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Deepseek 从入门到精通

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以下是关于 DeepSeek 从入门到精通的相关资源：

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2月10日 社区动态速览

《[2025DeepSeek爆火详细报告：回顾DeepSeek的爆火过程](https://waytoagi.feishu.cn/record/QWIMrT其它一些报告发布在[研究报告板块](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe)和[知识星球](https://t.zsxq.com/18DnZxlrl)：《[DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通](https://waytoagi.feishu.cn/record/FJuYr5qvseNuf2cjyzacF2qfnle)》《[DeepSeekV3技术报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/WpfarfezwexmiBc5PLicJQronQc)》中文翻译版华西证券：《[计算机行业深度-Deepseek：国产AI应用的“诺曼底时刻”](https://waytoagi.feishu.cn/record/A3KJrnAFRevymkcbnUpci1f6nVf)》中信建投：《[DeepSeek R1深度解析及算力影响几何](https://waytoagi.feishu.cn/record/NKRjrU7gse9C2Acp1lpcUOA1nqh)》来觅研究院：《[机器人2024年四季度投融市场报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/KTndr6iMZeeUBJcyzrmctmzYnLe)》

详解：DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

|[heading2]名称|[heading2]链接|[heading2]团队简介|[heading2]类型|[content]|-|-|-|-||DeepSeek——从入门到精通|[DeepSeek从入门到精通「清华团队」](https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/JdqkwyhD7iE4IXkn5jPcmyEknjb)|清华大学新闻与传播学院<br>新媒体研究中心<br>元宇宙文化实验室|PPT课件||DeepSeek如何赋能职场应用?<br>——从提示语技巧到多场景应用|[DeepSeek赋能职场应用「清华团队」](https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/HFuEwGBZ0id1HAkPNGLc64DtnXc)|中央民族大学新闻与传播学院<br>清华大学@新媒沈阳团队<br>向安玲|PPT课件||普通人如何抓住DeepSeek红利|[3️⃣普通人如何抓住DeepSeek红利「清华大学」](https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/Gec9wxIGhiqSsAkrqzPc3ObLnpb)|清华大学新闻与传播学院<br>新媒体研究中心<br>元宇宙文化实验室<br>@新媒沈阳团队:陶炜博士生|PPT课件||DeepSeek+DeepResearch<br>——让科研像聊天一样简单|[4️⃣让科研像聊天一样简单「清华大学」](https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/Q8hfwRUnWi707gkOyJCcZ82snyh)|北京航空航天大学高研院助理教授<br>清华大学新闻学院与人工智能学院双聘教授沈阳团队博士后<br>何静|PPT课件||DeepSeek与AI幻觉|[5️⃣DeepSeek与AI幻觉「清华大学」](https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/Q4oHwS9qrigJIjk6UK4cGLf2nwf)|清华大学新闻与传播学院<br>新媒体研究中心人工智能学院<br>双聘教授@新媒沈阳团队<br>博士后张家铖|PPT课件|

详解：DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

|[heading2]名称|[heading2]链接|[heading2]团队简介|[heading2]类型|[content]|-|-|-|-||DeepSeek——从入门到精通|[DeepSeek从入门到精通「清华团队」](https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/JdqkwyhD7iE4IXkn5jPcmyEknjb)|清华大学新闻与传播学院<br>新媒体研究中心<br>元宇宙文化实验室|PPT课件||DeepSeek如何赋能职场应用?<br>——从提示语技巧到多场景应用|[DeepSeek赋能职场应用「清华团队」](https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/HFuEwGBZ0id1HAkPNGLc64DtnXc)|中央民族大学新闻与传播学院<br>清华大学@新媒沈阳团队<br>向安玲|PPT课件||普通人如何抓住DeepSeek红利|[3️⃣普通人如何抓住DeepSeek红利「清华大学」](https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/Gec9wxIGhiqSsAkrqzPc3ObLnpb)|清华大学新闻与传播学院<br>新媒体研究中心<br>元宇宙文化实验室<br>@新媒沈阳团队:陶炜博士生|PPT课件||DeepSeek+DeepResearch<br>——让科研像聊天一样简单|[4️⃣让科研像聊天一样简单「清华大学」](https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/Q8hfwRUnWi707gkOyJCcZ82snyh)|北京航空航天大学高研院助理教授<br>清华大学新闻学院与人工智能学院双聘教授沈阳团队博士后<br>何静|PPT课件||DeepSeek与AI幻觉|[5️⃣DeepSeek与AI幻觉「清华大学」](https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/Q4oHwS9qrigJIjk6UK4cGLf2nwf)|清华大学新闻与传播学院<br>新媒体研究中心人工智能学院<br>双聘教授@新媒沈阳团队<br>博士后张家铖|PPT课件|

