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AI学习路径

Answer

以下是为新手提供的 AI 学习路径：

  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。
    • 可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、文心一言等聊天机器人互动，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。

如果您的学习路径偏向技术研究方向，您需要：

  1. 掌握数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。
  2. 学习机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
  3. 深入研究深度学习，如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。
  4. 钻研自然语言处理，如语言模型、文本分类、机器翻译等。
  5. 探索计算机视觉，如图像分类、目标检测、语义分割等。
  6. 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。
  7. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。

如果您的学习路径偏向应用方向，您需要：

  1. 具备编程基础，如 Python、C++等。
  2. 学习机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。
  3. 掌握深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。
  4. 深入应用领域，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。
  5. 学会数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。
  6. 掌握模型部署，如模型优化、模型服务等。
  7. 进行行业实践，包括项目实战、案例分析等。

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」知识库首页的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。同时，请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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：新手如何学习 AI？

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，你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」[知识库首页](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。类似问题：我是新人，怎么学习AI？新手学习AI学习AI，我应该从哪里开始如何从头开始学习AI？

问：AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些

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[heading3]偏向应用方向[content]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。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

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ai学习
以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，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，并进行自己的分享。 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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 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： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 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。 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。
2025-02-23
想学习Ai制作用哪些免费软件好
以下是一些适合学习 AI 制作的免费软件： 1. 图像制作： 最透明的选项：Adobe Firefly（https://www.adobe.com/sensei/generativeai/firefly.html） 开源选项：Stable Diffusion（https://stablediffusionui.github.io/） 最佳免费选项：Bing 或 Bing Image Creator（https://www.bing.com/images/create）（使用 DALLE），Playground（https://playgroundai.com/）（允许您使用多个模型） 最佳质量图像：Midjourney（https://midjourney.com/） 2. 数字人制作： HEYGEN：人物灵活，五官自然，视频生成很快，但中文人声选择较少。 DID：制作简单，人物灵活，免费版下载后有水印。 KreadoAI：免费，功能齐全，但音色较 AI。 对于想出点子，最佳免费选项是必应（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx），付费选项是 ChatGPT 4.0。 在制作视频方面： 用于在视频中为人脸制作动画的最佳工具是 DiD（https://www.did.com/）。 用于从文本创建视频的最佳工具是 Runway v2（https://app.runwayml.com/）。 最佳语音克隆：ElevenLabs（https://beta.elevenlabs.io/speechsynthesis）
2025-02-23
如何用AI撰写汉语言文学论文
