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学习AI的书籍

Answer

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。
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References

书籍推荐：三本神经科学书籍

可能你需要的3本基础学科书籍📖AI是多学科交叉的产物，在学习和运用具体的能力时，比如学习他人的prompt模板或设计prompt，与AI协作（对话沟通）等等，有一些基础学科作为基底，或许能打开AI的新天地：1.《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，认知神经科学之父经典力作，系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。CyberDaily：想象AI像人一样思考与决策，而不是让AI像计算机输入输出。2.《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）这本书，让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。CyberDaily：得益于神经网络的联结主义，知识并非存在于某个文档或者知识库或者在记忆区里，而是存在于知识与知识之间，这是一场流动的盛宴，而非躲藏在某个区域的金库。3.《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls等著）神经生物学领域内的一本世界级名著，涵盖了神经科学的方方面面，系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。CyberDaily：将以上两本一起食用，效果更佳，造物主设计的人脑值得细细研究和理解。

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

[heading3]书籍推荐-作为新手入门1.作为新手入门，在Python方面，我会推荐这些：《Python学习手册》：动物园家的书，名声在外《Python编程》：新手友好1.在AI方面，我会推荐这些：《人类简史》：「认知革命」的相关章节令我获益匪浅《深度学习实战》：按脉络，梳理了ChatGPT爆发前的AI信息与实践[heading3]课程&资源&信息推荐[content]对于Python，以及各种AI工具的使用，我会最优先的推荐B站up主「PAPAYA电脑教室」的Python入门课（他的很多课都很棒，而且完全免费）：https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019对于现在的大模型，我相信很少有人比Andrej Karpathy讲得更好，毕竟他也是OpenAI创始团队的成员油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_gB站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob对于资料库，我非常推荐AJ和众多小伙伴们共创的资料库（一个飞书文档）：🌈通往AGI之路（一个飞书文档）这应该是当下最全的中文AI资料库，免费、开源、共创。包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远是第一时间更新https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e[heading1]最后愿大家[heading1]Good Good Study[heading1]Day Day Up!!!

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

作为新手入门，在Python方面，我会推荐这些：《Python学习手册》：动物园家的书，名声在外《Python编程》：新手友好在AI方面，我会推荐这些：《人类简史》：「认知革命」的相关章节令我获益匪浅《深度学习实战》：按脉络，梳理了ChatGPT爆发前的AI信息与实践[heading3]课程&资源&信息推荐[content]对于Python，以及各种AI工具的使用，我会最优先的推荐B站up主「PAPAYA电脑教室」的Python入门课（他的很多课都很棒，而且完全免费）：对于现在的大模型，我相信很少有人比Andrej Karpathy讲得更好，毕竟他也是OpenAI创始团队的成员油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_gB站地址：对于资料库，我非常推荐AJ和众多小伙伴们共创的资料库（一个飞书文档）：🌈通往AGI之路（一个飞书文档）这应该是当下最全的中文AI资料库，免费、开源、共创。包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远是第一时间更新https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e

