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吴恩达有《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》下载资源

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以下是吴恩达《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》的相关资源：

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References

初学者

|名称|作者/来源|总结|链接|发布日期|必看星标|图片||-|-|-|-|-|-|-||微软的AI初学者课程|微软|推荐阅读《Introduction and History of AI》从这里起步|[https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/)|2023/02/10|👍🏻|||AI for every one（吴恩达教程）|吴恩达|前ChatGPT时代的AI综述|[https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6](https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6)|2023/03/15|👍🏻|||大语言模型原理介绍视频（李宏毅）|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|[https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/](https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/)|2023/05/01||||谷歌生成式AI课程|谷歌|注：前4节课为入门课|[目录：谷歌生成式AI课程](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DTm0way7QiKyHckMXsjc00kIn6e)|||||ChatGPT入门|OpenAI|注册、登录、简单使用方法等|[目录：ChatGPT入门](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc)||||

《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友

May：今天研究Kimi，开始使用[Kimi最全指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QT9Ywsl66isyHNkYWqgcFrpAnec)感受：也就是从这里开始，我抱着每天向kimi问100个问题的心态，调整自己的思考模式，工作和生活中让自己能发觉需要问的问题，然后让自己养成有问题问AI的习惯[heading2]DAY6 2024.5.31学习吴恩达生成式人工智能课程[content]May：应朋友强烈推荐，插队先看吴恩达的课程资源：吴恩达B站搜索对应关键词，有很多课程资源：吴恩达《面向所有人的生成式AI入门课程Generative AI for Everyone》学习笔记：[2024.5《生成式AI入门课程》吴恩达](https://getgaoding.feishu.cn/docx/G1rJdc6kAo25oLxi9vpcg3EknXb)用时：抽空陆续3天学完[heading2]DAY7 2024.6.1探索用AI解决一个真实问题[content]May：有一个明确的议题，看怎么解任务：我的团队最近要写一份行业研究报告，我试试看AI怎样能帮到我[议题：用AI写行业研究报告](https://getgaoding.feishu.cn/docx/O9KvdxzKTorOfQxicmYcsEVJnSh)

2023 年历史更新（归档）

强烈推荐[AI课程目录](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblenNiaJkoTiQDQ&view=vewZ12GaXz)下的：《[吴恩达：生成式AI入门视频课程](https://waytoagi.feishu.cn/record/YXnLrDtgvedy4jcKEoLctMcVnDb)》，这是本月吴恩达推出的新课程，一共31集，宝玉老师每天翻译一集，可在B站上观看学习；Google Deepmind的新论文：[《Levels of AGI:Operationalizing Progress on the Path to AGI》](https://waytoagi.feishu.cn/record/SE1RrFZsgeMagRc8ch9cGx0unqc)将AGI从“性能”和“通用性”两个维度分成了六个层级，GPT-4是Level 1，刚刚到“涌现”的阶段；[用prompt识别个人信息，包含年龄、位置、性别甚至收入等](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YX56wgXPtiI2xFkXXFZcvrSEnqd);

