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零基础学习ai先学习哪一步

Answer

对于零基础学习 AI,您可以按照以下步骤进行:

  1. 了解 AI 基本概念:
    • 建议阅读「从这里启程」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,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,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。

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,无论是零基础还是中学生,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。

二师兄的AI启蒙之路(2024年)

我叫二师兄,来自上海,典型的80后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。兴趣爱好:悠悠球、数码产品、游戏、音乐、手办、乐高、汽车2024年[heading1]一月[content]4070TiSuper发售,我买了显卡配了4K160显示器,备战2024年8月发售的国产3A大作黑悟空和2025年发售的GTA6[heading1]二月[content]过年后,在七彩虹的售后群,有个老哥在分享用AI绘画的心得,问他要了SD秋叶安装包,下载了教学视频,自此迈出AI学习的第一步[heading1]三月[content]啃完SD的所有教程,秉着不浪费显卡资源的原则开始炼丹,人脸、画风、风景、景观、建筑的丹练了一些,不过因为图片数据集的质量一般,且很多是公司里的项目案例图片,所有lora仅供自嗨[heading1]四月[content]与小伙伴探讨AI变现的途径,尝试用GPT和SD制作图文故事绘本、小说推文的项目,因组员各自忙于事业而不了了之。但过程中练了一些绘本风格的丹。[heading1]五月[content]因公司岗位可能有调动,提前把电脑运到武汉的家里,但最终工作地点仍在昆明,开启了长达五个月无硬件支持的AI学习之路。有幸加入到Prompt battle社群,开始了Midjourney的学习,这一阶段打磨了另一种形式的文生图提示词学习。

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

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如果您对 AI 工具的英文不熟悉,想要快速掌握并寻找可替代的中文 AI 工具,以下是一些建议和推荐: 提升英语能力以更好地掌握 AI 工具: 多进行英语阅读,包括 AI 相关的文章和文档。 参加英语培训课程或学习在线教程。 中文 AI 工具推荐: 秘塔写作猫(https://xiezuocat.com/):是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译。支持全文改写,一键修改,实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作(https://ibiling.cn/):是智能写作助手,能应对多种写作需求,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作(https://effidit.qq.com/):由腾讯 AI Lab 开发的创作助手,能提升写作效率和创作体验。 此外,使用 AI 学习一门外语可以通过以下方法和工具: 方法: 利用语言学习应用,根据个性化体验和进度调整练习内容。 借助 AI 对话助手模拟对话练习,提高交流能力。 工具: 语言学习应用: Duolingo:使用 AI 个性化学习体验,提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用,选择语言,按课程指引学习。 Babbel:结合 AI 技术提供个性化课程和练习,注重实际交流技能。注册账户,选择课程,按学习计划学习。 Rosetta Stone:使用动态沉浸法,通过 AI 分析进度提供练习和反馈。注册并选择语言,使用多种练习模式学习。 AI 对话助手: ChatGPT:可模拟对话练习,询问语法、词汇等问题,模拟交流场景。在聊天界面选择目标语言进行对话。 Google Assistant:支持多种语言,可进行日常对话和词汇学习。设置目标语言,通过语音或文本输入互动。 另外,Trae Win+Mac 版已全量上线,标配 Claude3.5sonnet 模型免费不限量,编辑器所有功能原生支持中文,是一款对中文用户友好的 AI 编程工具。
2025-02-19
如何用Ai工具做好产品营销,适合新媒体运营
使用 AI 工具做好产品营销,适合新媒体运营,可参考以下步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速获取关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具,根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:依靠 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:利用 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:让 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 10. 营销活动分析:依靠 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:利用 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 在电子商务领域,AI 工具已成为重要助力。像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具能帮助品牌创建吸引人的产品照片。除产品照片外,AdCreative、Pencil 可制作营销材料,Frase 或 Writesonic 能编写 SEO 优化的产品描述。未来,用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建完整的电商商店及营销材料。
2025-02-19
AI在强业务规则的公文写作场景可以如何应用?
