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怎么系统的学习ai

Answer

以下是系统学习 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,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。
  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:
    • 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,无论是一般学习者还是中学生,都可以从编程基础、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。

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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

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

鉴于人工智能依赖的神经网络基础,这些专家AI可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情;即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家AI的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家AI可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是AI——的教师。

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Deep seek如何实现电气化的AI制作。
DeepSeek 在实现电气化的 AI 制作方面具有以下特点和优势: 1. 在编码任务中表现出色,推出了 deepseekcoderv2,组合了速度、轻便性和准确性。 2. 是唯一支持联网搜索的推理模型。 3. 具有强大的推理能力,参数少,训练开销与使用费用小,开源且免费。 4. 由没有海外经历甚至没有资深从业经验的本土团队开发完成。 5. HiDeepSeek 工具能让 DeepSeek 像人类交流时那样,在给出答案的同时展示思考过程,使其回答更可信,帮助发现可能存在的误解或偏差。 如果您想进一步了解 DeepSeek 的相关内容,您可以通过以下方式: 1. 直接访问相关网页链接马上用起来,也有移动 APP。 2. 使劲用,疯狂用,尝试用它基本取代传统搜索。 3. 去看看别人是怎么用的,去试试其他大模型,了解 AI 擅长什么,不擅长什么,如何调教,然后继续解锁与迭代属于自己的用法与更多工具。
2025-02-07
怎样把AI与CAD结合?
将 AI 与 CAD 结合可以参考以下几个方面: 1. 学术研究: 搜索相关学术论文,了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。可通过 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,了解其应用和案例。 3. 在线学习资源: 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,了解 AI 在 CAD 设计中的应用。 4. 技术交流: 加入相关的技术论坛和社区,如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等,与专业人士交流学习。 关注 AI 和 CAD 相关的博客和新闻网站,了解最新技术动态和应用案例。 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,了解实际项目中的应用和效果。 一些可以用来画 CAD 图的 AI 工具包括: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成了 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。 此外,TexttoCAD 可以通过文本 Prompt 生成 CAD 模型,其 UI 开源,但模型需付费。官网:
2025-02-07
ai学习
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,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」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-02-07
AI大模型应用面试题
以下是一些与 AI 大模型应用相关的面试题: 在游戏行业,大模型不仅能降低成本,还能打造创新玩法,如网易的《逆水寒》在美术开发、NPC 与玩家交互等方面的应用。请问您对这种应用的看法和理解? 在人力资源管理领域,AI 覆盖了从招聘到员工绩效评估等各个环节。请谈谈您对这种应用的认识以及其可能带来的影响。 在基础办公提效方面,如 PPT、Excel 等,AI 能从单个任务到角色协同显著提高工作效率。您认为这种提高在实际工作中的具体表现和重要性如何? 对于健身行业中的 AI 减重顾问,既能解决售前客服问题,又能进行健康监护,您如何看待这种应用的前景和挑战? 如何在 10 分钟内在网站上增加一个 AI 助手?比如创建大模型问答应用,包括获取大模型的推理 API 服务等步骤。 作为 AIGC 产品经理,在大模型方面,如对算法的熟悉程度、了解的大模型及其评价、快速体验各种模型的方法、大模型应用落地中注入领域知识的方式、大模型应用的评测、保证大模型价值观无害、对 PE 的理解及相关案例、对大模型微调及 RAG 的理解和优势、用大模型解决传统模型无法解决的业务问题、大模型面临的新安全危险及解决方法、幻觉的产生及解决手段等方面,您有怎样的见解和经验?
2025-02-07
哪个ai工具可以让模糊的老照片变清晰
以下是一些可以让模糊的老照片变清晰的 AI 工具和方法: 1. 使用 Stable Diffusion : 将照片放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。您可以参考文章——。 将图片发送到图生图当中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。这个放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章——。切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可以什么都不写,以免对原图产生干扰。 为了做到颜色与内容的统一,可以启用之前讲到过的一款 cutoff 插件来进行控制,依次按顺序设置好颜色提示词。您可以参照文章——。 2. 图像放大修复在 AI 绘画领域中必不可少,旧照片重现清晰可以利用 AI 技术进行图像修复,保留珍贵回忆。以前手机拍摄的低分辨率图片,也可以用 AI 技术进行高清修复。人像高清修复方面,不需要专业相机设备,用手机拍摄的照片也能通过 AI 技术修复至高清大片。而且,AI 技术不单单只是修复图片,还可以用于图像分辨率的无限扩大且不失真。例如马斯克原始图像分辨率为 234x180 像素,高清修复扩图后可达到 1880x1440 像素,差不多达到 2k 分辨率的质量。多进行几次采样放大后,完全可以实现 8k 超清放大。
2025-02-07
