工具对文档进行智能搜索和分类,提高信息检索效率。 知识管理:构建基于AI的知识管理系统,自动整理和提取有价值的信息,促进知识共享和积累。 6. 虚拟实验和数字孪生 a. 数字孪生 实时仿真:构建设备或系统的数字孪生,利用AI实时仿真和监控其运行状态,优化性能和维护策略。 虚拟实验:通过数字孪生进行虚拟实验,验证设计方案和预测实际运行效果,减少物理实验成本。 b. 情景模拟 多场景分析:利用AI进行多场景仿真分析,评估不同工况和设计方案的性能表现。 应急预案模拟:模拟紧急情况和应急预案,优化应急响应策略,提高系统安全性和可靠性。 实践中的应用示例 1. 风力涡轮机优化 使用深度学习模型优化风力涡轮机的叶片设计,提高能效和结构强度,减少风洞实验次数。 2. 汽车碰撞仿真 利用AI加速汽车碰撞仿真计算,通过代理模型快速预测不同设计方案的安全性能,缩短设计周期。 3. 航空发动机健康监测 采用机器学习模型分析航空发动机传感器数据,实时监测健康状态,预测故障,制定维护计划,提升安全性和可靠性。 工具和平台 ANSYS:提供AI驱动的优化和仿真加速功能,支持多物理场仿真。 COMSOL Multiphysics:集成AI工具,用于优化设计和加速仿真计算。 Siemens Simcenter:支持AI驱动的设计优化、仿真分析和故障预测。 MATLAB 和 Simulink:提供丰富的机器学习和深度学习工具,用于数据分析和仿真建模。 总结 AI技术在CAE仿真工程中具有广泛的应用前景,可以显著提升设计优化、仿真计算、数据分析和故障预测等方面的效率和精度。通过合理应用AI工具,你可以更快速地实现高效仿真和优化,推动工程设计和创新的发展。
2024-06-12
如何用AI搭建个人和企业知识库
以下是关于如何用 AI 搭建个人和企业知识库的相关内容: 一、使用飞书搭建 可以参考。读完相关文章,您将收获: 1. AI 时代的知识库的概念、实现原理以及能力边界。 2. 通往 AGI 之路大群中通过对话就能获取知识库中资料的原理。 3. 更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件,打造更加强大的智能体。 另外,作者正在规划一个关于 AI 时代您应该具备的编程基础系列,包括数据库、知识库、变量、JSON、API、操作系统与服务器、Docker 等内容。 二、本地部署大模型以及搭建个人知识库 1. 若要对知识库进行更灵活的掌控,需要额外的软件 AnythingLLM,其包含了所有 Open WebUI 的能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 2. 安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型。 第二步:选择文本嵌入模型。 第三步:选择向量数据库。 3. 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 跟其他项目数据进行隔离。具体操作包括: 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,提供了 Chat 模式(大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案)。 完成上述配置后,即可跟大模型进行对话。 三、AI 时代的知识管理体系构建案例 1. 一条书摘:在读书(万维钢的新书《拐点》)时,看到一段有触动但保持批判性思考和怀疑的文本,提到如果足够强势,当前 AI 对人的作用有三个:信息杠杆、发现自己真正想要的、帮助形成自己的观点和决策。 2. 一个笔记:将上述书摘整理归纳,标记重点,打赏标签,放入笔记系统,准备展开深度思考和实践。 3. 对笔记的思考和实践:基于笔记中提到的 AI 对人的三种最终的赋能模式,以自己深度思考的问题为例,践行这套方法论,体会何谓“信息杠杆”可以令你的“思维换挡”,感受如何“让自己发现究竟想要什么”。 4. 生长出的自己的观点和内容:基于上述实践,生成“自己的观点和决策”。 5. 教授和分享:基于“自己的观点和决策”,打造成体系化的内容产品,实现价值。 总结:通过一个碎片化知识在左侧知识库中的“点、线、面、体”式的流转,从一个书摘变成一个体系化内容或课程,把“别人说的话”变成“我自己的智慧”。希望大家都能利用 AI 高效地把自己的知识管理体系搭建起来,运用起来。
2025-02-06
普通人怎样利用AI为副业挣钱
普通人可以通过以下几种方式利用 AI 为副业挣钱: 1. 艺术创作:利用生成式 AI 工具进行内容创作,例如在像 Lensa 这样的平台上,从肖像画开始,拓展到各种媒介的创作,通过内容实现盈利。 2. 成为数字克隆体提供者:将自己的经历和体验提供给数字克隆体,依据被使用的时长和费率获取收益。用户可以通过订阅平台使用多个克隆体,而作为克隆体本体,可基于自身克隆体的费率和被使用时长与平台结算。 3. 利用 AI 进行职业变迁:如果 AI 导致工作机会变化,政府可能通过税收平衡差异,例如全民基本收入(Universal basic income UBI)的方式,为个人提供一定的经济支持。
2025-02-06
优化ppt的ai 工具