在强业务规则的公文写作场景中,AI 可以通过以下方式应用: 1. 先梳理传统公文写作工作流,包括选题、搜资料、列提纲、起标题、配图片、排版发布等环节。 2. 在资料搜集环节,可以使用 AI 搜索工具辅助,提高搜集效率和准确性。 3. 在写作环节,可引入如 Claude 等工具辅助创作。 4. 对于公文润色,AI 能够在保留文章结构和准确性的基础上,提升公文质量。 5. 例如“学习强国公文助手”,可以帮助用户进行文汇检索、AI 公文书写等。 需要注意的是,在引入 AI 之前要先理清传统工作流,明确每个环节的因果逻辑和输入输出关系,以业务逻辑为先,让 AI 为更高效地达成业务目标服务。
2025-02-19
AI在垂直领域的应用
AI 在垂直领域有广泛的应用,以下为您详细介绍: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于分析医学图像,辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估:评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 投资分析:分析市场数据,帮助投资者做出明智投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题,解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输:暂未提及具体应用。 在 2024 年,AI 在以下领域有新的应用与发展趋势: 1. 机器人研究:苹果 Vision Pro 成为必备工具,用于远程操作控制机器人的运动和动作。 2. 医学:利用大模型生成合成数据,如微调 Stable Diffusion 生成高保真度和概念正确的合成 X 射线扫描数据。 3. 企业自动化:新方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型解决传统机器人流程自动化的限制,提高工作流理解准确率和完成率。 在电子商务领域,AI 工具已被广泛整合,如 Flair、Booth 和 Bloom 帮助品牌创建产品照片,AdCreative、Pencil 制作营销材料,Frase 或 Writesonic 编写产品描述,未来有望通过简单描述创建完整电商商店及营销材料。
2025-02-19
人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、生成式AI(AIGC)的区别与联系
AI(人工智能)是一个广泛的概念,旨在让机器模拟人类智能。 机器学习(ML)是AI的一个分支,指计算机通过数据找规律进行学习,包括监督学习(使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,如分类和回归)、无监督学习(处理无标签数据,让算法自主发现规律,如聚类)和强化学习(从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗)。 深度学习(DL)是一种机器学习方法,参照人脑构建神经网络和神经元,由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI(AIGC)能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于:深度学习是机器学习的一种重要方法,机器学习又是实现人工智能的重要途径,而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如,生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络,对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型(LLM)如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
ai作画中, 如何把一个建筑物变成jellycat
要将一个建筑物变成 Jellycat 风格,您可以按照以下步骤操作: 1. 打开即梦 AI,选择图片生成,网址为:https://jimeng.jianying.com/ 2. 输入提示词,格式为:Jellycat 风+毛茸茸的建筑物名称,例如“Jellycat 风+毛茸茸的埃菲尔铁塔”,您可以充分发挥创意。 3. 选择最新的模型,将精细度拉到最大值。 4. 点击生成,几秒钟后就能看到您想要的图片效果。 以下是一些案例参考: 提示词:jellycat 风格,一个毛茸茸的埃菲尔铁塔 提示词:jellycat 风格,一个毛茸茸的锅子和饺子 提示词:jellycat 风格,一个毛茸茸的星巴克咖啡杯 提示词:jellycat 风格,一个毛茸茸的水蜜桃 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/4w1dEvlH1l6mqTrPLGPC4g
2025-02-19
我是一个小白,怎么能在这个网站上学习
以下是为您提供的在网站上学习 AI 的一些建议: 1. 从基础的 prompt 开始:在 3.5 刚出现时,对 AI 生成原理的理解加上写好 prompt,能提高问问题和解决问题的效率。 2. 参与社区活动:例如《谁是人类》这类活动,社区中已经解决了很多门槛问题,只需花时间和做准备。 3. 利用开发工具:如 Windsurf ,它具有卓越的上下文理解能力、强大的功能特性和广泛的应用支持,能让环境配置变得轻松,还能自动完成一些重复性操作,支持多语言和跨平台。 4. 从游戏入手:像通过 Coze 平台打造图像流游戏 Bot ,掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法,了解如何配置图像生成功能,并不断优化。 希望这些建议对您有所帮助。