有没有什么作为浮窗存在的 AI 陪伴应用?
以下是一些作为浮窗存在的 AI 陪伴应用: 1. Character.ai:是一个 AI 虚拟陪伴平台,用户可与数百个 AI 驱动的角色交流,还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika:一款 AI 虚拟陪伴应用,用户能设计理想伴侣,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至发送照片。 3. Talkie:主打情感路线,有大量 npc,游戏和休闲娱乐体验感强,与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。 4. JanitorAI:无限制的 AI 陪伴应用。 5. Spicychat:无限制的 AI 陪伴应用。 6. CrushOn:无限制的 AI 陪伴应用。 每个应用都有其特定的应用场景和功能,您可根据自身具体需求选择合适的产品。
2025-02-07
学习AI的书籍
以下是为您推荐的学习 AI 的书籍: 神经科学相关: 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S. Gazzaniga;Richard B. Lvry;George R. Mangun):世界权威的认知神经科学教材,系统涵盖认知神经科学的多个方面。 《神经科学原理》(作者:Eric R. Kandel;James H. Schwartz):让您系统了解神经元的细胞和分子生物学等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G. Nicholls 等著):神经生物学领域的世界级名著,涵盖神经科学的多方面内容。 Python 与 AI 相关: Python 方面: 《Python 学习手册》:名声在外。 《Python 编程》:对新手友好。 AI 方面: 《人类简史》:“认知革命”的相关章节有帮助。 《深度学习实战》:梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。
2025-02-07
新手入门该看这个知识库里的哪些文章/视频,给我列一个学习 路径
以下是为新手入门提供的学习路径: 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,进行实践巩固知识,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。 此外,对于 WayToAGI 知识库的使用: 1. 如果觉得视频太多很晕,可以从 Agent 板块开始,比如链接: ,从下往上看,一个一个点进去,都有视频。共学都有视频,都是手把手从注册开始的教学,不会就多看几遍,基本保障一个工具能调通、一个 Agent 能搭好。如果觉得内容多,可以先挑听过的工具开始。 2. 看了一些视频之后,如果想看理论或应用,可以找到导航,想看哪里点哪里。比如链接: 。 3. 还可以从常见工具开始体验,比如: 工具入门篇(AI Tools):数据工具多维表格小白之旅,文章链接: ,适用人群为 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者,可满足 80%数据处理需求。 工具入门篇(AI Code):编程工具Cursor 的小白试用反馈,文章链接: ,适用人群为 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白,可降低技术壁垒。 工具入门篇(AI Music):音乐工具Suno 的小白探索笔记,文章链接: ,适用人群为 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白,可参与音乐制作。
2025-02-07
一、学习内容 1. AI工具的操作:了解并掌握至少一种AI工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 2. AI工具在本职工作的应用:思考并提出AI工具如何帮助你更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 3. AI工具在非本职工作的潜力推演:探索AI工具如何在你的非本职工作领域发挥作用,比如在公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面。提出这些工具如何被有效利用,以及它们可能带来的改
以下是关于学习 AI 的相关内容: 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域,如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用,思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者: 20 分钟上手 Python+AI,在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入,需体系化了解编程及 AI,至少熟悉 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句、循环语句)、函数(定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间)、模块和包(导入模块、使用包)、面向对象编程(类和对象、属性和方法、继承和多态)、异常处理(理解异常、异常处理)、文件操作(文件读写、文件与路径操作)。 2. 新手学习 AI: 了解 AI 基本概念,建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅,在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试,理论学习后通过实践巩固知识,在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手:ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解做得好,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 PC 端: 移动端(Android/ios): 2. 飞书:汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。
2025-02-07
deepseek学习资料
以下是关于 DeepSeek 的学习资料: 2025 年 2 月 6 日的智能纪要中,分享了 DP 模型的使用,其功能包括自然语言理解与分析、编程、绘图等。使用优势是能用更少的词让模型做更多事,思维发散,能给出创意思路和高级内容,但存在思维链长不易控制,可能输出看不懂或胡编乱造的内容,增加纠错成本的问题。审核方法可以用其他大模型来解读其给出的内容。使用时要有自己的思维雏形,多看思考过程,避免被模型冲刷原有认知。使用场景包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面,还有案例展示,如与孩子共读时制作可视化互动游戏,以及左脚踩右脚式的模型交互。此外,还分享了音系学和与大模型互动的内容,如通过对比不同模型的回答来深入理解音系学,与大模型进行多轮对话来取队名。DeepSeek 的相关文档在 3 群和 4 群有分享,也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取,介绍了 DeepSeek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等,未来活动预告有明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹,周一晚上学习多维表格中接入 DeepSeek。 1 月 27 日的宝玉日报中,包括拾象关于 DeepSeek r1 闭门学习讨论,讨论了其在全球 AI 社区的意义,如技术突破与资源分配策略,突出了长上下文能力、量化商业模式及对 AI 生态系统的影响,分析了创新路径及中国在 AI 追赶中的潜力与挑战。还有转关于 DeepSeek 的研究和思考,深入解析其在架构和工程上的创新,如 MoE、MLA、MTP 和 FP8 混合精度训练,强调不是简单模仿,对开源与闭源竞争进行了反思,并指出 AI 生态未来发展方向。 非技术人角度的研究总结,主要围绕天才养成记、“填鸭”之困、自学成才、纯强化学习等话题,力求帮助非技术读者深度理解 Deepseek R1,更好开展工作与生活。
