从零开始学习ai

要从普通的功能型产品经理转变为 AI 应用产品经理，可以从以下几个方面进阶并掌握相应能力： 一、不同阶段的能力要求 1. 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。 2. 研究级 技术研究路径或商业化研究路径。 对某一领域有认知，能根据需求场景选择解决方案。 利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用级 有一些成功落地应用的案例，产生商业化价值。 二、AI 产品经理与传统互联网产品经理层级对应 传统互联网产品经理层级： 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。 三、AI 产品经理需掌握的能力 1. 懂得技术框架，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。 2. 理解产品核心技术，了解基本的机器学习算法原理，做出更合理的产品决策。 3. 与技术团队有效沟通，掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 4. 评估技术可行性，在产品规划阶段做出更准确的判断。 5. 把握产品发展方向，了解算法前沿。 6. 提升产品竞争力，发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 7. 具备数据分析能力，很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。 四、其他能力 1. 语言学能力，锻炼语言表述能力，更精准地用语言描述问题。 2. 业务理解和 AI 嵌入能力，找到业务中需要应用大模型的场景，将业务和大模型算法结合，理解模型在业务中的边界。 3. 维度转换能力，将各种问题、业务数据转化为语言描述，将通用模块问题转化为通用问题模块。 总之，AI 产品经理要关注场景、痛点、价值，不断提升自身能力，以适应市场需求。

以下是国内一些知名的 AI 学习导航网站： |排行|产品名|分类| |||| |46|toolsdar|导航网站| |20|AIbot ai 工具集|导航网站| 这些网站在不同月份的访问量和相对变化情况有所不同。您可以根据自身需求进一步了解和选择。

AI 在金融领域有以下应用： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，辅助金融机构做出贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资选择。 4. 客户服务：提供 24/7 的服务，回答常见问题。 5. 个性化的消费者体验：根据客户需求提供个性化服务。 6. 成本效益高的运营：优化运营流程，降低成本。 7. 更好的合规性：确保金融活动符合法规要求。 8. 改进的风险管理：有效识别和管理风险。 9. 动态的预测和报告：及时准确地进行预测和报告。 金融服务公司利用大量历史金融数据微调大型语言模型，能够迅速回答各类金融问题。例如，经过特定数据训练的模型可回答公司产品相关问题，识别洗钱计划的交易等。在现有企业与初创公司的竞争中，现有企业因拥有专有金融数据访问权限在使用 AI 时有初始优势，但受准确性和隐私高标准限制；新进入者起初可能用公开金融数据训练模型，随后会生成自己的数据，并将 AI 作为新产品分销突破口。

以下是关于 AI 配音的相关信息： TecCreative 中的 AI 配音： 多语种（包含菲律宾语、印地语、马来语等小语种）智能配音，同时支持区分男声和女声，高效解决素材出海语言障碍问题。 操作指引：输入需配音文案——选择音色——点击立即生成。 注意：输入的配音文案需和选择音色语种保持一致。 一些领先的视频配音特效 AI 工具： Wavel Studio：支持 30 多种语言的配音，音质自然流畅，自动去除背景噪音和杂音，提供添加字幕和文本叠加层的工具，界面友好，提供多种自定义选项。 Elai.io：支持 65 多种语言的配音，音色和语调真实，自动将唇形与语音同步，生成字幕，提高视频的可访问性，支持多位配音者，适合复杂对话场景。 Rask AI：支持 130 多种语言的配音，包括稀有和濒危语言，采用先进语音合成技术，音质高保真，提供语音参数自定义和音效添加工具，与多种视频编辑平台和工作流程整合。 Notta：提供快速实惠的多语言配音解决方案，保留原声说话风格和细微差别，提供调整语音速度和音调的工具，支持批量处理，高效完成多视频配音。 Dubverse：支持 60 多种语言的配音，音质接近真人，提供文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和情感添加工具，与多种视频平台和社交媒体渠道整合。 Speechify：支持 50 多种语言的配音，音质自然流畅，提供实时配音功能，适用于直播和演讲，将语音转录为文本，方便后期字幕制作和编辑，与多种生产力和学习工具整合。 Vidnoz AI：支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 在选择视频配音工具时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。