以下是一些优化 PPT 的 AI 工具: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,可根据需求选择不同风格和主题的模板,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供一系列智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,还可能包括互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ AI 生成 PPT 的主要思路: 以爱设计为例,将大纲导入工具生成 PPT,其他工具操作方式大同小异,都是基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 的生成。具体步骤可移步到 MindShow、闪击、爱设计等章节。生成后可按照公司要求优化整体结构,如自行优化字体、图片等元素,针对下载后的 PPT 删改内容以达到预期。 此外,还可以使用 WPS 插件 chatPPT 为 PPT 添加动画等效果。同时,还有其他生成 PPT 的 AI 工具,如 gamma、百度文库、mindshow 等。
2025-02-06
推荐可以生成3D模型的ai软件
以下是一些可以生成 3D 模型的 AI 软件: 1. CADtools 12:这是 Adobe Illustrator 的插件,为其添加了 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:Autodesk 开发的云端 3D CAD/CAM 软件,集成了 AI 功能,能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. 主流 CAD 软件中的生成设计工具:如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供基于 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。 对于图片生成 3D 建模的工具: 1. Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy:功能全面,支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,适用于游戏领域的模型生成。 4. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,特别适用于游戏领域。 5. VoxCraft:免费 3D 模型生成工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供多种功能。 此外,还有一些从文本生成 3D 的工具: 1. CSM_ai:能将文本、图像或草图转换为 3D 素材,可直接应用于游戏中,无需后期处理。体验地址:https://cube.csm.ai 2. Move AI 推出的 Move API:从 2D 视频生成 3D 运动数据,支持多种 3D 文件格式导出,为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。网址:https://move.ai/api 3. ComfyUI 3D Pack:快速将图片转换为 3D 模型,支持多角度查看,使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量,支持多种格式导出,集成先进 3D 处理算法。网址:https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main 4. Medivis 的 SurgicalAR 手术应用:将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉,提高手术精度,支持 3D 模型的放大、缩小、旋转,精确手术计划。网址:https://t.co/3tUvxB0L4I
2025-02-06
AI做出爆款APP
以下是关于 AI 做出爆款 APP 的相关内容: 短期内,AGI 并未迅速催生大量“明星 APP”和“变现机器”。只有 ChatGPT、Charactor.ai 等少数 App 实现了用户突破。大量上层应用 APP 如昙花一现,迅速被 OpenAI 官方取代,且无法做到成本打平,导致投资人极端谨慎,公众对 AI 渐趋麻木。 长期来看,技术稳定且加速迭代。23 年 3 月预测的众多技术,如视频生成、音频生成、代理 Agent、记忆能力、模型小型化等,虽距离商用存在问题,但突破只是时间问题。 生成式 AI 已成为一种现象,每个开发者都在研究其应用,每个企业买家都在需求它。ChatGPT 是最快达到 1 亿 MAU 的应用程序,且第一批杀手级应用已出现,如 Character AI 的参与深度、Github Copilot 的生产力益处、Midjourney 的商业化路径等。开发者是关键,他们创造了各种意想不到的使用案例,AI 应用的形态也在不断发展。 Sequoia Capital 指出,生成式 AI 的第一年推出的应用多为新技术的轻量级演示,未达预期,用户留存率糟糕。但尽管市场存在问题,生成式 AI 开局仍比 SaaS 好,OpenAI 在 2023 年实现了二十亿美元的年化收入,增长迅速。
2025-02-06
如何从小白开始学习掌握AI工具
