AI学习教程

以下是为您制定的零基础学习 AIGC 的系统学习清单： 1. 阅读彭博社对谷歌 CEO Sundar Pichai 的访谈，了解关于搜索未来、Gemini 构建、与微软和 OpenAI 竞争、美中在 AI 方面的竞争以及谷歌文化挑战等内容，同时关注 Google 对 AI 技术未来包括 AGI 的承诺和看法。 2. 查看 Elicit 发布的机器学习必读清单，系统学习机器学习基础、Transformer 与基础模型、训练与微调、推理与运行策略等方面，从基础概念入门到深度强化学习和反向传播等进阶内容，深入了解 Transformer 架构以及训练和精调语言模型的方法与策略，分析大语言模型如何处理复杂推理和解决问题的任务。 3. 学习提示工程基础，掌握三种高级提示工程技巧，包括思维链（CoT）提示、思维树（ToT）提示和思维图（GoT）提示。 4. 观看【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架的相关内容，了解什么是 AI 大模型及其原理，包括生成式 AI 生成的内容（AIGC）、相关技术名词（如 AI、机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、生成式 AI、LLM 等）以及技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文提出的 Transformer 模型）。

以下是一些适合做人文社科类学术研究的 AI 助手或工具： 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，能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，有助于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。 此外，如果您有医学课题需要修改意见，以下工具可供选择： 1. Scite.ai：创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，增强对科学文献的洞察。 2. Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念、摘要等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 常见的文章润色工具包括： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前的头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，生成符合要求的学术论文。 在使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，请注意这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 DEEPSEEK 发展壮大的情况下，个人为避免被时代淘汰，应具备以下 AI 方面的能力并通过以下具体可执行的步骤来提升： 1. 善用工具： 历史表明，使用工具的人通常表现更优，人类发展就是工具演化的过程。 不会用 AI 工具自动化重复性任务，可能面临被淘汰，应适应这种转变。 因自动化效率提升，可腾出时间进行高层次思考。 具体步骤：积极学习和掌握 AI 工具的使用方法，将重复性工作交给工具处理，培养利用工具提升效率的习惯。 2. 抽象与整合： “大语言模型”压缩了大量知识，可快速回放，无需直接学习所有知识细节，要在更高层次学习并抽象更多细节。 AI 能使人类更易学习技能或知识，技术进步使“整合”而非专业化成为可能，人们在更高层次工作，为 AI 提供方向并作选择。 具体步骤：锻炼高层次的思维能力，学会从复杂信息中提炼关键要点，不断提升整合能力，将精力集中于制定“策略”，把执行细节交给自动化系统。

生成式 AI 相关知识如下： GenAI 是生成式 AI 的一种，全称 Generative AI，是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的 AI 应用。其通过大规模数据集训练深度神经网络模型，能为游戏、娱乐和产品设计等提供解决方案，典型的 GenAI 包括 OpenAI 推出的 ChatGPT、GPT4、DALLE 以及百度的文心一言、阿里云的通义千问等。但在数据处理中存在未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等潜在合规风险。 AIGC 指利用 GenAI 创建的内容，包括图像、视频、音频、文本和三维模型等。其工具使用机器学习算法，通常基于自然语言处理，分析大型文本数据集并学习生成新内容。国内主要在《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》框架下，由《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法（试行）》共同监管。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成，分别利用不同的模型和技术，应用于多个领域，但也可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险，相关法律和规定对其有一定要求，但部分问题仍需更多法律明确，且需加强监管和伦理约束。 此外，台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容，共 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习该课程，可掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解其发展现状和未来趋势。课程包括生成式 AI 的定义和分类、生成式模型、生成式对话、预训练语言模型、生成式 AI 的挑战与展望等内容，并提供了教材、参考书籍、在线课程、开源项目等学习资源和学习方法。