AI 能为我们带来多方面的影响和改变： 1. 在科学问题解决方面，例如在自动定理证明中，通过训练语言模型人工智能生成代表路径的标记序列，帮助在不追踪整个可能性图的情况下找到解决问题的路径。 2. 在生物和医疗保健市场中，AI 有助于将昂贵、人力密集、效率较低且难以获得的服务转化为更低成本、更高效、甚至更有效的“计算”，带来巨大收益。 3. 在技术变革方面，AI 大模型的出现脱离了传统互联网基于 ifelse 的最底层逻辑，重塑了互联网，其变革量级可能与移动互联网处于同一级别，甚至可能达到与蒸汽机出现同量级。 4. 在语音技能方面，大模型与通过规则和分词策略训练而成的语音技能 NLU 存在本质差别，大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性，运作逻辑难以观测。

AI（Artificial Intelligence，人工智能）是一门令人兴奋的科学，它旨在使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 对于AI的理解，对于不具备理工科背景的文科生来说可能较困难，可将其当成一个黑箱，只需要知道它是某种能模仿人类思维、理解自然语言并输出自然语言的东西即可。其生态位是一种似人而非人的存在，技术再发展，这一生态位也不会改变。 从技术层面看，最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明，用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序，就能编写程序让计算机做事。但有些任务，如根据照片判断人的年龄，无法明确编程，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，这类任务正是AI所关注的。 在应用方面，GenAI（Generative AI，生成式AI）是基于深度学习技术，利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新数据或内容的AI应用。它通过大规模数据集训练深度神经网络模型，学习规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成，为游戏、娱乐和产品设计等提供解决方案，典型的GenAI包括ChatGPT、GPT4等。AIGC（AIGenerated Content）则指利用GenAI创建的内容，如图像、视频、音频、文本和三维模型，国内主要在相关法律法规框架下对其进行监管。

以下是从零开始介入 AI 学习的建议： 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。 6. 对于中学生： 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，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 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 7. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。

以下是从零开始学习 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，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。

学习人工智能（AI）对于新手来说是一段充满挑战和机遇的旅程。以下是一份从零开始学习 AI 的详细指南： 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 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，包括图像、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。 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。

以下是从零开始学习 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。 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。

如果您想从零开始了解 AGI，可以按照以下步骤进行： 1. 记忆方面：先从 AI 的历史（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc）、基本术语（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu）、重要人物（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd）、方法和原理（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl）等开始了解，看看入门课程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w）。 2. 理解方面：进一步了解 AI 领域的主要思想和概念（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblC69kVi8xZMQ4B&view=vewFgR7hhS），将精选 AI 网站（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblrU3QwceYkyu5Y&view=vewhpVxSzR）和 APP 产品（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblLFKWXaBNu2RC8&view=vewDRCDZJH）都试一试。 此外，您还可以参考以下资源： 人工智能简史（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc）和 AI 绘画简史（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblbBhy4ig3JTr5z&view=vewTtypUZc）。 10 篇从 0 到 1 的文章（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl）。 10 篇深度文章（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblC69kVi8xZMQ4B&view=vewFgR7hhS）。 10 个重要人物（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd）和 100 位领军人物（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblPSIB8sJSwq8bb&view=vewuvGBXhd）。 言之有物|金句引用（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblnGZ55rkjJxQKJ&view=vewa05IP7l）。 80+名词解释（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu）。 20 本 AI 中文书籍（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl2sA7TLn8L4uYp&view=vewjfsOgyJ）。

以下是从零开始学习 AI 工具的建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，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。 探索一些面向初学者的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 对于图像生成，无界 AI 是一款可以在线 AI 生成图片的网站，适合初次尝试的小伙伴。 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。 此外，如果您需要画 CAD 图，以下是一些相关的 AI 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，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：是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：是一款基于 AI 的设计软件，可以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：是一款基于 AI 的 CAD 软件，可以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. 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，这些工具可以根据用户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。

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. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 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，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。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

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。

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。

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。