以下是从小白开始学习掌握 AI 工具的建议: 1. 缘起:普通人和 AI 之间存在一堵墙,对于行业外、没有梯子、不愿初期付费以及长辈等人群,AI 看似遥远。例如作者的父亲虽与计算机和网络紧密相关,且作者已提供相关帮助,但仍对 AI 存在疑问。 2. 开搞:百闻不如一试 对于普通人来说,对 AI 最好的直观初接触有聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具等方面。 绘画工具: 最低成本的开始:扣子+ByteArtist 网址:https://www.coze.cn/home 优点:不需要梯子,无收费,可以直接生成。 注册:手机号或抖音号或飞书号。 操作步骤:需要在 coze 的 bot 里面添加绘图插件,时间约 5 分钟。 先锋的:Midjourney 网址:https://www.midjourney.com/explore?tab=random 优点:图片和描述相关性更大,风格更加显著。 限制:需要梯子,需要 gmail 注册,不免费,在 discord 上代理使用,价格为 8 美元一个月/200 张图,时间约 30 60 分钟。 尝试后:需要学习 Midjourney 专属提示词,以更精准地生成想象中的图画。 3. 总之,虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重和优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已分好类目。
2025-02-06
我想学习AI,有没有新手学习教程
以下是为新手学习 AI 提供的教程: 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。
2025-02-06
我想学习AI,但是不知道如何入门,希望你可以帮我梳理出AI的各个应用方向,要求要有具体的实操方法和必坑指南,能应用于生活和工作中,适合新手学习
以下是为您梳理的适合新手学习 AI 的应用方向、实操方法和避坑指南: 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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 1. 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。 六、如果希望继续精进 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。 避坑指南: 1. 不要急于求成,AI 学习需要逐步积累。 2. 注重理论与实践结合,避免只学习理论而不进行实际操作。 3. 对于复杂的概念和算法,要多花时间理解,不要一知半解。 4. 在选择学习资源时,要注意其质量和适用性。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-06
请给我生成一份ai学习方案
以下是一份基于李宏毅教授的《生成式 AI 导论 2024》的 AI 学习方案: 一、课程介绍 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,主要涵盖生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲,每讲约 2 小时。 二、学习目标 通过学习本课程,您将掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,并了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 三、学习内容 1. 什么是生成式 AI 生成式 AI 的定义和分类 生成式 AI 与判别式 AI 的区别 生成式 AI 的应用领域 2. 生成式模型 生成式模型的基本结构和训练方法 生成式模型的评估指标 常见的生成式模型及其优缺点 3. 生成式对话 生成式对话的基本概念和应用场景 生成式对话系统的架构和关键技术 基于生成式模型的对话生成方法 4. 预训练语言模型 预训练语言模型的发展历程和关键技术 预训练语言模型的优缺点 预训练语言模型在生成式 AI 中的应用 5. 生成式 AI 的挑战与展望 生成式 AI 面临的挑战和解决方法 生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向 四、学习资源 1. 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅 2. 参考书籍:《深度学习》,伊恩·古德费洛等 3. 在线课程:李宏毅的生成式 AI 课程 4. 开源项目:OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等 五、学习方法 1. 认真学习教材和参考书籍,理解基本概念和原理。 2. 观看在线课程,跟随李宏毅教授的讲解深入学习。 3. 参与开源项目,实践所学知识,提高实际操作能力。 4. 结合课程中的案例和实践项目,加深对知识的理解和应用。 课程地址:https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8 课程目录: 1. 第 0 講:課程說明(2024 年 2 月 24 日) 2. 第 1 講:生成式 AI 是什麼?(2024 年 2 月 24 日) 3. 第 2 講:今日的生成式人工智慧厲害在哪裡?從「工具」變為「工具人」(2024 年 3 月 3 日) 4. 第 3 講:訓練不了人工智慧?你可以訓練你自己—神奇咒語與提供更多資訊(2024 年 3 月 3 日) 5. 第 4 講:訓練不了人工智慧?你可以訓練你自己—拆解問題與使用工具(2024 年 3 月 10 日) 6. 待更新…… 第 0 讲:课程说明 1. 知道: 有能力自己开发 何时需要自己开发 何时可以用现成的人工智能 2. 目标: 了解生成式 AI 背后的原理和更多可能性,作为您成为魔术师的开始 体验用生成式 AI 打造应用 体验训练自己的生成式 AI 模型 负面体验 花时间:大模型是以周为单位来训练 结果不可以控制:养花养小动物 3. 影响模型能力的指标很多,但是常规会看参数的量级来评估,量级指数级增长,FOMO,这就是的立场来源 2019 年 GPT2.0 15b 参数 2024 年 GPT3.5 70b 参数