在撰写汉语言文学论文时，可以利用以下 AI 工具和平台来提供辅助： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，有助于精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时需注意，AI 生成的内容仅供参考，仍需自己进行深入思考和创作。
2025-02-23
什么是AI？目前市场上主要的AI工具有哪些？
AI 即人工智能，是指让计算机模拟人类智能的技术。它旨在使计算机能够像人类一样学习、推理、解决问题和执行任务。 目前市场上主要的 AI 工具包括： 开发者工具：可让用户对 AI 伴侣的外形和个性有最大控制权，组合多种工具创造理想伴侣，通过短信、电话、实时视频聊天等互动。 个性（LLM 的文本）：一些开源模型如 Vicuna 和 Pygmalion 经过微调，在特定应用场景表现出色。 记忆（向量存储）：像 Pinecone 这样的向量存储系统可建立持续关系，存储长期记忆等信息。 语音（语音合成）：如 ElevenLabs 可赋予声音，控制年龄、性别和口音。 外表（SD 模型作图）：LoRAs 可对图像风格等有精细控制。 动画（视频动画）：像 DID 和 HeyGen 等工具可使图像“说话”。 平台：如 GCP、AWS 以及 Steamship 等。 UI 层：如 SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 等。 在健身领域的 AI 工具： Keep：中国最大的健身平台，提供全面健身解决方案。 Fiture：集硬件、课程内容、明星教练和社区于一体。 Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。 Planfit：提供家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时指导。 在 AIGC 方面： AIGC 指利用生成式 AI 创建的内容，如图像、视频、音频、文本和三维模型。生成式 AI 基于深度学习技术和机器学习算法，从已有数据中学习并生成新数据或内容。典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度的文心一言、阿里云的通义千问等。国内主要在相关法律法规框架下，由多部规定共同监管 AIGC 行业。
2025-02-23
生成图片的AI
以下是关于生成图片的 AI 的相关信息： 全国首例 AI 生成图片著作权案例解读：Stable Diffusion 模型可根据文本指令生成与文本信息匹配的图片，其生成结果取决于使用者输入的提示词，非排列组合工作模式下难有完全相同的输出图片，类似于画笔，使用者的设计决定最终成果。案例中法官承认依靠使用者输出设计生成的图片属美术作品，受著作权保护，鼓励创作，为艺术创作提供支持与新思路，节省创作成本。法律适用包括《中华人民共和国著作权法》第三条及《中华人民共和国著作权法实施条例》第四条。 文生图工具：是利用人工智能技术通过分析输入文本描述生成图片的工具。受欢迎的工具包括 DALL·E（OpenAI 推出，可生成逼真图片）、StableDiffusion（开源，能生成高质量图片，支持多种模型和算法）、MidJourney（因高质量生成效果和友好界面在创意设计人群中流行）。在 WaytoAGI 网站可查看更多文生图工具。 AIGC 法律风险研究报告中的图像生成类：图像生成离不开深度学习算法，如生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）、Stable Diffusion 等，可用于数据增强、创造艺术、生成产品图像等。具有代表性的海外项目包括 Stable Diffusion（Stability AI）、DALLE 3（Open AI）、StyleGAN 2（NVIDIA）、DCGAN（Deep Convolutional GAN）。
2025-02-23
AI大模型的类别
AI 大模型主要包括以下类别： 1. 生成式 AI：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式，生成的内容称为 AIGC。 2. LLM（大语言模型）：例如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类等，生成只是其处理任务之一。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。 相关技术名词及概念关系： 1. AI：即人工智能。 2. 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 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。 3. 深度学习：一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，其完全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。
2025-02-23
ai产品经理学习路径
以下是为您提供的 AI 产品经理学习路径： 1. 入门级： 可以通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程来了解 AI 的概念。 学会使用 AI 产品，并尝试动手实践应用搭建。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 2. 研究级： 有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径。 这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用： 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 对应传统互联网 PM 也有三个层级： 负责功能模块与执行细节。 负责整体系统与产品架构。 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 总结来说，对 AI 产品经理要求懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 是工具和手段，产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。
2025-02-22
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
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
AI共学内容路径
