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自学AI路径

Answer

以下是新手自学 AI 的路径：

  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、当前应用和未来发展趋势。
  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。

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」知识库首页的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

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 怎么和宠物结合？

我总结了以下关于AI+宠物赛道的一些例子和学习路径：1.AI宠物助手-基于自然语言处理和计算机视觉的AI宠物助手，可以帮助主人更好地照顾宠物-例如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等2.AI宠物互动玩具-利用AI技术开发的智能互动玩具，可以增强宠物的娱乐体验-例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等3.AI宠物图像生成-使用生成式AI模型，可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像-这可以帮助宠物主人定制个性化的宠物形象4.AI宠物医疗诊断-利用计算机视觉和机器学习技术，可以开发AI辅助的宠物医疗诊断系统-通过分析宠物的症状图像和病历数据，提供初步诊断建议5.AI宠物行为分析-基于传感器数据和计算机视觉，可以利用AI技术分析宠物的行为模式-帮助主人更好地了解宠物的需求和习性学习路径建议：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，并不断迭代优化总的来说，AI+宠物是一个充满想象空间的新兴赛道，结合AI技术和宠物行业需求，可以开发出各种有趣有用的应用。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

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ai改变的是什么
AI 正在多个领域带来改变： 1. 在编码方面，AI 正在逐渐取代构建和更改软件时的繁琐过程，带来轻盈和控制。例如，Cursor 致力于创建一个神奇的工具，以引领这一转变，期望有朝一日能编写世界上所有的软件。 2. 在医疗保健领域，AI 有望不可逆转地改变预防和治疗疾病的方式。但为了在该领域产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。例如，通过学校教育和经验积累，培养在复杂情况下确定最佳答案的直觉，就像医学生从基础课程开始逐步深入学习一样。 3. 对于个人而言，AI 能扩大个人的能力范围，比如可以自行发现需求、产生方案、验证方案并解决需求。例如在开发 AI双语字幕时，通过一系列步骤和借助 GPT 生成新的双语字幕文件。
2025-03-03
你这个网站是做ai ，app的归纳推荐吗
我们这个网站提供了多种关于 AI 及相关应用的归纳推荐，包括以下方面： 1. 2023 年历史更新（归档）：重新整理了网站与 APP 的链接，将功能加入标题以便快速了解用途；推荐了关于视频 AI 工具的亲测排序文章；补充了 Whiteboard 浏览器插件，可将视频转入类似白板的新界面进行操作；添加了关于 GPT4 在地理知识方面能力的论文。 2. 一个希望有点意思的 AI 分享（三）：介绍了人和 AI 协同的三种方式，即嵌入式模式、协作模式和智能体模式，目前协作模式最常用。还提到了 ChatGPT 能完成的任务以及个人常用任务对应的国内外 AI 产品，同时指出 AI 不仅是个人的“外挂”，也会给公司带来变革。 3. AIGC Weekly01 产品推荐：包括 Scale AI 发布的视觉 AI 创意套件、生成人类全身照片的工具、绘制头像的工具、将播客变成短视频的工具、Stable Diffusion v 2.0 web UI、创建网站和 app 插画的工具、总结和归纳学习内容的工具，以及 Google 与医疗技术公司合作开发的人工智能乳腺癌筛查工具。 总之，网站涵盖了丰富的 AI 技术、产品、教程和案例等信息，并在不断更新。
2025-03-03
如何用AI，高效做PPT
以下是关于如何用 AI 高效做 PPT 的相关内容： 目前，市面上有多种 AI 辅助的 PPT 工具，它们能极大地提升制作效率和质量。以下为您介绍一些常见的工具及使用思路： 常见工具： 1. MindShow：可能提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。https://www.mindshow.fun/ 2. 爱设计 3. 闪击 4. Process ON 5. WPS AI 6. Gamma：在线 PPT 制作网站，支持输入文本和想法提示快速生成幻灯片，可嵌入多媒体格式。https://gamma.app/ 7. 美图 AI PPT：通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。https://www.xdesign.com/ppt/ 8. 讯飞智文：利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/ 使用思路： 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 此外，为您推荐两篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-03