2025-02-07
什么是AI Agent,我作为程序员该学习什么?能获得额外收入
您提供的内容与“什么是 AI Agent 以及程序员学习相关内容能否获得额外收入”的问题无关。AI Agent 是指具有自主决策和行动能力的智能体,能够在特定环境中感知、学习、推理和执行任务。作为程序员,如果您想学习与 AI Agent 相关的知识,建议您掌握以下方面: 1. 机器学习和深度学习的基础知识,包括常见的算法和模型。 2. 自然语言处理技术,以便能够理解和处理与智能体交互的语言信息。 3. 强化学习,这对于训练智能体做出最优决策非常重要。 4. 编程技能,熟练掌握 Python 等编程语言。 至于能否获得额外收入,这取决于多种因素,如您所开发的 AI Agent 应用的市场需求、您的技术水平和创新能力等。如果您能够开发出具有实用价值和创新性的 AI Agent 应用,并找到合适的商业机会,是有可能获得额外收入的。
2025-02-07
怎么用ai做家庭财务系统的excel
抱歉,当前提供的内容中没有关于如何用 AI 做家庭财务系统 Excel 的直接相关信息。但一般来说,您可以考虑以下步骤: 1. 明确家庭财务系统的具体需求和功能,例如收入、支出的分类,预算设定等。 2. 寻找支持 Excel 操作的 AI 工具或插件,有些工具可能能够根据您提供的需求和数据自动生成相关的表格和计算。 3. 在向 AI 提出需求时,尽可能详细地描述您的要求,包括格式、计算公式、数据来源等。 4. 对于生成的结果,进行检查和调整,确保其符合您的实际需求和财务逻辑。
2025-02-02
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
零基础如何系统学习ai
对于零基础学习 AI,以下是一个系统的学习路径: 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。 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。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的经验,比如系统性的学习,不要碎片化的输入,一开始就去系统的看几本书,听几门好课。可以加入像这样的社区,按照新手指引入门。
2025-01-31
零基础如何系统学习ai?
对于零基础学习 AI,以下是一个系统的学习路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」,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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 参考「」中的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 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。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 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。 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,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 实际应用的第一手体验。 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: 体验 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,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 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习),学习其在教育、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: 关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的经验: 系统性学习,打好基础,避免碎片化输入,通过看书听课进社区来学习。 加入 AI 社区,如,参考新手指引入门。
2025-01-31
系统学习agent构建
以下是一些关于系统学习 Agent 构建的内容: 一些 Agent 构建平台: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,提供环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景表现出色。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤: 规划:制定任务的关键方法,总结任务目标与执行形式,将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系,设计每个子任务的执行方法。 实施:分步构建和测试 Agent 功能,在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系,详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 完善:全面评估并优化 Agent 效果,整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点,通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。
2025-01-30
我想通过dify调整一个客服系统,但是总是不能很好的把知识库里的数据回复完整?
使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下: 1. 准备数据: 收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集: 在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式: Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用: 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化: 收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-29