2025-02-19
如何快速学习cursor
以下是关于快速学习 Cursor 的相关内容: Cursor 附带一组第三方文档,可通过@Docs 符号访问。若要添加自定义文档,可通过@Docs>Add new doc 实现,粘贴所需文档的 URL 后会显示相应模式,之后 Cursor 会索引并学习文档,您就能像使用其他文档一样将其用作上下文。在 Cursor Settings>Features>Docs 下可管理自定义文档,能进行编辑、删除或添加新文档的操作。 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南: 下载 Cursor:https://www.cursor.com/ 注册账号,可用邮箱(如 google/github/163/qq 邮箱)登录。 安装中文包插件。 参考相关链接获取更多信息: 做一个贪吃蛇游戏(在网页中玩)的需求设置:在设置中 Rule for AI 配置,按 ctrl/cmd+i 输入需求,如“帮我做一个贪吃蛇游戏,这个游戏的规则和逻辑如下……”,并清晰表达需求,包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增、游戏结束等方面。 Cursor 总结: 优点:是对话式编程工具,像在线编程学习机,集代码编写、报错调试、运行于一体,能以对话方式消除学习代码的恐惧感,适合简单、原型类项目,能让小白无压力入门代码,解决实际问题,提高专业程序员效率。 不足:目前 AI 编程替代专业程序员是伪命题,它较适合简单项目,复杂和商业化应用有困难,需考虑长期维护、用户场景和稳定性等因素。代码编写只是开发一环,程序员工作还包括需求评估沟通、架构设计、调试部署等多个模块,大语言模型面对复杂项目可能改好一个 bug 产生一个新 bug。但应积极拥抱技术发展,从需求出发解决实际问题,让小白也能编程。
2025-02-19
学习路径
以下是不同方向的学习路径: LLM 开发学习路径: 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础:包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论,以及自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理:包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理,BERT 的预训练和微调方法,掌握相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调:包括大规模文本语料预处理,LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等,微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署:包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术,模型评估和可解释性,模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习:结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练,分析和优化具体 LLM 工程案例,研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态:关注顶会最新论文、技术博客等资源。 AI 与宠物结合的学习路径: 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化。 AI 技术研究方向学习路径: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 AI 应用方向学习路径: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 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。
2025-02-19
我是一个小白,我想要一个deepseek学习路线
以下是为您提供的 DeepSeek 学习路线: 1. 首先,通过相关报道和研究,了解 DeepSeek 在全球 AI 社区的意义,包括技术突破与资源分配策略。重点关注其长上下文能力、量化商业模式以及对 AI 生态系统的深远影响。您可以参考: 2. 深入研究 DeepSeek 在架构和工程上的创新,例如 MoE、MLA、MTP 和 FP8 混合精度训练。思考其在工程和应用平衡中的高效优化方式,以及开源与闭源竞争的相关反思和 AI 生态未来发展方向。相关内容: 3. 了解 DeepSeek R1 模型,它属于基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考来提升回答质量。理解这种模拟人类深度思考的能力以及其背后独特的“教育方式”。 4. 学习 DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro,它将图像理解和生成统一在一个模型中。了解其具有的两种本领,包括理解模式和画画模式,以及其核心的 DeepSeek 语言模型、特别训练法、与 Diffusion 模型的区别、好处和关键设计等方面。