2025-02-06
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,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。 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。 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。 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。
2025-02-06
什么是提示词工程?有什么重要作用?普通人学习提示词工程的意义有哪些
提示词工程是人工智能领域,特别是在自然语言处理和大型语言模型的背景下的一个相对较新的概念。 它涉及设计和优化输入提示,以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代以及对上下文的理解。 提示词通常指直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示,是提示工程的一部分。而提示工程是一个更广泛的概念,不仅包括创建提示词,还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能,以及创造性地探索模型的潜在应用。 例如,通过简单的提示词可以获得大量结果,但结果质量与提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含指令、问题、上下文、输入或示例等元素,以更好地指导模型获得更好的结果。像在 OpenAI 的相关模型中,可以使用不同角色来构建 prompt。从示例中可以看出,语言模型能基于给出的上下文内容完成续写,通过改进提示词能获得更好的结果。 对于普通人来说,学习提示词工程具有以下意义: 1. 能够更好地与 AI 模型进行交互,获得更符合需求的结果。 2. 有助于提升在文本概括、数学推理、代码生成等各种高级任务中的效率和质量。 3. 加深对大型语言模型能力和局限性的理解,从而更有效地利用相关技术。 提示工程指南是由 DAIR.AI 发起的项目,旨在帮助研发和行业内相关人员了解提示工程,传播 AI 技术和研究成果。研究人员可利用提示工程提升大语言模型处理复杂任务场景的能力,开发人员可通过其设计、研发强大的工程技术,实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。提示工程包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术,在实现和大语言模型交互、对接,以及理解其能力方面都起着重要作用,还能用于提高模型的安全性,借助专业领域知识和外部工具来增强模型能力。
2025-02-06
吴恩达课程
以下是关于吴恩达课程的相关信息: 对于强化学习的入门学习,如果没有相关基础,可先看吴恩达的课程以获得大致理解,此课程估计需要 25 小时左右。 吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering(提示工程师)课程。课程主要内容是教书写 AI 提示词,并教利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。相关资源包括: 原版网址:https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本:【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 、https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本: 推荐直接使用 Jupyter 版本学习,效率更高:https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 课程一共 9 集全部已经翻译完成,并且改成了双语字幕,字幕文件也已经上传了。 视频下载地址:https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程:https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本: 吴恩达(Andrew Ng)是在人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域有重要贡献,是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。曾在斯坦福大学担任副教授,领导过谷歌的大脑项目(Google Brain),担任过百度公司首席科学家并领导百度研究院。以在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究闻名,推动了人工智能技术的商业应用和普及,还是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者。其教授的机器学习课程是斯坦福大学和 Coursera 上最受欢迎的在线课程之一,对人工智能领域发展影响深远。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-05
有新手入门的系统课程吗