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小白怎么学AI
对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其适合纯 AI 小白，学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。学习时间灵活，资源免费开源。 对于纯小白开发应用，可参考以下案例：比如一位只玩过图形化编程的女孩，在暑假超脑 AI 黑客松期间，靠 Claude 和家长的帮助，用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目，先学明白背后的原理，在此基础上开发复杂项目。最好有人类导师，一开始把任务拆解到足够小，针对性地设计学习路径，并密切关注随时从坑里捞人。
2025-02-07
ai搜索引擎
以下是一些常见的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，能通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 有人做了一个名为“ThinkAny”的 AI 搜索引擎，其作者选择做这个产品基于三个原则：感兴趣、有价值能带来成就感、在能力范围内。作者在了解了一些相关项目代码和底层技术“RAG”（检索增强生成，包括检索、增强、生成三个步骤）后决定尝试。
2025-02-07
给我一个关于ai应用提示词的整理文档
以下是为您整理的关于 AI 应用提示词的相关内容： Apple Intelligence 中的提示词： 在最新开发者测试版中包含生成式 AI 功能，其模型中的指示会在对聊天机器人说话前默认出现。 如“有用的邮件助理”AI 机器人会被告知如何根据邮件内容提问，指示包括“将答案限制在 50 个单词以内，不产生或编造虚假信息”等。 生成 Apple Photos 中“回忆”视频的指示集存在一些限制，如“不要写宗教、政治等负面内容”。 AI 应用于工作场景制作单词卡片的提示词： 核心目的包括生成符合要求的单词卡内容，并填入 Excel 文件中。 生成过程中先给出基本示例，再根据不同生成内容限定规则。 测试结果显示可同时解析多个单词，大体格式符合要求，但存在部分效果偏差和设定改变，可通过复制粘贴等方式处理。 批量产出时需上传压缩文件并完成套版操作。 关于 AI 幻觉的提示词相关思考： 网上找到的总结公众号的提示词存在输出与实际不符的情况。 总结类文章，AI 可能未读完整个文章，大语言模型可能未真去搜索网页，更像是开发商的“狡猾”，而非“AI 幻觉”。
2025-02-07
如何用ai生成ppt
以下是使用 AI 工具生成 PPT 的几种方法和步骤： 一、使用 Process ON 1. 网址：https://www.processon.com/ 2. 输入大纲和要点 确定操作方式，目前该工具提供两种方式： 导入大纲和要点： 手动复制，相对比较耗时间。 导入方式： 复制最终大纲的内容，到本地的 txt 文件后，将后缀改为.md。如果看不见后缀，可以自行搜索开启后缀。 打开 Xmind 软件，将 md 文件导入 Xmind 文件中。 Process ON 导入 Xmind 文件。以导入方式新建思维导图，选择准备好的 Xmind 文件，导入成功。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题，点击 AI 帮我创作，生成结束。 3. 选择模版并生成 PPT 点击下载，选择导入格式为 PPT 文件。 选择模版，再点击下载。如果喜欢用 Process ON 的小伙伴，没有会员，可以某宝买个一天会员。 二、使用闪击 1. 网址：国内网站，不需要魔法。地址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 2. 选择模版 3. 输入大纲和要点 由于闪击的语法和准备的大纲内容有一些偏差，可以参考下官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 将之前准备的大纲转换成适配闪击的语法。 4. 生成 PPT 点击文本转 PPT，并且在提示框中选择确定，得到转换后的 PPT，可在线编辑。 5. 导出 导出有一些限制，PPT 需要会员才能导出。 三、AI 生成 PPT 的主要思路 1. 导入大纲到工具生成 PPT 以爱设计为例，其他工具基本上操作方式大同小异，都是基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 的生成。具体步骤，可以移步到 MindShow、闪击、爱设计等章节。 2. 优化整体结构 按照公司要求，可以自行优化字体、图片等元素。针对下载后的 PPT，可以删改内容，以达到心理预期。
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
所有AI软件
以下是一些常见的 AI 软件： 1. 创作方面： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 市场营销 2. 100 个 AI 应用（81 100）： AI 摄影参数调整助手：利用图像识别、数据分析技术，常见于摄影 APP 参数调整功能，市场规模达数亿美元，可根据场景自动调整摄影参数。 AI 音乐情感分析平台：运用机器学习、音频处理技术，有音乐情感分析软件，市场规模达数亿美元，能够分析音乐的情感表达。 AI 家居智能照明系统：基于物联网技术、机器学习，如小米智能照明系统，市场规模达数十亿美元，可实现家居照明的智能化控制。 AI 金融风险预警平台：通过数据分析、机器学习，有金融风险预警软件，市场规模达数十亿美元，能提前预警金融风险。 AI 旅游路线优化平台：借助数据分析、自然语言处理，如马蜂窝路线优化功能，市场规模达数亿美元，可根据用户需求优化旅游路线。 AI 游戏道具推荐系统：使用数据分析、机器学习，常见于游戏内商城推荐功能，市场规模达数亿美元，能根据玩家需求推荐游戏道具。 AI 天气预报分时服务：基于数据分析、机器学习，如彩云天气分时预报，市场规模达数亿美元，提供精准的分时天气预报。 AI 医疗病历分析平台：运用数据分析、自然语言处理，如医渡云病历分析系统，市场规模达数十亿美元，可分析医疗病历，辅助诊断。 AI 会议发言总结工具：借助自然语言处理、机器学习，如讯飞听见会议总结功能，市场规模达数亿美元，能自动总结会议发言内容。 AI 书法作品临摹辅助工具：利用图像识别、数据分析，如书法临摹软件，市场规模达数亿美元，可帮助书法爱好者进行临摹。
2025-02-07
李宏毅《生成式人工智能导论》课件
以下是关于李宏毅《生成式人工智能导论》的相关信息： 课程目录： 1. 第 0 讲：课程说明（2024 年 2 月 24 日） 2. 第 1 讲：生成式 AI 是什么？（2024 年 2 月 24 日） 3. 第 2 讲：今日的生成式人工智慧厉害在哪里？从「工具」变为「工具人」（2024 年 3 月 3 日） 4. 第 3 讲：训练不了人工智慧？你可以训练你自己—神奇咒语与提供更多资讯（2024 年 3 月 3 日） 5. 第 4 讲：训练不了人工智慧？你可以训练你自己—拆解问题与使用工具（2024 年 3 月 10 日） 6. 待更新…… 第 0 讲课程说明的要点： 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，作为你魔术师的开始。包括体验用生成式 AI 打造应用、体验训练自己的生成式 AI 模型。同时提到负面体验，如大模型训练花时间（以周为单位）、结果不可控。 3. 影响模型能力的指标很多，常规会看参数的量级来评估，量级指数级增长，FOMO，如 2019 年 GPT2.0 15b 参数，2024 年 GPT3.5 70b 参数。 附录： 1. 课程介绍：这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍生成式 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。 2. 学习目标：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，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 3. 学习内容：包括什么是生成式 AI、生成式模型、生成式对话、预训练语言模型、生成式 AI 的挑战与展望等方面。 4. 学习资源：教材《生成式 AI 导论 2024》，参考书籍《深度学习》，在线课程李宏毅的生成式 AI 课程，开源项目 OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 5. 学习方法。 课程地址：https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8