2025-02-19
入门学习
新手入门学习 AI 可以参考以下步骤: 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,能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。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,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。 如果是入门强化学习: 1. 如果没有概率论和线性代数基础,且差不多都忘完了,可以去看一下相关课程学习一下,大约周末一天时间能搞定;如果不关注公式,这一步可先忽略。 2. 对机器学习没有基础的话,可以先看吴恩达的课程,有大致理解后,再看李宏毅的课程作为补充。如果单纯想入门学习强化学习,只需要看李宏毅课程前几节讲完神经网络那里就差不多了,这个视频课程估计要看 25 小时左右。 3. 学完之后可以跟着《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》一起动手学习学到的概念,写写代码,入门的话看前五章就好,本篇文章的很多资料也整理自这本书,大约 10 小时左右。 4. 接下来可以看看 B 站王树森的深度学习的课程,先看前几节学习强化学习的基础知识点,大约 5 小时左右。 5. 到这个阶段可能还是懵的,需要上手做点项目,可以看《动手学强化学习》这本书,已开源 https://hrl.boyuai.com/,只看到 DQN 的部分,大约十几小时。
2025-02-19
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key:基础 URL 为 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3,填好之后点击保存,关掉提醒弹窗。请对于这一步进行细节说明
以下是配置“DeepSeekR1”模型的 API key 的详细步骤: 1. 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ (火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台)。 2. 创建一个接入点:点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为“DeepSeekR1”。如果出现“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”的提示,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议,一路点击开通(免费)。如果无提示则直接到第 5 步,点击确认接入。 4. 确认以下无误后,点击“确认接入”按钮。 5. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”,复制这个推理点的 ID 放到微信里保存。 6. 保存后再点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】。如果已经有 API key 了,就直接查看并复制。如果没有,则点击【创建 API key】,复制好之后,放到微信里保存。 7. 也可以使用其他插件,下面为举例示意使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 8. 打开聊天页面,点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 9. 基础 URL 填写:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。 10. 配置完成。
2025-02-15
你好,我想做一个用照片做视频的博主,请帮我构思一套详细的视频号起号的框架、流程、以及每一步骤的详细执行指导
很抱歉,目前没有关于用照片做视频的博主起号的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架和流程,以及每一步骤的简要执行指导供您参考: 框架: 1. 明确视频号定位:确定您的视频号是以何种风格、主题展示照片视频,例如旅行照片集、宠物照片故事等。 2. 内容策划:规划好要发布的照片系列,制定一个长期的内容计划。 3. 品牌塑造:包括起一个吸引人的账号名称、设计独特的头像和封面。 流程: 1. 账号注册与设置:选择一个易记且与主题相关的账号名,完善个人简介,突出您的特色和价值。 2. 素材准备:整理和筛选高质量的照片,并对其进行分类。 3. 视频制作:使用合适的软件将照片制作成精彩的视频,添加音乐、特效等元素增强吸引力。 4. 发布策略:选择合适的时间发布视频,保持一定的发布频率。 每一步骤的详细执行指导: 账号注册与设置: 账号名要简洁、有特色,能反映您的视频主题。 个人简介要清晰地介绍您的视频号定位、能为观众带来什么价值。 素材准备: 从大量照片中挑选出清晰、美观、有故事性的照片。 按照主题或时间顺序对照片进行分类,方便后续制作。 视频制作: 学习并熟练使用视频编辑软件,如剪映等。 选择适合照片风格的音乐,注意版权问题。 适当添加转场效果、文字说明等,提升视频的观赏性。 发布策略: 分析目标受众的活跃时间,例如晚上或周末。 初期可以每周发布 12 个视频,根据反馈逐渐调整频率。 希望以上内容对您有所帮助,祝您成功!