以下是为新手入门 AI 推荐的系统课程: 1. SD 从入门到大佬: 安装完 SD 后,可参考。 强烈推荐跟着 Nenly 同学的【B站 第一套 Stable Diffusion 系统课程】合集走一遍,大概 4 小时左右可掌握基础技能。此外,还有可选的图片版教程。 2. 新手学习 AI 的综合指南: 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,包括主要分支及联系。浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 开始学习之旅:在「」中有为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣模块深入学习: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:理论学习后要实践巩固,可在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动,了解工作原理和交互方式。 3. 《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友: 第一阶段:迈出第一步,看书听课进社区。感受是要系统性学习,打好基础。 DAY1 2024.5.22 初步探索:May 认为初期会走弯路,B站 上一些介绍 ChatGPT 原理的分享,消费可看,系统性学习要看高质量内容。 DAY2 2024.5.23 加入 AI 社区:waytoAGI。May 评价这是宝藏社区,可参考,先看新手指引入门。
2025-02-01
我应该怎么入门ai提示词,从哪个开始学习,有课程指路吗
以下是入门 AI 提示词的建议: 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,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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您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。 6. 国内大语言模型工具好用,学习可以从提示词开始。提示词的结构可以参考主体(什么东西)+动作(干啥了)+场景+镜头(怎么拍),例如“母亲很疲惫看着孩子”。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-28
AI 3d建模课程
以下是为您提供的 AI 3D 建模课程相关内容: Tripo AI 入门手册: 文生 3D 模型:在「Create」界面底部输入框输入提示词(不支持中文),不会写提示词可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。填写好后点击右侧「Create」生成 3D 模型,每次生成 4 个基础模型,不满意可点击「Retry」重新生成,对满意的模型点击单个模型下方黄色的「Refine」精修,精修进度在「My Models」中查看,一般 5 分钟左右完成。 图生 3D 模型:点击输入框右侧图标上传图片生成 3D 模型,一次生成一个基础模型,支持「Retry」重生成和「Refine」精修。 12 月 26 日 AI 资讯汇总: Meta:AI 建模技术 PartGen,一种从各种模态(包括文本、图像、3D 模型)进行组合/零件级 3D 生成和重建的新方法,可实现文本转 3D 零部件拆分、图像转 3D 零部件拆分、3D 模型分解和编辑。地址:https://silentchen.github.io/PartGen/ Threejs ai:由网友@vidythatte 开发的根据文字/图片提示生成极简 3D 场景工具,输入提示文字即可迭代构建场景,可用于制作简单的故事交互应用。地址:https://www.threejs.ai/ 工具汇总:AI 生成 3D 模型工具介绍: 3dfy.ai: 概览:是一家将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司,领导团队由计算成像领域专家组成。 使用场景:数字 3D 互动体验流行但受 3D 内容可用性限制,其技术能利用稀疏数据自动创建高质量 3D 模型。 目标用户:数字内容创作者和艺术家、游戏开发者和动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业、建筑和工程领域。 应用案例:暂未提及。
2025-01-26
有没有专门讲如何使用提示词的课程?
以下是为您提供的关于如何使用提示词的相关课程信息: 1. “从零开始:AI 视频制作小白的成长之路”:提示词的坑较多,有人花钱学习提示词模板和框架课程但仍上手困难。提示词编写可遵循“主体(什么东西)+动作(干啥了)+场景+镜头(怎么拍)”的格式,例如“母亲很疲惫看着孩子”。 2. “提示词培训课——Part1”:学习过程中接触众多原则和规则,包括角色扮演、提供例子、减少幻觉、任务拆解、递归总结、定期总结、意图识别和分类、分段输出、遵循特定语法格式等。通过实际例子演练加深理解并应用到不同场景。由于盗版事件,获取课件需扫微信。 3. “SD 新手:入门图文教程”:根据想画的内容写提示词,多个提示词用英文半角符号隔开。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前,叙述画面内容的其次,描述细节的最后。提示词顺序重要,越靠后权重越低。关键词要有特异性,措辞避免抽象。可使用括号人工修改提示词权重。
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