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学习ai步骤

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以下是学习 AI 的步骤:

  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,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「入门:AI 学习路径」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。

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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。

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

宝玉 日报

🫧宝玉日报「11月18日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️👨‍💻借助AI学习编程的关键:打通学习与反馈循环Hello World起点: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。AI学编程建议: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。🔗原文:[https://baoyu.io/blog/ai-programming-learning-](https://baoyu.io/blog/ai-programming-learning-feedback-loop)[feedback-loop](https://baoyu.io/blog/ai-programming-learning-feedback-loop)2⃣️🧠李继刚提示工程演讲:乔哈里视窗与提示词技巧

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ai绘画
AI 绘画具有多方面的特点和影响: 1. 与艺术界的双向影响: 改变传统艺术面貌:从生成艺术作品到辅助艺术创作,影响创作方式、审美观念和市场需求。 技术进步:从早期机械臂机器人到当前大语言模型,在创作质量和速度上取得突破,推动传统艺术数字化和普及化。 引发讨论和争议:人们对 AI 创作的艺术品接受程度与人类作品大致相同,但不太愿意将其视为艺术家;艺术家态度复杂,有期待也有担忧;带来从业者职业安全焦虑和“侵权”反对之声,挑战现有法律和伦理框架。 提供新可能性:帮助艺术家探索新表达方式、提高制作效率、降低成本,促进艺术与观众互动,提供个性化体验。 2. 关键词指南: 公式:主题+环境+气氛+灯光+色彩+构图+风格参考。 比如:将喜欢的艺术家、灯光、颜色等风格放到相应的关键词里。 3. 艺术与科技的融合: 呈现奇妙景象:将艺术与先进技术完美结合,引领艺术界走向未来。 探索之旅:利用机器学习和深度学习模拟创作过程,生成令人惊叹的作品,为艺术家提供新工具和观众带来新体验。 打破局限:不再局限于传统手工绘画技巧,通过技术手段开拓新领域,为艺术家提供灵感,为缺乏绘画技巧的人提供创作机会,使艺术更民主化和包容。
2025-02-21
weights ai 怎么下载
以下是关于 weights ai 下载的相关信息: 按照 FastGPT+OneAPI+COW 带有知识库的机器人完整教程进行环境配置,具体步骤如下: 第一步:cd/root||exit 1 第二步:下方两行粘贴进入,然后点击回车,等待下载完成。(如果这里有了卡点,进行不下去,可能是因为服务器网络问题,去拉取的时候下载不全,可以复制网址,手动去下载到电脑上。然后进入文件夹,找到 root 文件夹,把下载的文件上传进去就好了。) 第三步:然后把下边这行粘贴进去,点击回车。rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 第四步:继续粘贴:/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 第五步:继续,一行一行依次粘贴,依次回车:echo 'source /root/anaconda/bin/activate AI'>>~/.bashrc 第六步:执行完成后。刷新一下,重新进入终端,你会看到,最左侧出现了(AI)的字符。如果出现了,那么恭喜你。配置完成 智谱 AI 提供的所有开源模型均可以在以下平台进行下载: 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人安装环境: 点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口 在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有 python 粘贴入以下代码,确认是否有 pip 如果没有 python 和 pip,先进行 python 的安装,安装包下载地址:(有小伙伴说下载不了,我打包上传了,为了方便下载就没用云盘。只是 7 天会失效去公众号【Equity AI】回复“HOOK”就好了,下载地址 https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c)
2025-02-21
两张照片还原人脸,用什么AI工具
以下是一些可用于两张照片还原人脸的 AI 工具和方法: 1. Stable Diffusion: 启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染功能,在显存不够时放大图片。 利用 GFPGAN 算法将人脸变清晰,可参考文章。 将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本放大两倍,切换到 sd2.1 模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可不写。 2. Midjourney(MJ):加上简单的相机参数、写实风格,使用 MJ v 6.0 绘图,可调整图片比例。 3. InsightFaceSwap: 输入“/saveid”,idname 可随意填写,上传原图。 换脸操作输入“/swapid”,id 填写之前设置的名称,上传分割好的图。 选择效果较好的图片,注意插件每日免费使用次数。 此外,还会用到 PS 进行图片的角度调整、裁切、裁剪、拼接等操作。
