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如何系统的学习AI

Answer

以下是系统学习 AI 的方法:

对于中学生:

  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: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。

对于新手:

  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。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,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,找到一系列为初学者设计的课程。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。特别推荐李宏毅老师的课程。
  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。
  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。

在医疗保健领域,鉴于人工智能依赖的神经网络基础,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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References

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

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。

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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AI 视频软件
以下是一些 AI 视频相关的软件和方法: 视频工具建议: 方法 0:guahunyo 老师做了个工作流,使用 comfy 工作流,参考 方法 0【Dreamina 深度图出图+出视频】:使用 Dreamina 图片生成功能 https://dreamina.jianying.com/aitool/image/generate ,上传深度图,选择适应画布比例,填写描述 方法 1【MJ 出图+AI 视频软件】:方法作者为迦/小龙问路,使用 Midjourney 垫图➕描述出图,再去视频工具中转成视频。可下载项里的深度图,打开 Midjourney 官网 https://www.midjourney.com/ ,局部重绘有难度,最终方式可分开画,先画个被关着的红衣服女孩,再画个二战德国士兵的背影,再合成后丢给 MJ 方法 2【Dall E3 出图+AI 视频软件】:使用 Dall E 直接描述出图,再去视频工具中转成视频 视频模型:Sora,参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/S5zGwt5JHiezbgk5YGic0408nBc 工具教程:Hedra,参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PvBwwvN36iFob7kqZktcCzZFnxd 应用教程: 视频转绘,参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZjKpwSd5hiy6ZhkiBVHcOBb6n9r 视频拆解,参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WeKMwHRTmiVpYjkVdYpcFjqun6b 图片精修,参考 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CfJLwknV1i8nyRkPaArcslWrnle 几个视频 AIGC 工具: Opusclip 可利用长视频剪成短视频 Raskai 可将短视频素材直接翻译至多语种 invideoAI 输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频 descript 屏幕/播客录制>PPT 方式做视频 veed.io 可自动翻译自动字幕 clipchamp 是微软的 AI 版剪映 typeframes 类似 invideoAI,内容呈现文本主体比重更多 google vids
2025-02-21
最好用的生成 ppt 的 ai 工具
以下是一些好用的生成 PPT 的 AI 工具: 1. MindShow:这是一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,可能提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,目标是简化设计流程,让用户专注于内容表达和创意发挥,还可能包含互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 2. 爱设计 3. 闪击 4. Process ON 5. WPS AI 6. Gamma:在线 PPT 制作网站,允许通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。网址:https://gamma.app/ 7. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,允许通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 8. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理领域技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》
2025-02-21
日常生活怎样利用AI
日常生活中可以通过以下方式利用 AI: 信息收集与整理:早晚速读朋友圈的文章,学习如何有效地收集、整理和检索信息,打造个人知识库。 编程与脚本编写:编写小代码、小脚本。 数据处理:转换数据并呈现,从图像和图形中提取数据。 语言相关:翻译、改换风格,总结视频内容,分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼。 工具使用:用通义听悟整理录音笔记,用 React 实现选中即解释,本机跑大语言模型工具,选词翻译、解读、拓展等。 社交与交流:与各种 AI 机器人聊天,比较多个大语言模型的回答。 AI 在各行业的应用场景广泛,包括: 医疗保健:医学影像分析辅助诊断疾病、加速药物研发、提供个性化医疗方案、机器人辅助手术等。 金融服务:风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人服务等。 制造业:预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 对于个人而言,利用 AI 的选择包括: AI 转型:行业加 AI,如喜茶在新零售门店管理、营销销售、客户服务中应用 AI,金蝶拓展新的 AI 业务。 生活应用:在 WaytoAGI 学习 Agent 知识后搭建 bot 提高工作或学习效率,应用 AI 养成自驱自律习惯,用 AI 辅助教育培养下一代。
2025-02-21
适合做excel的AI工具
以下是一些适合用于 Excel 的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,让用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。
2025-02-21
推荐些AI文章
以下是为您推荐的一些 AI 文章: 1. 《新手如何学习 AI?》 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,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 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。还可通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等,并掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后通过实践巩固知识,使用各种产品创作,知识库有实践作品和文章分享。 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。 2. 《01通往 AGI 之路知识库使用指南》 包括关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍,AIPO 线下活动及 AI 相关探讨,way to AGI 社区活动与知识库介绍,AI 知识库及学习路径的介绍,时代杂志评选的领军人物,AI 相关名词解释,知识库的信息来源,社区共创项目,学习路径,经典必读文章,初学者入门推荐,历史脉络类资料等内容。 3. 《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》 作者 Allen 旨在帮助入门同学建立框架,推荐了两个有重大帮助的视频: 由」,50 分钟速通 AI 大模型原理。 某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频「」,一共两期,内容都值得观看。