OpenAI 相关信息如下： 模型： OpenAI API 由多种具有不同功能和价位的模型提供支持，还可通过微调针对特定用例对原始基本模型进行有限定制。 具体模型包括：GPT4 Beta（一组改进 GPT3.5 的模型，可理解和生成自然语言或代码）、GPT3.5（一组改进 GPT3 的模型，可理解并生成自然语言或代码）、DALL·E Beta（可在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型）、Whisper Beta（可将音频转换为文本的模型）、Embeddings（可将文本转换为数字形式的模型）、Codex Limited Beta（一组可理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码）、Moderation（可检测文本是否敏感或不安全的微调模型）、GPT3（一组可理解和生成自然语言的模型）。 通用人工智能（AGI）计划： 有网络上传播的关于 OpenAI 计划在 2027 年前实现通用人工智能（AGI）的计划的相关文档，内容为各种报道和推文的拼凑猜测。 文档提到 OpenAI 于 2022 年 8 月开始训练一个拥有 125 万亿参数的多模态模型，第一阶段被称为 Arrakis 或 Q，该模型于 2023 年 12 月完成训练，但因高昂推理成本发布被取消，原计划 2025 年发布的 GPT5 取消，Gobi（GPT4.5）被重新命名为 GPT5。 技术栈： 从 GPT、DALL·E 到 Sora，OpenAI 成功跑通了 AGI 的所有技术栈。加州大学伯克利分校计算机科学 PHD、知乎作者 SIY.Z 从技术实现、商业和技术趋势上分析了原因，并尝试预测了 OpenAI 下一步的进展。

在网站上接入 AI 客服通常可以按照以下步骤进行： 1. 创建大模型问答应用：通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站：通过函数计算，快速搭建一个网站，模拟您的企业官网或者其他站点。 3. 引入 AI 助手：通过修改几行代码，实现在网站中引入一个 AI 助手。 4. 增加私有知识：准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助更好地应对客户咨询。 另外，基于 COW 框架实现 ChatBot 时需要注意： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 基于相关教程，可实现打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。本文只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 可选择多种模型，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等。 支持多种消息类型，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 有多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

以下是关于清华大学出的 deepseek 系列教程的相关信息： 2024 人工智能报告中提到 DeepSeek 在编码任务中已成为社区的最爱，其组合了速度、轻便性和准确性而推出的 deepseekcoderv2。 2 月 7 日，《》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 的功能及使用方法，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法。 2 月 18 日，清华大学沈少阳发布了《》

以下是一些 Coze 的进阶教程和搭建过程的资源： 5 月 7 号（）：大聪明分享，主题为“Agent 的前世今生”，每个分享人分享最初接触 Coze 的经历以及现在用 Coze 做什么。流程为 20:00@🌈AJ 主持开场，20:00 21:00 大聪明分享，21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊。 5 月 8 号（）：大圣分享，主题为“我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze”，20:00 21:20 大圣分享。 5 月 9 号（）：艾木分享，主题为“Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以‘Dr.Know’和‘卧底’为例），线上答疑。流程为 20:00 21:00 艾木分享，21:00 21:30 线上答疑。 5 月 10 号（）：罗文分享，主题为“一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书”，20:00 21:00 罗文分享。 5 月 11 号（）：Itao 分享，主题为“和 AI 成为搭子”，线上答疑。流程为 20:00 21:00 Itao 分享，21:00 21:30 线上答疑。 此外，还有以下案例合集和教程：

以下是关于 Dify 的一些教程： 1. 接入企业微信： 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信，可选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信，包括创建知识库、导入文件、设置节点等操作。 把 Agent 应用接入微信，创建应用、设置模型和工具、生成 API 密钥等。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 2. 免费搭建微信机器人： 参考丁先生的教程，从特定步骤开始接入微信，把 fastgpt 当成 dify 来看，大同小异。 注意一些命令和配置要求，如微秘书登陆要用小号，且不能是新号，可能需要一个礼拜以上，并绑定一张银行卡。若删除数据退出登陆，需在宝塔面板上重启微秘书的容器。修改配置后，可私聊小号输入“更新”，一分钟后新配置生效。 3. 相关能力介绍： 以 API 形式链接 Zion 和 Coze，同理也可为 dify、kimi 等制作收费前端。参考： 自定义配置，包括变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能，支持在 Zion 内自由修改，可参考文档配置。 支付： Actionflow： 权限： 代码组件： 微信小程序变现模版正在开发中，不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序、Web、AI 行为流全栈搭建，APP 端全栈搭建 2025 上线。

以下是关于使用 Coze 制作在线客服的案例和教程： 画小二：通过 Coze 定制开发插件案例，包括创建智能体、添加插件等，还可发布到微信成为专职客服技能，并有手把手的会员教程和 AIGC 商业案例实操课海报。 扣子案例合集：包含保姆级教程，如如何用扣子搭建一个免费好用的“图片转表格”AI 客服等。 Agent 相关比赛中的 Coze 相关教程：包括不同分享人的主题分享及流程安排，如大聪明、大圣、艾木、罗文、Itao 的分享，均有回放地址可供查看。