有没有好用的小红书爆款笔记从选题到爆款笔记生成的ai工具
以下是一些好用的从选题到生成小红书爆款笔记的 AI 工具： DeepSeek：可用于脑爆活动方案、会议纪要总结、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写绘画提示词、创作小红书笔记、做私有模型等。 赛博发型师：基于 AI 技术的个性化发型设计服务，能通过分析用户面部特征等生成发型设计方案和效果图，设计报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，还提供营销数据分析服务。 小红书账号文案、表情包、爆款名片生成等个性化小工具：例如小红书爆款文案生成。
2025-03-03
权威的AI播客网址链接发我
以下是一些权威的 AI 播客网址链接： 1. 简报： TLDR AI： The Sequence： Deep Learning Weekly： Ben’s Bites： Last week in ai： Your guide to AI： 2. 播客： No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 3. 会议：World AI Cannes Festival 4. NotebookLM 官网链接：https://notebooklm.google/ 5. PodLM 体验地址：https://podlm.ai/
2025-03-03
将传统公司的HR部门进行AI赋能，有哪些机会点和可执行步骤
目前将传统公司的 HR 部门进行 AI 赋能存在一定的挑战。大多数“AI 应用/AI 转型”仍在走“数字化转型”的老路，把 AI 套在现有流程上，强调“固化流程”“节约成本”，但在技术加速迭代的当下，这种做法可能导致成果过时，使企业业务模式凝固在当前，削弱其主动进化的能力。 然而，我们不能仅止于对 AI 的焦虑。AI 的力量不应只用于优化现有业务流程，而应着重于对未来业务的重新定义。对于 HR 部门的 AI 赋能，应从“AI 能创造和满足 HR 工作的哪些新需求”出发。例如，利用 AI 进行更精准的人才匹配和招聘预测，通过智能分析员工数据来优化培训和绩效管理等。 可执行的步骤可能包括： 1. 深入了解 HR 部门的业务流程和需求，明确哪些环节可以通过 AI 进行优化和创新。 2. 评估现有技术和资源，选择适合的 AI 工具和技术。 3. 进行小规模的试点项目，验证 AI 应用的效果和可行性。 4. 根据试点结果进行调整和优化，逐步推广应用。 5. 持续培训 HR 人员，使其能够熟练运用 AI 工具，并适应新的工作模式。
2025-03-03
deepseek 自学手册 PDF 版有吗
以下是关于 DeepSeek 的相关资料： 同时还有 DeepSeek 的论文资料： 另外，关于 DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一的相关内容： DeepSeek 的特点与优势包括： 推理型大模型：核心是推理型大模型，通过理解用户真实需求和场景提供答案，不需要用户提供详细步骤指令。 更懂人话：能够理解用户用“人话”表达的需求，不需要用户学习和使用特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能够进行深度思考，而非简单罗列信息。 文风转换器：可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 更多提示词技巧请查看
2025-02-25
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
自学Ai
以下是关于自学 AI 的一些建议： 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、当前应用和未来发展趋势。 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，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，DeepSeek R1 引入了纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，而是让 AI 通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段，仅通过少量（数千条）人工精选的思维链数据进行初步引导，建立起符合人类阅读习惯的推理表达范式。随后，主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（只对结果准确率与回答格式进行奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。 