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我想学习ai,应从哪步入手

Answer

如果您想学习 AI,可以从以下几个方面入手:

  1. 了解 AI 基本概念:
    • 建议阅读「从这里启程」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,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,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。

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,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。

此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其中提到:

  1. 适合纯 AI 小白:如果您还在观望 AI,不知道从何入手,可以参考这个日记。
  2. 学习模式:输入→模仿→自发创造。
  3. 学习内容:日记里的学习内容可能不适用,您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。
  4. 时间安排:在半年多的时间跨度中,其中有 100 天在学习 AI,不是每天依次进行,而是有空的时候学习。
  5. 学习状态:保持良好的学习状态,能学多少算多少。
  6. 费用:学习资源的内容都是免费开源的。
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: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

《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友(持续更新中)

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

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2025-03-03
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以下是关于 AI 大模型常用参数的相关内容: 1. 架构方面: Encoderonly:适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT。 Encoderdecoder:结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,用例包括翻译和摘要,代表是谷歌的 T5。 Decoderonly:更擅长自然语言生成任务,众多 AI 助手采用此结构,如 ChatGPT。 2. 规模方面: 预训练数据量大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别数据进行预训练。 参数众多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。参数指的是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。假定一个神经元有 9 个输入权重和 1 个输出阈值,就有 10 个参数。当有 100 亿个这样的神经元时,就形成千亿级参数的大模型。 3. 模型部署方面: 在 LLM 中,Token 是输入的基本单元。由于大模型参数多,如 GPT2 有 1.5B 参数,每个参数用 float32 表示需 6GB 内存,更先进的模型如 LLAMA 有 65B 参数则需 260G 内存(还不考虑词汇表)。因此实际部署时会进行模型压缩。 在训练 LLM 中,CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈,核心数反而不是大问题,减小内存使用是首要优化点。使用内存占用更小的数据类型是直接方式,如 16 位浮点数可将内存使用减倍。目前有几种相互竞争的 16 位标准,英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。
2025-03-03
帮我 找下AI排版的应用
以下是一些常见的 AI 排版应用: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 3. Latex:常用于学术论文排版的软件,使用标记语言描述文档格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的 AI 排版工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 是受欢迎的选择,对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。 此外,在配图方面,AI 能够给出配图的建议。您可以让 AI 分析文章内容,给出配图建议和关键词,然后利用这些信息在免费图库中快速找到合适的无版权图片,这样不仅提高了配图效率,还能避免版权风险。
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2025-03-03
AI入门和学习路径
对于新手学习 AI,以下是一份详细的学习路径指南: 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,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。 在知识库中有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。 此外,还可以通过以下方式辅助学习: 了解 AI 相关名词解释,如 AGI、AIGC、agent、prompt 等,建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 参考经典必读文章,如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,以及软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。 查看历史脉络类资料,如整理的 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。
2025-03-03
怎么学习AI基础知识
以下是学习 AI 基础知识的方法: 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,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,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。 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,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。 如果您不会代码但希望在 20 分钟上手 Python + 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。
2025-03-03
学习ai
新手学习 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,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,其上手容易且很有用。 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。
2025-03-03
希望用AI工具帮助小学生建立学习习惯,管理学习,学习习惯统计管理
目前针对使用 AI 工具帮助小学生建立学习习惯、管理学习以及进行学习习惯统计管理,暂时没有相关的具体内容。但可以考虑以下思路: 1. 利用智能学习软件,这类软件可以根据小学生的学习进度和表现制定个性化的学习计划,并进行学习时间的管理和提醒。 2. 借助具有语音交互功能的 AI 助手,鼓励小学生通过与它交流来分享学习心得和困惑,从而培养良好的学习反思习惯。 3. 运用一些具备学习数据统计分析功能的工具,帮助家长和老师了解小学生的学习行为模式,以便针对性地进行引导和纠正。 需要注意的是,在使用 AI 工具时,要确保其内容适合小学生的年龄和认知水平,同时也要关注使用时间,避免过度依赖。
2025-03-03
开发转AI产品经理,需要学习哪些东西,请推荐资料库的内容给我让我学习
如果您从开发转型为 AI 产品经理,以下是一些您需要学习的内容和推荐的学习资料: 1. 技术原理方面: 思维链:谷歌在 2022 年的一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力(即有推理步骤),即使不用小样本提示,也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 RAG(检索增强生成):外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一块传给 AI;可搭建企业知识库和个人知识库。 PAL(程序辅助语言模型):2022 年一篇论文中提出;比如对于语言模型的计算问题,核心在于不让 AI 直接生成计算结果,而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct:2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 个人总结:很多大佬发言表示要关注或直接阅读技术论文,比如产品经理转型 AI 产品经理,需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度,虽然现在可以让 AI 辅助阅读,不过还是要完成一定的知识储备。林粒粒呀的这期视频是一个很好的科普入门。 3. 视频二:技术框架与关于未来的想象。之前对安克创新的印象可能是卖充电宝和安防设备,但看了这期访谈,被 CEO 阳萌的认知震撼,很多观点有启发,强烈建议看原访谈视频。其中提到 Transformer 是仿生算法的阶段性实现,10 年、20 年后大家将不再用 TA 。
2025-03-03
我是AI小白,我应该如何学习AI,从而提升自己工作领域效率。
对于 AI 小白来说,想要通过学习 AI 提升工作领域的效率,可以按照以下步骤进行: 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,您可以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。 通过与这些 AI 产品的对话,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。 此外,AI 工作流是给每个环节找最合适的 AI 工具,不同的 AI 工具配合起来效果更好。虽然当前 AI 可能不够完美,但提前学习 AI 工作流可以提前布局,抢占先机。未来会出现更强大的 AI 工具,熟练掌握 AI 工作流的人能迅速应用新工具提升效率,而未学习的人则会落后。学习 AI 工作流不仅能提升当下工作效率,也能在未来占据有利位置。
2025-03-03