以下是一些关于 ComfyUI 的教程资源： 1. ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户，可在获取。 2. 优设网：有详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容，教程地址是。 3. 知乎：有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，可在找到。 4. Bilibili：提供了从新手入门到精通各个阶段的视频教程，可在查看。 此外，还有以下教程： 1. 一个全面的 ComfyUI 教程：https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 基础教程中关于 KSampler 的部分： KSampler 即采样器，包含以下参数： 1. seed：随机种子，用于控制潜空间的初始噪声，若要重复生成相同图片，需种子和 Prompt 相同。 2. control_after_generate：设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则，有 randomize（随机）、increment（递增 1）、decrement（递减 1）、fixed（固定）。 3. step：采样的步数，一般步数越大效果越好，但与使用的模型和采样器有关。 4. cfg：一般设置在 6 8 之间较好。 5. sampler_name：可通过此设置采样器算法。 6. scheduler：控制每个步骤中去噪的过程，可选择不同的调度算法。 7. denoise：表示要增加的初始噪声，文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 Coze 工作流的教程信息： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带你入门 Coze 工作流，即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南：长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点：通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent；开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路；10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群：任何玩过 AI 对话产品的一般用户（若没用过，可先找个国内大模型耍耍）；希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 扣子案例合集社区内容分享：

以下是从 0 开始学习 AI 的参考资料和学习路径： 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，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。 此外，如果您想学习关于 AI 生成 CAD 图相关的资料，可以参考以下几个方面： 1. 学术论文： 通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文，了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍： 查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍，了解其应用和案例。 3. 在线课程和教程： 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区： 加入相关的技术论坛和社区，如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习。 关注 AI 和 CAD 相关的博客和新闻网站，了解最新技术动态和应用案例。 5. 开源项目和代码库： 探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究： 研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例，了解实际项目中的应用和效果。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图的过程中，了解相关的基础知识和技术细节非常重要。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习，您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的不断发展，AI 在 CAD 设计中的应用将会越来越广泛，为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。

以下是为您设计的从零开始系统学习 AI 的路线： 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，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。 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。

以下是为您设计的为期 3 个月从零开始系统学习 AI 的路线： 第一个月： 进行系统性的学习，阅读相关的基础书籍，例如《人工智能：一种现代方法》等，了解 AI 的底层原理和发展历程。 观看优质的 AI 课程，如 Coursera 上的相关课程。 第二个月： 学习 AI 绘画，下载相关软件如 SD 秋叶安装包，并观看教学视频，逐步掌握操作技巧。 加入 AI 学习社区，如 waytoAGI 社区，参考新手指引，获取更多学习资源和交流经验。 第三个月： 深入学习生成式人工智能项目，了解其生命周期和相关技术，如监督学习构建餐厅评价鉴别系统的过程。 尝试亲自进行生成式 AI 代码的编写和运行。 探索 AI 变现的途径，如用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等项目。 请注意，学习过程中要不断实践和总结，根据自身情况进行调整和优化。

以下是为您设计的为期 6 个月从零开始系统学习 AI 的路线： 第一个月： 进行系统性的学习，阅读相关的基础书籍，如《人工智能：一种现代方法》等，了解 AI 的底层原理和发展历程。 寻找优质的在线课程，例如 Coursera 上的相关课程。 第二个月： 深入学习 AI 的基础知识，包括机器学习、深度学习的基本概念。 实践一些简单的机器学习算法，如线性回归、决策树等。 第三个月： 学习深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。 尝试使用这些框架实现一些简单的深度学习模型，如多层感知机。 第四个月： 探索自然语言处理和计算机视觉等领域的基础知识。 可以通过一些开源项目和数据集进行实践。 第五个月： 深入研究特定的 AI 应用领域，如医疗、金融等。 参与相关的线上讨论和社区，与同行交流经验。 第六个月： 总结所学知识，进行项目实践，将所学应用到实际问题中。 关注最新的 AI 研究动态和行业发展趋势。 在学习过程中，要注重理论与实践相结合，多动手实践，积极参与社区交流，不断提升自己的能力。

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。