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如何私有化部署deepseek
私有化部署 DeepSeek 的步骤如下： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。 网址：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。 为接入点命名为 DeepSeekR1。 若提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议，一路点击开通（免费）。 确认以下无误后，点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面，复制多出的接入点名为“DeepSeekR1”的推理点 ID 保存。 点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】，若没有则点击【创建 API key】，复制并保存。 3. 前往 DeepSeek 官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。 早期 DeepSeek 有赠送额度，若没有赠送余额可选择充值，支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式。 创建一个 API key，注意 API key 只会出现一次请及时保存。 4. 下载代码编辑器，如 cursor（https://www.cursor.com/）或 vscode（https://code.visualstudio.com/）。 以 cursor 为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roocline。 安装完后，打开三角箭头，选中 RooCline 并点击齿轮，进入设置。 配置基本参数： API Provider：选择 DeepSeek。 API Key：填入已创建的 key。 模型：选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 小贴士：记得把 HighRisk 选项都打开，最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击星星优化提示词，最终得到想要的结果。
2025-02-21
deepseek与飞书多维表格联用
以下是关于 deepseek 与飞书多维表格联用的相关信息： 火山方舟 DeepSeek 提供了申请免费额度的教程，有多种 API 使用方式，包括飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。 可以使用邀请码 D3H5G9QA 并通过邀请链接获取 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1。 操作指引包括点击邀请、复制邀请链接、分享邀请码或海报。 有相关的社区动态，如《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了两者结合提升工作效率的方法。 在飞书多维表格上调用 DeepSeek 的自定义 AI（DeepSeek 版）链接为：https://bytedance.larkoffice.com/base/extensiono/replit_3f6c0f185eac23fb ，支持 DeepSeek R1、V3 模型以及 DeepSeek 官方、火山方舟、硅基流动三个服务商。
2025-02-21
deepseek与多维表格
以下是关于 DeepSeek 与多维表格的相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程及 API 使用方式：包括飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。邀请可拿 3000 万 tokens，邀请码为 D3H5G9QA，邀请链接为 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 。即日起至北京时间 20250218 23:59:59，所有用户均可在方舟享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 DeepSeek 模型的功能和使用情况：能进行自然语言理解与分析、编程、绘图等，使用优势是可以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、增加纠错成本等问题。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。 关于 DeepSeek 的介绍与活动预告：在 3 群和 4 群分享了 DeepSeek 的相关文档，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。未来活动预告包括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 。 多维表格与 AI 应用经验分享及人机共生挑战探讨：彭骋介绍多维表格中 data think 的使用，演示不同服务商及模型的调用效果，提及新 R1 版本。徐雁斐讲述人机共生挑战，介绍用 DeepSeek 解决家庭问题的方法，包括找灵感、设计游戏的方法论，称其能成为解决家庭问题的好帮手。
2025-02-21
deepseek本地部署知识库
以下是关于 DeepSeek 本地部署知识库的相关信息： 您可以参考以下链接获取更多详细内容： DeepSeek 资料库：照着做可直接上手🔗 需要注意的是，日报中提到本地部署并不适合普通用户，纳米 AI 搜索是目前较为稳定的第三方替代方案，其满血版推理能力接近官方但速度较慢，高速版速度快、体验流畅但推理能力稍弱。体验地址：🔗或下载纳米 AI 搜索 APP 。
2025-02-21
deepseek 多维表格
以下是关于 deepseek 多维表格的相关信息： 2025 年 2 月 6 日的智能纪要中，介绍了 DP 模型的功能（能进行自然语言理解与分析、编程、绘图等）、使用优势（用更少的词做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容）、存在问题（思维链长不易控制，可能输出错误内容，增加纠错成本）、审核方法（可用其他大模型解读其内容）、使用建议（使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程）、使用场景（包括阅读、育儿、写作、随意交流等），并进行了案例展示，还分享了关于音系学和与大模型互动的内容。 2025 年 2 月 16 日，May 在《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到，飞书多维表格插上 deepseek 的翅膀起飞。作为飞书多维表格重度用户，强推加了 AI 功能和 deepseek 后的飞书多维表格，指出对于 AI agent 来说，扣子只能做单次任务，飞书多维表格的 agent 可以做批量任务，使用 AI agent 可能是个人的事情，用飞书多维表格之后可以成为团队协作的事情。 有获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法的内容，包含火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，API 使用方式有飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用，可使用邀请码 D3H5G9QA 拿 3000 万 tokens，且火山引擎活动有最新升级，上线 DeepSeek 系列模型，DeepSeekR1、V3 模型分别提供 50 万免费额度和 API 半价活动，即日起至 2025 年 2 月 18 日 23:59:59 所有用户均可享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。
2025-02-21
deepseek比WayToAGI哪个好用？
DeepSeek 和 WayToAGI 难以简单地比较哪个更好用，因为它们的用途和特点有所不同。 WayToAGI 是一个整理了众多与 AI 相关内容的平台，包括 DeepSeek 相关的详细资料。例如，有快速了解 DeepSeek 的文档，集合了 DeepSeek 提示词方法论，还能搜到各种热门 AI 工具的相关内容。在 AI 领域新工具出现时，在 WayToAGI 上搜索往往能获得高质量、多视角且用时少的信息。 DeepSeek 也是一款热门的 AI 工具，有相关的 API 获取方式，如邀请可拿 145 元代金券/3000 万 Token 畅享 671B DeepSeek R1。此外，还有 DeepSeek 与阿里云的实训营全新升级上线等活动。 具体哪个更好用，取决于您的具体需求和使用场景。
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
ai入门学习