2025-01-16
生成式AI
生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术，其内容可以是多模态的，包括文本、图像、音频、视频等。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，它和 AIGC 有所不同。AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 是 OpenAI 推出的，早期是一种模型，目前逐渐演变成一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过从大量现有内容中学习生成基础模型，应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题，也可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题。 在工具方面，如 Google Cloud 的 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台，Generative AI Studio 允许快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，Model Garden 可发现和交互基础及第三方开源模型。 以 Midjourney 为代表的工具在图形领域，可根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像，这种通过文本命令获得图像的方式叫 Prompting，是全新形态的人机交互。其背后的原理涉及数据、映射和扩散三个概念。首先是数据，包括获取各种图像存档和创建特定数据集以获得足够基础来特征化物体、风格或概念。其次是映射，AI 使用算法识别和提取图片关键视觉特征。最后是扩散，AI 能通过创造性扩散过程探索和创造新的视觉表达形式。
2025-01-02
什么是生成式ai？
生成式 AI 是一种人工智能技术，能够生成新的、未曾存在的内容，这些内容可以是多模态的，包括文本（例如文章、报告、诗歌等）、图像（例如绘画、设计图、合成照片等）、音频（例如音乐、语音、环境声音等）、视频（例如电影剪辑、教程、仿真等）。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段，通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习进行训练，得到一个“基础模型”。在应用阶段，基础模型可用于生成内容并解决一般性问题，还可使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 AIGC 又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容，例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，它是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。
2025-01-02
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法具有以下启示： 1. 立法理念方面：我国与欧盟在人工智能立法上有共通之处，如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则，在我国相关法律法规中已有所体现，欧盟法案对我国立法工作具有重要参考意义。 2. 特殊领域监管方面： 算法推荐、深度合成、生成式人工智能是我国规制人工智能的具体领域。欧盟法案对这些领域的某些产品或服务有特殊回应，一定程度上印证了我国特别监管的必要性。 对于深度合成，欧盟法案强化了系统使用主体信息透明度的要求，与我国相关规定有一致性，但我国规定更全面，不过存在规定交叉重复适用的问题。 对于生成式人工智能，欧盟法案将其视为“基础模型”的一种类型，并规定了额外义务，我国相关规定在义务上更为全面。 3. 监管体系方面： 中国针对不同涉及算法的互联网信息服务，以落实主体责任为基本落脚点，将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。 欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架，通过对人工智能系统进行评估划分风险层级，并匹配不同责任措施和差异化监管，进一步界定了各类主体的义务。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照，论述欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟《人工智能法案》对我国在生成式人工智能方面立法的启示主要体现在以下几个方面： 1. 监管框架出发点：中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务，以落实主体责任作为基本落脚点，将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架，通过对人工智能系统进行评估，划分为不同风险层级，并匹配不同的责任措施和差异化监管。 2. 风险分类分级监管与算法安全评估：在我国，相关指导意见和法规已提出风险防控和算法分级分类安全管理的要求，以及对生成式人工智能服务的分类分级监管要求。欧美在这方面的路径和方法虽有争议，但总体上对我国仍具借鉴意义。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照，论述欧盟人工智能法案对我国相关立法的启示。可以举例
欧盟《人工智能法案》对我国相关立法的启示主要体现在以下方面： 1. 监管框架出发点：中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务，以落实主体责任为基本落脚点，将“服务提供者”作为相关义务的履行主体，如《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理办法》等。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架，通过对人工智能系统进行评估，划分为不同风险层级，并匹配不同责任措施和差异化监管。 2. 风险分级管理：我国与欧盟在立法理念上有共通之处，如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则，在我国相关法律法规中已有所体现。 3. 对拓展市场的影响：如果我国的AI项目有意拓展欧洲市场，由于针对不同市场重新训练特有模型的效率不高，将因“木桶原理”而不得不根据欧盟《人工智能法案》对产品进行调整。 总之，欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。
2024-12-31