2025-02-21
AI编程的落地场景是什么
以下是 AI 编程的一些落地场景: 1. 智能体开发:从最初只有对话框的 chatbot 到具有更多交互方式的应用,低代码或零代码的工作流在某些场景表现较好。 2. 证件照应用:以前实现成本高,现在可通过相关智能体和交互满足客户端需求。 3. 辅助编程: 适合原型开发、架构稳定且模块独立的项目。 对于像翻译、数据提取等简单任务,可通过 AI 工具如 ChatGPT 或 Claude 解决,无需软件开发。 支持上传图片、文档,执行代码,甚至生成视频或报表,大幅扩展应用场景。 4. 自动化测试:在模块稳定后引入,模块变化频繁时需谨慎。 5. 快速迭代与发布 MVP:尽早发布产品,不追求完美,以天或周为单位快速迭代。 需要注意的是,AI 编程虽强,但目前适用于小场景和产品的第一个版本,在复杂应用中可能导致需求理解错误从而使产品出错。在进度不紧张时可先尝试新工具,成熟后再大规模应用。同时,压缩范围,定义清晰的 MVP(最小可行产品),先完成一个 1 个月内可交付的版本,再用 1 个月进行优化迭代。
2025-02-21
不同ai模型的应用场景
以下是不同 AI 模型的应用场景: 基于开源模型: Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区,提供平台让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享,用户无需深入了解技术细节即可创作出较高质量的作品。 基于闭源模型: OpenAI 的 DALLE 系列: 发展历史:2021 年初发布 DALLE,2022 年推出 DALLE 2,2023 年发布 DALLE 3,不断提升图像质量、分辨率、准确性和创造性。 模型特点:基于变换器架构,采用稀疏注意力机制,DALLE 2 引入 CLIP 模型提高文本理解能力,DALLE 3 优化细节处理和创意表现。 落地场景:2C 方面可控性强于 Midjourney,但复杂场景和细节处理能力不如 Midjourney;2B 方面与 Midjourney 场景类似。 商业化现状:通过提供 API 服务,使企业和开发者能集成到应用和服务中,采取分层访问和定价策略。 伦理和合规性:加强对生成内容的审查,确保符合伦理和法律标准。 大模型: 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助:用于代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助:创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像,未来可能扩展到视频内容生成。 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家沉浸式体验。 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关问题,提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务门槛。 这些只是部分应用场景,随着技术进步和模型优化,AI 模型在未来可能会拓展到更多领域和场景。同时,也需注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。
2025-02-21
爆款AI视频
以下是关于爆款 AI 视频的相关内容: 2025AI 春晚: 行业身份:首届 AI 春晚发起人&总导演,包括央视总台论坛&直播、TEDxAI 演讲、得到分享等。 爆款视频案例:快手&国家反诈中心合作,微博 650w+热搜,快手 520w+热搜(6 月 28 日);央视&海尔冰箱首支 AI 概念短片(6 月 29 日);个人制作视频,无推流,快手平台 636w 播放(6 月 29 日)。 社区与企业关系:涉及 WaytoAGI、AIGCxChina 等聚会,以及德必集团、万兴集团、福布斯 AItop50 等的论坛分享,还有嘉定区政府颁奖、温州 AI 音乐大会、腾讯研究院论坛、江西财经大学分享、宣亚集团分享等。 WTF:1w 粉 10w 粉仅仅用时 13 天,像素级拆解《动物时装秀》: 作者模仿动物时装秀账号效果不错并分享教程。一个爆款视频至少要满足以下几点: 切片:短视频通过不断切片,增加信息密度,从长视频和其他短视频中脱颖而出。 通感:利用人的直觉脑,不让观众动脑子,如头疗、水疗直播间靠声音让人舒服,美食直播间靠展示美食吸引人。 反差:可参考抖音航线里行舟大佬的相关文档。 视频模型:Sora: OpenAI 突然发布首款文生视频模型 Sora,能够根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,生成 1 分钟的超长一镜到底视频,女主角、背景人物等都有惊人的一致性和稳定性,远超其他 AI 视频工具。
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
使用COZE搭建智能体的步骤
使用 COZE 搭建智能体的步骤如下: 1. 梳理手捏 AI Agent 的思路: 在上篇文章中提到过 Prompt 工程的必备能力,即通过逻辑思考,从知识经验中抽象表达出关键方法与要求,这一理念同样适用于在 Coze 中创建 AI Agent。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤: 规划:制定任务的关键方法,包括总结任务目标与执行形式,将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系,设计每个子任务的执行方法。 实施:分步构建和测试 Agent 功能。 完善:全面评估并优化 Agent 效果。 2. 分步构建和测试 Agent 功能: 首先进入 Coze,点击「个人空间 工作流 创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求,自定义工作流信息。 点击确认后完成工作流的新建,可以看到整个编辑视图与功能。 其中,左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频,因为无法通过 LLM 生成,就需要依赖插件来实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 而编辑面板中的开始节点、结束节点,则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 接下来,按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 3. 全面评估并优化 Agent 效果: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。