以下是新手学习 AI 的全面指南： 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。 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，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。 一定要掌握提示词的技巧，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。 此外，还有以下相关的学习内容： 1. 入门指南：强化学习： 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 学习深度强化学习的第一个算法可以选择 DQN，并以搞懂它作为入门目标。 2. 写给不会代码的您：20 分钟上手 Python+AI： 在深入学习 AI 时，编程可能会带来挑战，但这份指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用。 您可以在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务：完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 关于 Python：Python 拥有丰富的标准库，还可以通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新的工具，在 AI 领域被广泛使用。 关于 OpenAI API：OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。
2025-02-20
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
Ai入门
以下是关于 AI 入门的相关内容： Python + AI 入门： 许多朋友在深入学习 AI 时因编程而感到困难，各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。 本入门旨在让大家在 20 分钟内掌握 Python 和 AI 的相互调用，完成简单程序、爬虫应用抓取公众号文章、为公众号文章生成概述等任务。 Python 拥有丰富的标准库，若不够用可通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新道具，在 AI 领域被广泛使用。 OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 第一阶段包括迈出第一步，看书听课进社区。 DAY5：研究并开始使用 Kimi，抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式，养成有问题问 AI 的习惯，可参考。 DAY6：应朋友推荐学习吴恩达的生成式人工智能课程，可在 B 站搜索对应关键词获取资源，学习笔记参考，抽空陆续 3 天学完。 DAY7：探索用 AI 解决真实问题，如团队写行业研究报告。 适用于 JavaScript 的 AI 堆栈入门： 尽管当前版本是起点，但会逐步完善堆栈并增加更多选项。路线图包括交互式 CLI 用于 createaistack、事务性数据库用于高级用例、更多向量数据库和部署平台选项、开源模型的轻量级微调步骤等。 对在创建过程中发挥重要作用的开源项目如表示感谢。
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
我想学习Ai入门
新手学习 AI 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。 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。 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，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。
2025-02-18
DeepSeek从入门到精通
以下是关于 DeepSeek 从入门到精通的相关内容： 清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品了《DeepSeek：从入门到精通》指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 相关资料： 2025 年 2 月的历史更新中，发布了《DeepSeek 15 天指导手册——从入门到精通》等报告。
2025-02-11
DEEPSEEK的从入门到精通的课程
《DeepSeek：从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南。该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能，如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等。同时探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。此外，文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。您可以通过以下链接查看：https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg
2025-02-10
DeepSeek从入门到精通
DeepSeek 从入门到精通的相关内容如下： 由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 相关资料包括：。 2025 年 2 月的历史更新中，相关报告有《》。
2025-02-10
deepseek入门到精通
以下是关于 DeepSeek 从入门到精通的相关内容： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看相关视频。 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对作者有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为作者提供了很多思考方向；Thinking Claude 是作者现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 此外，《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，同属于基于强化学习 RL 的推理（Reasoning）模型。其标志性表现是在回答用户问题前，会先进行“自问自答”式的推理思考，凭此提升最终回答的质量。这种能力源于其背后独特的“教育方式”，在许多其他的 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已经率先进入了“自学成才”的新阶段。
2025-02-07
我想精通AI
要精通 AI ，您可以从以下几个方面入手： 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。 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：掌握基础的概率论知识，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：了解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。 6. Python 基础： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在 Python 中工作的。 模块和包： 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理： 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。 此外，您还可以： 1. 了解 AI 基本概念：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。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，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。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以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。建议您一定要掌握提示词的技巧，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。
2025-01-04
如何系统性地了解认知到熟练精通AI行业
要系统性地从了解认知到熟练精通 AI 行业，可以从以下几个方面入手： 基础理论： 明确人工智能、机器学习、深度学习的定义以及它们之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 掌握统计学基础，熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 了解线性代数中的向量、矩阵等基本概念。 具备基础的概率论知识，例如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 对于监督学习，了解常用算法如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 熟悉无监督学习中的聚类、降维等算法。 了解强化学习的基本概念。 评估和调优： 清楚如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 理解神经网络的基本结构，如前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，还可以通过了解当下 AI 行业的佼佼者 OpenAI 及其掌舵人山姆·奥特曼的为人处事态度和原则，洞悉其宏伟构想，从而掌握 AI 行业的理念趋势。
2024-12-19