以下是一些 AI 术语： |术语 ID|原文|译文|领域|易混淆|缩写|不需要提醒| |||||||| |ROW1|SelfGated|自门控|AI||| |ROW1|SelfOrganizing Map|自组织映射网|AI||| |ROW1|SelfTaught Learning|自学习|AI|1|| |ROW1|SelfTraining|自训练|AI|1|| |ROW1|Semantic Gap|语义鸿沟|AI|1|| |ROW1|Semantic Hashing|语义哈希|AI|1|| |ROW1|Semantic Segmentation|语义分割|AI||| |ROW1|Semantic Similarity|语义相似度|AI||| |ROW1|SemiDefinite Programming|半正定规划|AI||| |ROW1|SemiNaive Bayes Classifiers|半朴素贝叶斯分类器|AI||| |ROW1|SemiRestricted Boltzmann Machine|半受限玻尔兹曼机|AI|||
2025-02-10
普通人怎么自学ai
普通人自学 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，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. 信息获取： 对于没有技术背景的普通人，优质信息源如「即刻」App 的“”等免费圈子。 信息爆炸时做减法的小 tips：只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）；只解决具体问题，不做泛泛了解；只关注核心能力，不关注花式玩法；只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词；先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 7. 学习模式： 可以参考输入→模仿→自发创造的模式。 学习资源多为免费开源，可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。
2025-02-08
有了ai绘画，自学绘画还有什么意义
AI 绘画的出现并不会使自学绘画失去意义，原因如下： 1. 提升个人创造力和表达能力：自学绘画能够培养独特的创造力和个人风格，更自由地表达内心的想法和情感。 2. 深入理解艺术原理：掌握构图、色彩、线条等基本原理，为艺术创作打下坚实基础。 3. 锻炼手工技巧：如手绘的线条控制、笔触运用等，这些技巧在某些情况下是 AI 无法替代的。 AI 绘画方面： 1. 定义与发展：AI 绘画是利用人工智能技术，通过算法和模型让计算机生成具有一定艺术效果的图像。早期成果简单粗糙，随着技术进步，特别是深度学习算法的应用，如卷积神经网络等，能生成更复杂、逼真和富有创意的图像，涵盖各种风格和题材，并在与人类艺术家的互动和融合中不断创新。 2. 场景应用：在广告设计中可快速生成创意概念图，为策划提供灵感和初稿；在游戏开发中用于创建场景、角色形象等，提高开发效率；在影视制作中辅助生成特效场景、概念设计等；在建筑设计中帮助构想建筑外观和内部布局。 着色画方面： 1. 关键词简介：中文为着色画，英文为 Coloring page。它提供基础框架，由简单线条组成，勾勒物体或场景轮廓，留给创作者无限想象空间填充色彩和纹理，可手绘或数字格式。 2. 艺术效果：体现在色彩丰富性、情感表达、细节和纹理突出、创意发挥等方面。 3. AI 绘画的关键词结构思路：包括基础描述、风格指定、色彩要求、细节强调。 4. 进阶玩法：可用 MJ 的 Retexture 功能或即梦参考功能，通过写提示词或垫图功能给着色画上色。
2025-02-06
本人一般用ai语言模型来搜索所需的市场资料，现在想自学更多ai工具以便之后用ai工具发展副业，可以从哪里开始学习与实践
以下是关于您自学更多 AI 工具以发展副业的学习与实践建议： 1. 基础理解：了解大型语言模型的工作原理和局限性，例如它们在数学计算方面主要基于语言理解和生成，而非专门的数学计算设计，可能会在处理简单数学问题时出错。 2. 学习路径： 规划：明确学习目标和步骤。 记忆：记住关键知识和操作方法。 3. 实践操作： 掌握 GPT 的使用：了解 GPT 如 GPT4 的功能和特点，包括其工具选择和行动（Action）机制。 尝试工具：如 Webpilot，它能让 GPT 支持更实时的联网功能，获取网络资源。具体操作是在新建的 GPT 里勾掉 Web Browsing，然后点击添加 Actions（Add actions），再点击 import from URL 并填入相关网址。 4. 就业与应用： 了解人工智能领域的高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，学习相关技能以增加就业机会。 关注 AI 技术在金融、医疗、制造业等行业的应用，掌握相关技能以拓展副业发展的可能性。 但需要注意的是，学习 AI 有可能赚钱，但不保证每个人都能成功，是否能赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素，需要持续学习和实践。
2025-02-03
一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生，无创业经验，如何在ai帮助下在未来几年寻找创业方向和努力路径