2025-02-08
我想尝试做一个初级ai项目 我是零基础 需要你告诉我每一步要做什么
如果您是零基础想尝试做一个初级 AI 项目,以下是每一步的建议: 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: 根据自己的兴趣选择特定的 AI 模块(比如图像、音乐、视频等)进行深入学习。 掌握提示词的技巧。 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。 在知识库分享实践后的成果。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解其工作原理和交互方式。 如果您想开发一个 AI 网站项目,具体步骤如下: 1. 需求分析与代码生成:明确项目的目标和需求,让相关工具生成代码。 2. 环境配置自动化:选择合适的技术(如 Vue+TypeScript),无需手动打开终端配置环境。 3. 问题诊断与修复:可能会出现报错,将报错信息返回给相关工具进行自动检查和修复。 4. 界面优化与细节打磨:优化导航栏等细节,插入细节图片,不断调整。 5. 功能迭代与完善:逐步完善项目功能。 如果您想成为一名 AI 提示词工程师,需要具备以下能力: 1. 岗位技能要求:市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 2. 学习方法: 对于零基础小白,可在网上找基础课程学习。 观看科普类教程。 阅读 OpenAI 的文档,理解每个参数的作用。 推荐使用一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。
2025-01-18
我是一个ai小白,我是个一个0基础的人,我想在这个网站进一步系统的了解ai的应用,请给我推荐一下
以下是为您推荐的系统了解 AI 应用的内容: 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、机器学习、深度学习等主要分支及其之间的联系。 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: 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)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,您可以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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品互动,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。 同时,您还可以学习以下 AI 相关知识作为基础: 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。 此外,您还可以参考以下文章和推荐: 1. 《》:推荐了适合新手使用的 AI 产品,如聊天对话类、图像类、视频类、PPT 类、音频类和私人定制类,包括国内外的产品如 Kimi、智谱清言、ChatGPT 和 Midjourney 等。 2. 《》:通过生动的故事探讨自然语言处理(NLP)、自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的核心概念。 3. 《》:设想了未来 150 年内 AI 原住民与智能机器的共生关系。
2025-01-13
你是一名资深程序员和经验丰富的编程教授,能够以通俗保姆式的方法教会小白从0开始编程序。现在要你教我完成如下任务:我需要编写一个程序,能够每天和不同的文生图大语言模型对话,生成不同场景下的机器人设计图片。应该怎么一步步实现?
以下是为您提供的从 0 开始编写一个能够每天和不同的文生图大语言模型对话,并生成不同场景下机器人设计图片的程序的步骤: 首先,对于小白来说,可以参考以下教程进行学习和操作: 1. 张梦飞的【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信: 重点感谢@熊猫大侠的不厌其烦的答疑解惑,并推荐@熊猫大侠的老王。 作者是看着 WaytoAGI 里大佬的文章学习制作的。有代码基础的同学,可以直接移步到这三篇教程中。 本篇教程适合“小白中的小白”,简单粗暴,不做讲解,复制粘贴即可。一步一图,保姆级指引。 本篇文章中,没有写每一步代码的含义和配置文件的对应含义。如果想要深入研究和调优,请移步上方推荐的三篇文章。 2. 大圣的胎教级教程:万字长文带你理解 RAG 全流程: 这是一篇面向普通人的 RAG 科普,不是面向 RAG 研究者的技术向文章。 文章一共 1.6 万字,旨在让您对 RAG 技术有更全面的认知,在使用 RAG 相关产品时,可以更好地理解其能力边界,从而充分发挥其潜力。 本文适合任何人,包括 AI 爱好者、为企业寻找知识库解决方案的老板、AI 产品经理等。 3. Yeadon 的写给小小白的从游戏入手学习搓图像流 bot: 学会将发布的图像流添加进 bot 中,并测试生成海报,解决无法在聊天界面显示图片的问题,重新调整图像流使其在对话窗口显示图片,最后发布 Bot。 通过这份教程,可以学会如何在 Coze 平台上打造一个有趣的 AI 游戏助手,掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法,了解如何配置图像生成功能。 希望以上内容对您有所帮助,祝您编程顺利!
2024-12-29
AI目前发展到了那一步?普通人可以用AI做什么?怎样开启AI的学习之路?
