以下是关于 AI 笔记和日记的相关内容:
学习笔记:AI for everyone 吴恩达
《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友
AI分为ANI和AGI,ANI得到巨大发展但是AGI还没有取得巨大进展。ANI,artificial narrow intelligence弱人工智能。这种人工智能只可做一件事,如智能音箱,网站搜索,自动驾驶,工厂与农场的应用等。AGI,artificial general intelligence,做任何人类可以做的事[heading5]机器学习[content]监督学习,从A到B,从输入到输出。为什么近期监督学习会快速发展,因为现有的数据快速增长,神经网络规模发展以及算力快速发展。[heading5]什么是数据?[content]数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。如何获取数据,一,手动标注,二,观察行为,三,网络下载。使用数据的方法,如果开始搜集数据,可以马上将数据展示或者喂给某个AI团队,因为大多数AI团队可以反馈给IT团队,说明那种类型数据需要收集,以及应该继续构建那种类型的IT基础框架。数据不一定多就有用,可以尝试聘用AI团队要协助梳理数据。有时数据中会出现,不正确,缺少的数据,这就需要有效处理数据。数据同时分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据可以放在巨大的表格中,人们理解图片,视频,文本很简单,但是这种非结构化数据机器处理起来更难一些。
说明:1.适合纯AI小白:如果你还在观望AI,不知道从何入手,可以参考我这个日记。你可以先看左边的目录,会发现我现在已经快到100天了,在这个时间跨度里,我从一开始的到处看看到现在觉得自己已经走在了一条学习AI的轨道上。2.学习模式是什么:我平时有记录笔记的习惯,所以积累了这份AI学习日记。我最近整理复盘了这将近100天记录的日记后,我发现我学习AI的模式是输入→模仿→自发创造。如果你没有自信一开始就用费曼学习法来接触AI,那你可以试试我这个实践出来的学习模式。3.学习内容:我日记里的学习内容你可以不用直接复用,因为AI的节奏太快了,很多学习的材料在半年后的现在可能已经不适用了。比如coze之前共学的那些课程,你会发现coze已经改版了,如果你按照老课程来模仿,产品功能不一样了,对你来说会有转换的门槛。你可以去waytoAGI社区发现你自己感兴趣的AI领域,去学习你自己想学的最新的内容。4.有时间学吗:在半年多的时间跨度中,其中有100天在学习AI,所以这里的DAY(天数)不是每天依次进行,而是有空的时候学习。目前我进行到了90天,希望自己能够坚持满100天,甚至更多时间。5.学习状态:我在2024年保持了比较好的学习状态,有意愿和动力也能头脑清醒的学进去东西。这种状态不仅体现在学AI,我在2024年还看了33本书,像《穷查理宝典》这样的大部头都能看进去。所以如果你看到这个100天日记觉得自己很难做到,那是学习状态没有到最好,不用有心里压力,能学多少算多少就行。6.有费用吗:本日记中学习资源的内容都是免费开源的,真的很感谢这些把信息开源的人,这样会AI的人才会越来越多。我也是秉持这个理念,把我的学习日记开源了
May的学习笔记:也就是把里面我认为需要截图下来的知识,保存在这里,方便我在学这门课的过程中翻看回忆。这也是视觉记录的一种方式[李宏毅2024春《生成式人工智能导论》1](https://getgaoding.feishu.cn/docx/MdBIdv1u4o7ba9xmZwgcidubnCh)[李宏毅2024春《生成式人工智能导论》2](https://getgaoding.feishu.cn/docx/KK2BdiyqmobYn4xnz2scuW7Qnxe)Call back:2周前开始看,内容确实太多了,终于看完了。全程做了笔记感受:我需要系统性的了解生成式人工智能的底层原理,但是看很多技术性的科普真看不懂。李宏毅教授的这个课程我看下来,反馈是我能看懂[heading2]DAY9 2024.6.3小红书的AI博主[content]May:小红书科技博主小红书官方指南:【企微文档】小红书科技内容_成长手册V1.1https://doc.weixin.qq.com/doc/w3_Ac0Avwa7ACkyJSXHMxkS52WzTSnT4?scode=ANAAyQcbAAg8ZakZDRz4uMIS5RAEw感受:了解这个信息,但是我才刚刚开始了解AI,小红书的内容产出方式太费时间了。我需要把时间都用来更深入的了解,让自己成为真正的会用AI的人,而不是现在就开始做皮毛信息的加工者。而且现在AI加工信息太容易了,如果只是做信息加工这一层,太容易被AI替代了