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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
有哪些AI知识库
以下是一些常见的 AI 知识库： 1. 通往 AGI 之路：这是一个由开发者、学者和有志人士参与的学习社区和开源的 AI 知识库。它提供了全面系统的 AI 学习路径，帮助用户了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。用户可以通过在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。其相关信息包括公众号、网站、内置知识库 AI 助手、B 站、小红书、X（Twitter）等渠道的内容。 2. 大圣的相关知识库：在大圣的中，以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解，目的是帮助非编程人士理解 AI 时代的知识库。
2025-02-07
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
AI阅读书籍的最佳实践是什么？
以下是关于 AI 阅读书籍的一些最佳实践： 1. 方法论萃取： 针对不同类型书籍的阅读和记忆方法进行分类，探讨共性方法论。 研究阅读和记忆的思维模型及小技巧。 思考如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍，通过目录大纲确定核心内容。 确定一本书的阅读次数和顺序。 考虑读书过程中做笔记还是读完后回忆做大纲。 探索如何教刚毕业的孩子学会有效读书。 根据上述问题的答案设计“书籍阅读助手”“催我读书”等 Prompt，并不断优化和迭代。 2. 成为博物学家： 了解各个领域的知识，在恰当的时候调用。 参考权威、准确、有框架、成体系且好读的推荐书单，如涵盖心理学、人工智能、经济学等 13 个学科的书单。 3. 批判性思考： 思考在哪些情况下使用和不使用 AI 辅助阅读。 避免将 AI 作为默认选项，例如在使用地图导航时，不应完全依赖，而应注重自身对环境的观察和记忆。
2025-01-31
AI相关的书籍推荐
以下是为您推荐的与 AI 相关的书籍： 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，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）：系统介绍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）：涵盖神经科学的方方面面。 Python 和 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”相关章节有价值。 《深度学习实战》：梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。
2025-01-22
神经网络相关书籍推荐
以下是为您推荐的神经网络相关书籍： 1. 《这就是 ChatGPT》：作者被称为“在世的最聪明的人”，研究神经网络几十年，创作了 Mathematica、Wolfram 等备受推崇的软件。该书的导读序是美团技术学院院长刘江老师回顾了整个 AI 技术发展的历史，对于了解 AI、大语言模型计算路线的发展，起到提纲挈领的作用。 2. 关于神经网络信念网络方面的研究文献： Gail A.Carpenter and Stephen Grossberg.1988.The ART of Adaptive Pattern Recognition by a SelfOrganizing Neural Network.Computer 21,3,7788. H.Bourlard and Y.Kamp.1988.Autoassociation by multilayer perceptrons and singular value decomposition.Biol.Cybern.59,45,291294. P.Baldi and K.Hornik.1989.Neural networks and principal component analysis:learning from examples without local minima.Neural Netw.2,1,5358. Hinton,G.E.&Zemel,R.S.,Autoencoders,Minimum Description Length and Helmholtz Free Energy.,in Jack D.Cowan;Gerald Tesauro&Joshua Alspector,ed.,‘NIPS’,Morgan Kaufmann,,pp.310. Ackley,D.H.,Hinton,G.E.,&Sejnowski,T.J.,147169. LeCun,Y.,Chopra,S.,Hadsell,R.,Ranzato,M.,&Huang,F..A tutorial on energybased learning.Predicting structured data,1,0. Neal,R.M.,71113. Hinton,G.E.,Dayan,P.,Frey,B.J.,&Neal,R.M.,11581161. 此外，您还可以参考“三本神经科学书籍”，原文地址：https://web.okjike.com/originalPost/64f2b8ff0c915376a20c5d61 作者：
2025-01-14
推荐学习Aigc的入门理论书籍
以下是为您推荐的学习 AIGC 的入门理论书籍和相关资料： 1. 《AIGC Weekly19》：其中包括腾讯非常系统的 Stable Diffusion 介绍文章，马丁整理的关于 AIGC 的碎片化思考，多邻国创始人 Luis von Ahn 专访，Meta AI 发布的自监督学习“烹饪书”，以及回顾大语言模型发展历程的内容。 2. 《AIGC Weekly01》：包含对 Stable Diffusion 工作原理的介绍，Emad 写的关于 SD V2 模型的笔记，Hugging Face Inference Endpoints 指南，GPT4 预测相关内容，以及关于 AI 时代工作未来的读物。 3. 【AI 学习笔记】：介绍了 AI 大模型的相关概念，如生成式 AI、相关技术名词（包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等）、技术里程碑（如 2017 年谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文）等。
2025-01-01
如果用ai通过学习我所指定的书籍或网页，之后再输出给我想要查阅和学习的内容呢？
目前的 AI 技术可以通过对指定的书籍或网页进行学习，然后为您提供相关的内容。这通常涉及自然语言处理和机器学习的技术。 一种常见的方式是使用文本分类和信息抽取的算法，对输入的书籍或网页内容进行分析和理解，提取关键信息。然后，根据您的需求和查询，通过生成文本的方式为您输出相应的内容。 但要实现这一过程，可能需要一些特定的工具和技术，并且效果可能会受到数据质量、模型复杂度以及您的需求明确程度等多种因素的影响。 您可以考虑使用一些专门的知识管理工具或智能助手，它们可能具备这样的功能，能够帮助您更高效地获取所需的信息。
2024-12-30
生成式人工智能或者专门的书籍教程是什么意思？这种人工智能有什么用？现在市面上有免费的吗？要是没有免费的我去翻外网也可以
生成式人工智能是一种能够创建新内容的人工智能技术。以下是关于生成式人工智能的一些详细信息： 课程方面： 台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了其基本概念、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。通过学习该课程，可掌握基本概念和常见技术，能使用相关框架搭建简单模型，了解发展现状和未来趋势。学习内容包括： 1. 什么是生成式 AI：定义和分类，与判别式 AI 的区别，应用领域。 2. 生成式模型：基本结构和训练方法，评估指标，常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话：基本概念和应用场景，系统架构和关键技术，基于模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：发展历程和关键技术，优缺点，在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：面临的挑战和解决方法，未来发展趋势和研究方向。 改变创意工作方面： 生成式人工智能在创意工作中发挥着重要作用。例如，生成模型经过训练后，可针对特定内容领域进行“微调”，催生了用于生物医学、法律、法语等的专用模型，以及适用于不同目的的 GPT3 等。NVIDIA 的 BioNeMo 是用于在超级计算规模上训练、构建和部署大型语言模型的框架，适用于生成化学、蛋白质组学和 DNA/RNA 等内容。但使用生成式人工智能仍需人工参与，人类要输入提示让其创建内容，创造性的提示会产生创造性的输出，“即时工程师”可能成为新职业。该领域已出现 DALLE 2 图像提示书和提示市场。 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。 学习方法：根据课程内容和资源，制定适合自己的学习计划，多实践、多思考。 目前市面上有部分免费的生成式人工智能资源，但也有收费的。需要注意的是，未经许可翻外网可能存在法律风险，请您谨慎选择。
2024-12-24
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
怎么系统的学习ai
以下是系统学习 AI 的方法： 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。 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。
2025-02-07
请给我整理一套怎么才能学习和使用AI的方法，列举几个例子是怎么能快速的理解ai的发展历史及原理
以下是一套学习和使用 AI 的方法，以及帮助您快速理解 AI 发展历史及原理的途径： 一、学习 AI 的方法 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。 二、快速理解 AI 发展历史及原理的途径 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。 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。
2025-02-07