2025-02-17
产品经理与转变为ai产品经理,需要哪些步骤
产品经理转变为 AI 产品经理,需要以下步骤: 1. 学习技术原理:了解诸如 RAG(检索增强生成)、PAL(程序辅助语言模型)、ReAct 框架等相关技术知识。RAG 是将外部知识库切分成段落后转成向量存在向量数据库,用户提问时段落信息会和问题一起传给 AI,还可搭建企业和个人知识库。PAL 不让 AI 直接生成计算结果,而是借助 Python 解释器等工具。ReAct 框架是 reason 与 action 结合,让模型动态推理并与外界环境互动,可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 关注技术脉络:关注或直接阅读技术论文,虽然有难度,但这对于理解技术很重要,同时要完成一定的知识储备。 3. 了解前沿观点:例如 Transformer 是仿生算法的阶段性实现,未来可能不再使用;在端到端算法时代,不应继续使用冯诺依曼架构;在存算一体的芯片上会诞生全新算法等。 总之,转型需要不断学习和积累相关知识,关注行业动态和前沿观点。
2025-02-12
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
我是科研人员,有什么方法能构建自己专业领域的知识库吗?请给出详细的操作步骤,并说明需要什么样的软硬件设备?预算多少?
构建自己专业领域的知识库可以按照以下步骤进行: 步骤一:明确知识库的目标和范围 首先,确定您想要涵盖的专业领域的具体范围和知识库的主要目标,例如是为了内部研究使用、对外分享知识还是其他特定用途。 步骤二:收集和整理资料 收集相关的文献、研究报告、实验数据、案例等各种资料,并对其进行分类和整理。 步骤三:选择合适的技术架构 1. 考虑使用数据库管理系统,如 MySQL、Oracle 等。 2. 或者采用知识图谱技术来构建更直观的知识关系。 步骤四:确定软硬件设备 1. 硬件方面,需要一台性能较好的计算机,具备足够的内存和存储空间。预算大约在 5000 10000 元,具体取决于配置要求。 2. 软件方面,需要操作系统(如 Windows 或 Linux)、数据库管理软件、文本编辑工具等。 步骤五:设计知识库的结构 规划好知识的分类体系、标签系统和索引方式,以便于快速检索和查找。 步骤六:数据录入和维护 将整理好的资料录入到知识库中,并定期更新和维护,确保知识的准确性和时效性。 步骤七:测试和优化 在初步构建完成后,进行测试,检查检索功能是否正常,知识的展示是否清晰,并根据测试结果进行优化。 需要注意的是,实际的预算和设备需求可能会因具体情况而有所不同,您可以根据自己的需求和资源进行调整。
2025-02-06
假设你是经验丰富的AI工程师,现在需要搭建能够自行识别电商直播平台中客户提出的问题并给出不死板且AI痕迹弱的回答,同时直播的主播是我们虚拟的数字人,请问需要怎么做,请给出具体步骤
以下是搭建能够自行识别电商直播平台中客户提出的问题并给出自然回答,且直播主播为虚拟数字人的具体步骤: 1. 选择数字人工具软件: 考虑实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动能在直播时更改音频话术,真人可接管,标准零售价一年 4 6 万往上;非实时驱动一个月 600 元,但效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱。 2. 确定数字人运营服务模式: 按直播间成交额抽佣。 3. 明确适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;适用于虚拟商品,如门票、优惠券等;店播效果较好,数据能保持跟真人一样;不适用于促销场景和服装品类。 4. 了解 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 目前有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等,但长期看技术上无壁垒。 市场不会一家独大,可能 4 5 家一线效果公司,大多为二三线效果公司。 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值,疯狂扩代理割韭菜的公司售后问题多。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击,如剪映若不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节服务,会对其他公司形成竞争压力。
2025-02-06
转行做AI产品经理的自学指南,并帮我找到学习资源途径
以下是一份转行做 AI 产品经理的自学指南及学习资源途径: 自学指南: 1. 了解 AI 基础知识,包括常见的概念、技术和应用。 2. 学习产品管理的核心知识,如需求分析、用户体验设计等。 3. 关注技术原理,例如思维链、RAG、PAL、ReAct 等,可通过相关论文和科普视频进行学习。 4. 积累实践经验,尝试参与实际项目或模拟项目。 学习资源途径: 1. WaytoAGI(通往 AGI 之路):这是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。 汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织实践活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 2. 相关技术论文:虽然对于小白有难度,但可以借助 AI 辅助阅读,完成一定知识储备。 3. 科普视频:如林粒粒呀的相关科普视频。 4. 行业访谈:例如安克创新 CEO 阳萌的访谈,获取前沿观点和启发。 此外,您还可以参考北京分队中相关人员的经验,如 Sundy 从产品运营转行当 AIGC 产品经理的经历。
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。
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