2025-02-21
AI生图哪个软件好用
目前市面上有不少好用的 AI 生图软件,以下为您列举一些常见的: 1. DALL·E2:由 OpenAI 开发,能够根据输入的文本描述生成逼真的图像。 2. StableDiffusion:具有强大的生成能力和丰富的自定义选项。 3. Midjourney:生成的图像富有创意和艺术感。 不同的软件在功能、生成效果和使用难度上可能有所差异,您可以根据自己的需求和偏好进行选择。
2025-02-21
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 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,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(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,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。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 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。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 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。 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。
2025-02-21
普通人怎么学习ai赚钱
以下是为普通人学习 AI 赚钱提供的一些指导: 对于零基础小白: 1. 网上有很多基础课程可供选择,例如科普类教程。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档,理解每个参数的作用和设计原理,避免在面试中出现知识盲区。 3. 推荐使用一些练手的 Prompt 工具。 岗位技能要求: 1. 具备综合的个人能力,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、抽象并集成成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 案例分享: 1. 二师兄在房地产行业从业二十年,计算机零基础。他从二月开始学习 AI 绘画,三月啃完相关教程并开始炼丹,四月尝试 AI 变现项目,五月加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。 需要注意的是,公司招聘 AI 提示词工程师岗位时,通常不会多招其他懂 AI 的岗位,因此需要个人具备较为全面和敏捷的能力。同时,若想将 AI 用于赚钱,还需不断探索和实践,找到适合自己的变现途径。
2025-02-21
怎么从零开始学习AGI
从零开始学习 AGI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。以下是一些建议: 1. 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。 2. 学习前要澄清自己的状态,比如可能不理解 AI 和提示词工程等。 3. 学习过程中要注重兴趣,关键词如“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“先动手”等。 4. 学以致用,通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 5. 像马斯克一样,从基础的数学开始学习,逐步扩展到相关的高级领域。 记住,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。
2025-02-21
新人怎么学习ai
对于新人学习 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),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。 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。 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。
2025-02-21
有java scala hadoop spark flink开发经验员工入门AI 学习提纲以及对应学习内容
以下是为有 Java、Scala、Hadoop、Spark、Flink 开发经验的员工提供的 AI 入门学习提纲及对应学习内容: 1. 学习资源推荐: 系统化学习:观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等,并整理学习笔记与大家交流互动。 社区共创学习:参与社区共创活动,通过做小项目反向推动学习。 参考资料:A16Z 推荐的 AI 相关原理内容,包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理、大语言模型词语接龙原理等基础知识。 官方 cookbook:open AI 的官方 cookbook,小琪姐做了中文精读翻译。 历史脉络资料:整理 open AI 的发展时间线、万字长文回顾等。 2. 学习路径: 从提示词开始学习与各类模型的对话,了解其重要性和结构化提示词的优势。 学习过程中可以先从国内模型工具入手,不花钱,若想进阶再考虑高阶方向。 3. 其他学习方式: 创作者将内容做成可视化形式,后续会发到群里。 上传相关 PPT 用作参考。 从温达、李弘毅老师课程等学习入门。 了解时代杂志评选的百位领军人物。 学习 AI 相关名词解释,如 AGI、AIGC、agent、prompt 等,可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 订阅赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等获取最新信息并投稿。 参与社区活动,如 AIPU、CONFIUI 生态大会、每月的切磋大会、新活动 AIPO 等。
2025-02-21
学习ai步骤
以下是学习 AI 的步骤: 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,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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 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。 此外,借助 AI 学习编程的关键在于打通学习与反馈循环,比如从 Hello World 起点开始,验证环境、建立信心、理解基本概念,打通“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。使用流行语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS),先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能。借助 AI 生成代码后请求注释或解释,帮助理解代码。遇到问题三步走:复现、精确描述、回滚。AI 是强大的工具,但仍需人工主导,掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。
2025-02-20
怎么让AI识别对话,并生成结构化数据存储到我的软件系统里