对于一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生，无创业经验，在未来几年借助 AI 寻找创业方向和努力路径，可以参考以下建议： 首先，了解不同的发展路径特点。在学术研究方面，要培养适应能力，保持对研究的热爱以应对长期缺乏即时反馈的挑战。创业如同“当海盗”，充满刺激和不确定性，需要快速学习、适应市场和承担风险，虽能直接面对社会，但可能带来巨大压力并影响生活质量。在大公司工作需确保个人目标与公司一致，创业公司有生存压力，而打工人有稳定收入和学习机会，但可能限制思维。 其次，明确选择路径的逻辑。无论选择哪种路径，强烈的内在动机是长期成功的关键，动机可能源于内心欲望或对失败的恐惧，要直面并理解它们，将其转化为积极向上的动机，确保符合个人价值观。确定积极动机后，具有学术价值的问题可考虑读博，有商业价值的问题可尝试创业，至少有成长价值的问题可从打工开始。 最后，为持续提升自我，可以采用从导师或上级的角度每周总结工作的实用方法。分析未达成目标的原因，如果是懒惰，要直面并解决，比如找学习伙伴相互监督；如果是能力不足，可以考虑转向擅长领域或增加学习时间。 对于您来说，可以结合自身的兴趣和优势，思考在汉语言文学师范领域中是否存在具有商业价值的问题，利用 AI 技术进行市场调研和分析，探索可能的创业方向。同时，也可以通过打工或参与相关项目积累经验。
2025-02-27
我做一个小白，请帮我规划一个学习路径，让我快速掌握AI工具使用
以下是为您规划的快速掌握 AI 工具使用的学习路径： 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，学习生成式 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，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，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，还有以下几点建议： 1. 多看教程，多实践：通过学习教程和反复实践，可以快速掌握 AI 工具的使用方法。 2. 积极参与社群交流：加入相关社群，向有经验的朋友请教，可以获得很多宝贵的经验和建议。 3. 保持好奇心和探索精神：AI 技术发展迅速，不断学习和探索新技术，可以让您在这个领域中保持竞争力。 希望以上学习路径和建议对您有所帮助！
2025-02-27
我想知道ai学习路径
以下是为您提供的 AI 学习路径： 一、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。同时，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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您可以找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习，比如掌握提示词的技巧，这上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。您可以尝试使用各种产品进行创作，知识库中也有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验。 六、技术研究方向 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。 七、应用方向 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。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-26
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，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。 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。
2025-02-26
金融行业落地大模型的路径
以下是金融行业落地大模型的相关路径： 1. 从整体行业情况来看： 2024 年被称为国内大模型落地元年，国内大模型项目增长迅速，中标项目数量和金额大幅增长。 大模型中标项目数前五的行业包括金融。 厂商方面，百度在金融行业的中标数量和金额排名领先。 2. 具体应用案例： 彭博发布了金融领域的大模型 BloombergGPT，并应用于其所在的垂直领域。 3. 行业人士观点： 通用模型适用不同产业，垂直模型类似于单领域专家，垂直大模型的发展有助于提升各领域模型性能。 商汤科技联合创始人杨帆认为，当模型足够大时，可能加速商业化落地，带来更好的技术能力，缩短产业应用周期。 360 公司创始人周鸿祎表示，大模型是工业革命级的生产力工具，能赋能百行千业。 4. 相关赛事推动： 举办「2024 金融行业·大模型挑战赛」，整合公开金融数据，打造多轮问答评测赛题，提供基础数据表，参赛选手可采用 GLM4 系列模型 API 并运用多种技术手段完成赛题，有多个单位提供支持。
2025-02-24
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，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」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。
2025-02-23