AI 目前的发展情况较为复杂和多样化。在一些领域,如自然语言处理、图像识别等,已经取得了显著的成果,但仍有很大的发展空间和挑战。 对于普通人来说,利用 AI 可以做很多事情,例如: 1. 内容创作:借助 AI 写作工具生成文章、故事等。 2. 语言学习:使用语言学习类的 AI 应用提高语言能力。 3. 日常交流:通过 AI 聊天机器人获取信息和解答疑问。 如果您想开启 AI 的学习之路,可以参考以下步骤: 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,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。掌握提示词的技巧也很重要,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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 此外,在医疗保健领域,开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型有助于 AI 理解模式和关系,反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事特定领域如医疗保健的 AI 可能比创建全能 AI 更容易,我们需要特定领域的专家 AI,并让其接触到顶级从业人员的多样化视角,以避免复制危险的偏见。鉴于人工智能依赖的神经网络基础,这些专家 AI 可能通过元学习比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。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。
2024-12-17
Ai基础入门
以下是新手学习 AI 的基础入门指南: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,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。 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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 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。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 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。 此外,第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期:大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】,讲师为梦飞,WaytoAGI Agent 核心创作者,词元映射 CEO。课程安排如下: |时间|主题|课程内容| |||| |01/22 20:00<br>|0 基础入门篇:写代码像聊天一样简单<br>可以进入钉钉群获取更多文档:https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space|AI 编程的能力与边界<br>通义灵码上手指南<br>一句话 AI 编程小游戏展示| |01/23 20:00<br>|AI 编程实战篇:人人都能“福从天降”|0 基础带练“福从天降”小游戏<br>自然语言生成更多小游戏<br>如何在 Github 部署并生成在线链接| 加入通义灵码钉钉共学群(钉钉群号:78080029971),大咖在线答疑!
2025-02-19
零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 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。 知识库提供了很多实践后的作品、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。 此外,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
怎么零基础学习agi
以下是零基础学习 AGI 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。 此外,还有一些个人的学习心得供您参考: YoYo 作为文科生,在学习 AGI 之前不懂代码和英语,注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路。学习后能够搓多 Agent 的智能体,进行营销文案 demo、SQL 代码进阶学习应用,创建了多个智能体,并在公司中实践智能客服从创建到应用的过程。其学习路径的关键词为:少就是多先有个初识目录索引推荐兴趣最重要先动手,强调学以致用,通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 另外,银海在 0 基础跨界 AI 编程共学中,进行了关于图像流和图片生成分享流构建完整工作流的尝试,包括通过定时任务、从图片站点获取或按关键词搜索来更新图片和推广语,以商品图为基础创建梗句内容,在新建的 VQ AGI 团队空间进行图像流工作以及将抠图后的元素与海报合成等操作。
2025-02-18
零基础,如何开始学搭建
对于零基础学习搭建,以下是一些建议和相关资源: 从网站搭建方面,您可以参考以下直播内容: 大雨将介绍软件安装情况并分享零基础搭建可修改网站的目标。在直播中,大雨会先介绍需要下载的东西并去转发,还会询问观众编程基础、学习目标等。当天目标是搭建网站并修改,目的是降低编程难度。 大雨介绍了自己的职业背景,包括曾在央企做架构师、外企做咨询顾问、互联网公司产品经理,现在运营公众号。他提到去年开始认识一些人,上个月在切磋大会后开始做 AI 编程相关的事,表示做编程不是为成为程序员,而是提高日常工作学习效率,还提及后续的共学安排。 共学搭建网站部分,主要围绕搭建自己网站所需的账号注册展开,包括 GitHub 与 Radio 账号注册流程。 关于 Stable Diffusion 方面,您可以在知乎上查看以下教程: 深入浅出完整解析 Stable Diffusion(SD)核心基础知识,涵盖系列资源、核心基础原理、核心网络结构解析、搭建使用推理流程、经典应用场景、训练自己的 AI 绘画模型等多个方面。 如果您想搭建 AI 微信聊天机器人,可以参考以下内容: 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建,重点是修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置时需留意相关参数,如私聊或群聊的触发前缀、群组自动回复的配置等。
2025-02-16
如何零基础入门
以下是零基础入门 AI 的一些建议: 1. 学习 Cursor: 下载 Cursor:https://www.cursor.com/ 注册账号,可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱,接受二维码登录。 安装中文包插件。 参考相关文章: 在设置中 Rule for AI 配置,按 ctrl/cmd+i 输入需求。 2. 成为 AI 提示词工程师: 岗位技能要求包括市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 零基础小白学习建议:找网上的基础课程,看科普类教程,阅读 OpenAI 的文档以理解参数作用。 推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. 学习 Stable Diffusion: 可参考 Nenly 发布的零基础入门课及配套学习文档。 了解安装攻略,包括如何安装、启动软件。 下载课程内提及的模型文件、扩展插件及所需素材。
2025-02-14