要让 AI 识别对话并生成结构化数据存储到软件系统里,可以参考以下方法: 1. 基于结构化数据来 RAG:如果原始数据本身就是结构化、标签化的,不必将这部分数据做向量化。结构化数据的特点是特征和属性明确,可用有限标签集描述,能用标准查询语言检索。以餐饮生活助手为例,流程包括用户提问、LLM 提取核心信息并形成标准查询、查询结构化数据、LLM 整合回复。 2. 利用 Coze 平台设计 AI 机器人:创建好 Bot 后,从“个人空间”入口找到机器人,进行“编排”设计。Coze 平台常用的概念和功能包括提示词(设定 Bot 身份和目标)、插件(通过 API 连接集成服务)、工作流(设计多步骤任务)、触发器(创建定时任务)、记忆库(保留对话细节,支持外部知识库)、变量(保存用户个人信息)、数据库(存储和管理结构化数据)、长期记忆(总结聊天对话内容)。设计 Bot 时要先确定目的,比如“AI 前线”Bot 的目的是作为 AI 学习助手,帮助职场专业人士提升在人工智能领域的知识和技能,并提供高效站内信息检索服务。 注:Coze 官方使用指南见链接:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ,遇到疑问也可查阅该指南。
2025-02-18
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」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。同时,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。 二、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。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,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。 三、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。我建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、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。 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 (1)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。 (2)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 (1)统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 (2)线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 (3)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 (1)监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 (2)无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 (3)强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 (1)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。 (2)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 (1)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)。 (2)激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
AI提示词系统课程有哪些
以下是一些 AI 提示词系统课程: 1. 藏经阁个人专栏中的课程: LangGPT 社区年度分享:AI 交流的艺术 系统论述文章:构建高性能 Prompt 之路—结构化 Prompt Prompt 进阶—提示链(Prompt Chain)和多提示词协同 LangGPT—让人人都能编写高质量 Prompt 提示工程培训:入门到精通系列课程 2. 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的课程: 2024 年 7 月 19 日至 21 日的 DAY33 至 DAY35 吴恩达的 prompt 课程 目录:吴恩达讲 Prompt ChatGPT 提示工程中文翻译版(仅用于学习分享) 3. 从零开始:AI 视频制作小白的成长之路中的相关内容,但主要是关于提示词应用的案例和经验,而非具体的课程。
2025-02-15
大模型如何使用应用系统数据
大模型使用应用系统数据可以通过检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)技术来实现。 RAG 是一种结合检索和生成的技术,能够让大模型在生成文本时利用额外的数据源,从而提高生成的质量和准确性。其基本流程为:首先,当用户给出输入,如问题或话题,RAG 会从数据源(如网页、文档或数据库记录)中检索出相关的文本片段,这些片段称为上下文。然后,RAG 将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型(如 GPT),输入通常包含提示,指导模型生成期望的输出,如答案或摘要。最后,RAG 从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 从大模型的整体架构来看,其分为以下几层: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑和数据支持,例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层:包括静态的知识库和动态的三方数据集。这里的数据层指的是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层:包含 LLm(大语言模型,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现)或多模态模型(如文生图、图生图等模型,训练所用数据为图文或声音等多模态数据集)。 4. 平台层:如大模型的评测体系或 langchain 平台等,是模型与应用之间的组成部分。 5. 表现层:即应用层,是用户实际看到的地方。
2025-02-14
你能系统性的概述一下ai的能力包含哪些吗
AI 的能力主要包含以下方面: 1. 在品牌卖点提炼中: 逻辑推理:通过分析数据和信息,为寻找品牌卖点提供思路。 数据分析:快速处理和分析相关数据,提取有价值的信息和模式。 内容理解和输出:理解用户提供的内容,按照正确结构梳理并输出有效的内容。 但需要注意的是,AI 对公司的具体情况了解程度接近于 0,更适合作为引导型助手,在思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 在网页浏览模拟中: 像 GPT4VAct 这样的多模态 AI 助手能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览的行为。 它可以通过视觉理解技术识别网页元素,目的是自动完成一些人工操作任务,提高工作效率。 3. 在通用人工智能(AGI)的发展等级中: 聊天机器人:具备基本对话能力,依赖预设脚本和关键词匹配,用于简单服务和查询响应。 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT。 智能体:不仅能推理,还能执行全自动化业务,但目前仍需人类参与。 创新者:能够协助人类完成新发明,如预测蛋白质结构等。 组织:最高级别,能自动执行组织的全部业务流程。
2025-02-14
图生图 / img2img:上传一张图片,然后系统会在这个图片的基础上生成一张新图片,修改一些提示词(Prompt)来改变新图片的效果 , 给我推荐这类大模型
以下为您推荐可用于图生图(img2img)的大模型: 1. Stable Diffusion(SD)模型:由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发,参数量约 1B,可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。在图生图任务中,SD 模型会根据输入的文本提示,对输入图片进行重绘以更符合文本描述。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码成机器能理解的数学信息,用于控制图像生成。 2. Adobe Firefly image 2 模型:上周发布了 Beta 测试版本,增加了众多功能,模型质量提升。默认图片分辨率为 20482048,对图片的控制能力增强,具有更高质量的图像和插图生成、自定义选项和改进的动态范围。支持生成匹配(img2img),应用预先选择的图像集中的风格或上传自己的风格参考图像以创建相似图像,还有照片设置、提示建议、提示链接共享、反向提示词等功能。
2025-02-12