以下是为您整理的 AI 共学内容路径： 1. “城市狂想”文旅短视频创意大赛相关共学课程： 9 月 5 日：AI 文旅视频赏析，分享老师十三，第一课回放： 9 月 6 日：AI 文旅视频入门，分享老师 WaytoAG 小田，共学文档： 9 月 7 日：AI 文旅视频入门，分享老师 WaytoAG 小田，第三课回放： 9 月 8 日：AI 文旅视频赏析，分享老师白马少年，第四课回放： 9 月 10 日：AI 文旅视频进阶玩法，分享老师 Tonix，第五课回放： 2. 「AI 编程共学」相关课程： 10 月 28 日 20:00 开始，分享人麦橘，回放链接： 10 月 29 日 20:00 开始，分享人梦飞，回放链接： 10 月 30 日 20:00 开始，分享人银海，回放链接： 10 月 31 日 20:00 开始，分享人南墙，回放链接： 3. 通往 AGI 之路知识库使用指南： 提到共学课程可供学习 config UI，从入门到精通都涵盖，还有个人专栏研究报告、产品数据、全球投融资情况等内容。 介绍了 AI 的案例和投稿，包含开发相关、微信机器人、人物角色等内容，位于 AI 产品案例板块 3.1。还提到了日报动态、法律法规、历史更新和社区介绍等。 重点介绍社区共创项目，包括 CONFIUI 生态大会东京站：11 月 16 17 日活动内容及报名等。
2025-02-15
新手学AI从哪里开始，路径是什么
新手学习 AI 可以按照以下路径： 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，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，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。 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。
2025-02-15
学习ai的路径
以下是新手学习 AI 的路径： 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，包括图像、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。 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。 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。
2025-02-15
如何学习 Dify
以下是关于学习 Dify 的相关内容： 1. 部署方面： 可通过云服务器、dify、智能微秘书来免费搭建微信机器人。相关命令在宝塔面板的终端安装，如在/root/dify/docker 目录下的 dockercompose 文件，可通过询问 AI 了解命令含义。若遇到问题，如 nginx 容器无法运行，可将终端输出的代码粘贴给 AI 查找原因，可能是 80 端口被占用，可按 AI 方法解决。 完成部署后，在浏览器地址栏输入公网 IP（去掉宝塔面板地址栏显示的:8888），随便填邮箱密码建立知识库，选择模型（国内模型有免费额度，如智谱 ai 可通过手机号注册获取 API keys 并复制），创建应用并测试。 2. 平台特点： Dify 是开源的大模型应用开发平台，结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面构建和部署生产级别生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能监控和优化应用性能，提供云服务和本地部署选项，开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为创业团队、企业和技术爱好者提供支持和工具。 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般个人研究推荐单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-02-23
如何学习AI？
以下是新手学习 AI 的方法： 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。 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。 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。
2025-02-22
我是一个文科生，并且是AI方面的小白，请问如何在这学习AI
对于文科背景且是 AI 小白的您，以下是学习 AI 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，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。 此外，以下是一些关于 AI 技术原理和框架的通俗易懂的内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是有标签的训练数据，算法学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
2025-02-22
想学习和北邦一样的图片生成动画视频，应该怎么做？
以下是学习和北邦一样的图片生成动画视频的方法： 1. 使用 Runway： 进入 Runway 官网首页，点击“start with image”。 直接将图片拖进来。 动画幅度尽量用 3，5 有时候会乱跑。 啥都不用改，直接点击生成即可。 注意：不需要等进度条转完，可以直接继续往里放图片，可以同步执行。 直接点删除，然后重新上传下面的图即可（最多可以放几个可自行测试）。 重复步骤即可生成所有视频。 （Runway 是收费的，也可以找免费的，或在闲鱼、淘宝买号。） 2. 使用即梦：上传图片至视频生成模块，提示词简单描绘画面中的动态内容即可生成时长为 3 秒钟的画面，运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置，主要设置以随机运镜为主，生成速度根据视频节奏选择，比如选择慢速。 3. ComfyUI AniamteDiff： 了解 IPAdapter、Animatediff、controlNet 的用法和这三个之间通过蒙蔽遮罩灵活搭配生成视频的方法。 模型加载用到两个 lora，一个是 Animatediff v3_sd15_mm 运动模型需要的 v3_sd15_adapter，lora 的强度在合理范围内越高，画面越稳定；另一个 more_details 这个 lora 是给画面添加更多细节。 上传 4 张图片，并且使用 image batch 复制图像来制作批次，这是为了在使用 IPAdapter 时候，每一帧都可以参考上传的图片，让风格迁移更像。 上传的蒙版视频是为了在帧与帧之间做遮罩过渡，添加一个动态的效果。 用 IPAdapter 来做图像的风格迁移，对应四张图片。使用遮罩来控制每张图片显示的帧数，从第 0 帧开始计算，一张图片 16 帧，加上中间过渡的 8 帧。需要显示的帧设置为 1，隐藏的为 0，以此类推。这样就把 4 张图片融合成了一个 96 帧的序列，并且使用遮罩控制每一帧显示出来的画面。
2025-02-22