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普通人如何学AI

Answer

普通人学习 AI 可以参考以下步骤：

  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，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。

此外，还可以参考以下方法：

  1. 万能公式法：问 AI【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。
  2. 寻找优质信息源：像没有技术背景的普通人，想要学习或了解 AI，好的信息源如「即刻」App 的“AI 探索站”等免费圈子。
  3. 信息爆炸之做减法的小 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。从问题中来，到问题中去。
    • 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。
    • 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。

如果您还在观望 AI，不知道从何入手，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。学习资源都是免费开源的。

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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。

危柯宇：如何让 AI 走进我们的工作和生活

问ai【一个（xxx职业）需要具备哪些知识？】，ai就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让ai工具帮你指数级深度思考啦～[heading2]2.通往AGI之路[content][通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)优质信息源在哪？问渠哪得清如许，唯有源头活水来。好的内容，主要源于好的信息源。那么，像我这样的没有技术背景的普通人，想要学习或了解AI，最好的信息源在哪里呢？1.要点：信息渠道、质量、密度三者皆优即可；2.先说结论：“不在西装革履的卖课海报里，免费的，不需要520”，就在「即刻」App的“[AI探索站](https://m.okjike.com/topics/63579abb6724cc583b9bba9a)”等免费圈子里。“AI探索站”里的前沿信息线索基本够用，很多Twitter上的开发者大牛也会在这里分享，需要溯源的时候，我才会去Twitter和相关官网。3.信息爆炸之做减法的小tips：如果担心信息洪流太大，学不过来，可以尝试这5个技巧3.1.只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超ChatGPT）3.2.只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去3.3.只关注核心能力，不关注花式玩法，用AI扬其长避其短3.4.只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词3.5.先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧

《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

Others are asking
AI和AGI的区别
AI（Artificial Intelligence，人工智能）和 AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）有以下区别： 1. 能力范围： AI 通常指的是弱人工智能（ANI，Artificial Narrow Intelligence），它只能完成特定的任务，如智能音箱的语音交互、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 AGI 则能够做任何人类可以做的事情。 2. 发展程度： ANI 已经取得了巨大的发展。 而 AGI 目前还没有取得巨大的进展。 3. 模型目的和底层数据量： 以往的 AI 被视为“工具”，而 AGI 更像是“大脑”。 OpenAI 主张的 AGI 模型，如 GPT 系列，致力于成为“世界模型”，将世界上所有的知识压缩到模型里，其底层数据量巨大，正在接近全人类所有数据的量级。
2025-03-08
AI能做什么？无所不能么
AI 具有广泛的应用和能力，但并非无所不能。以下是 AI 能够做到的一些方面： 在医疗领域，AI 可以辅助疾病的预测、诊断和治疗，例如通过训练神经网络预测蛋白质结构，从而推进结构生物学的发展，帮助预防抗生素耐药性、推进疾病研究以及加速对抗塑料污染。 在科学研究方面，AI 能够促进科学发现，例如用于拼凑出首张距离地球 5500 万光年的黑洞图像，还能解决长期困扰科学家的蛋白质折叠难题。 在医疗检测方面，AI 有助于提高疾病检测效率，如应用于乳腺癌筛查，使更多患者能更快接受筛查，让临床医生有更多时间为患者服务并提供更快速的治疗。 在农业领域，AI 机器人可以提高农业生产效率。 然而，对于一些终极问题，答案不可避免且坚决是否定的。但这并不意味着 AI 不能重要地帮助科学进步，例如在非常实用的层面上，语言模型可以为计算功能提供新的语言接口，并通过其知识提供高水平的“自动完成”，辅助科学工作中的“传统答案”或“传统的后续步骤”。
2025-03-08
有没有ai编程的AI rules
目前关于 AI 编程的 AI Rules 主要有以下内容： 在字节发布的全新 AI IDE Trae 中，由于其过于智能，有时难以控制其立即执行任务，且目前没有全局 AI Rules 的设置，需要用“”来引入规则。 在进行 AI 编程时，应遵循一定的准则。例如，能不编程尽量不编，优先寻找线上工具、插件、本地应用等现成的解决方案，先找现成的开源工具和付费服务，最后再考虑自己编程，且编程时要以终为始，聚焦目标。 在 Trae 中，可以新建一个文件“AI Rules”，将相关规则代码复制进去并保存。在与 AI 沟通需求时引入该文件，AI 会按照规则进行开发。同时，AI 生成的代码可能存在随机性和错误，需要花费时间调试 Bug，可以通过终端、测试网页功能时的“F12”等方式查看报错信息并修复。
2025-03-08
AI绘画，有免费的吗
目前有免费的 AI 绘画工具，例如 Imagen 3，其优势包括无需排队、免费使用、交互人性化、具有较好的语义理解能力以及灵活性等。此外，Stable Diffusion 也是主流的 AI 绘画软件，其优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高，但需要较好的电脑配置。如果您想要了解更多关于 AI 绘画的信息，比如具体的安装方法，可以去看看 B 站的【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频。
2025-03-08
利用ai对毕业论文扩写应该使用什么提示词
以下是一些利用 AI 对毕业论文扩写的提示词示例： 1. 请对这部分论文内容进行详细扩展，补充更多相关案例和数据，以增强论证的说服力。 2. 基于现有的论文内容，进一步阐述观点，丰富理论依据，并增加相关领域的前沿研究成果。 3. 对这段论述进行深化，从多个角度展开分析，同时融入更多的学术引用和参考文献。 4. 请将此部分内容扩展为更完整的篇章，增加细节描述，使论述更加全面和深入。 在使用提示词时，要注意内容的准确性和逻辑性，确保扩写后的论文质量得到提升。
2025-03-08
如何利用ai进行毕业论文写作
在毕业论文写作中，AI 技术能够提供多方面的辅助，以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能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，可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，利于数据分析和可视化。 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，简化编写过程。 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。同时需要注意，虽然可以向 LLM 寻求写作建议甚至直接要求其帮忙写论文，但这并非道德的使用方式。接收方也应做好准备迎接各种 AI 生成的内容，目前已有检测 AI 生成内容的相关努力在进行。
2025-03-08
普通人打工人AI制作短视频，请给出具体执行步骤
以下是普通人利用 AI 制作短视频的具体执行步骤： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，制作一部 2 分钟短片，不论是使用镜头拍摄还是使用 AI 工具生成，本质上都脱离不了影视制作的基础逻辑。在角色设计阶段，需要保持角色的一致性，并为角色增加个性化特性。在分镜图片生成阶段，为了及时调整分镜画面，决定生成一张合适的图片就直接开始进行对应动画镜头的生成。在动画镜头制作阶段，主要使用了 pixverse、pika、runway 三种视频生成工具。我们这里讲的短片都是以短故事片为主，后续也会带领大家讨论广告片等不是以故事为主要基底的影片类型。
2025-03-07
学习ai对普通人的生活有什么意义
学习 AI 对普通人的生活具有多方面的重要意义： 1. 提供更高效的个人助理服务：人工智能模型将很快能作为自主的个人助理，代表您执行特定任务，如帮助协调医疗护理。 2. 促进教育方式的变革：人工智能工具在教育领域有创新的应用空间，如通过交流互动辅助学习，但需要正确引导使用，避免过度依赖。 3. 助力艺术创作：在艺术领域，人们可以与计算机合作作画，发挥自身的创造力。 4. 提高工作效率：普通人可以通过合适的软件和学习内容，运用 AI 来提升工作效率。 5. 带来科技便利与幸福：AI 是未来的必然方向，简单试用能让普通人更快受益，使生活因科技而更加便利和幸福。 然而，在推广 AI 的过程中也面临一些挑战，如需要降低计算成本以使其更加普及，避免其成为有限资源导致战争或成为富人的工具。同时，要正确引导使用，避免其带来负面影响。
2025-03-05
普通人 怎么利用ai赚钱
以下是一些普通人利用 AI 赚钱的方式： 1. 电商：婴儿的四维彩超 AI 预测 思路和玩法：通过 AI 工具将宝宝的四维彩超还原出现实模样进行变现。孕妇妈妈在孕期 22 26 周会进行四维彩超检查，很多准爸爸妈妈期待宝宝模样，从而衍生出市场需求。在小红书、抖音等公域平台发布相关笔记吸引咨询。 操作流程：客户提供四维彩超图原图，在 Midjourney 里进行垫图和特定描述词，整个流程不超 10 分钟出图。 变现方式：在抖音、快手、视频号、小红书上批量发布相关视频或图文，将客户引到私域接单变现。但要注意平台引流需隐蔽，避免被检测限流或封号。 2. AI 产业中的应用层 基础设施层：布局投入确定性强，但资金和资源门槛高，普通人若无强资源应谨慎入局，可考虑“合作生态”切入机会。 技术层：技术迭代快，小规模团队或个人需慎重考虑技术迭代风险，基础通用大模型不建议普通个体和小团队考虑。 应用层：是时代赋予的广阔蓝海，当前针对行业/细分领域的成熟应用产品不多，对于普通个体和小团队有超级机会和巨大发展空间。
2025-03-04
适合普通人（没有ai开发经验） 的ai发展方向有哪些
对于没有 AI 开发经验的普通人，以下是一些适合的 AI 发展方向： 1. 基础知识学习： 了解 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础，如统计学（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）。 2. 算法和模型： 熟悉监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）。 了解无监督学习（如聚类、降维）。 知晓强化学习的基本概念。 3. 评估和调优： 学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握模型调优的方法，如使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础： 理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络。 熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向： 1. 巩固数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习，如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 涉足自然语言处理（语言模型、文本分类、机器翻译等）、计算机视觉（图像分类、目标检测、语义分割等）等领域。 5. 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。 6. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向： 1. 具备编程基础，如 Python、C++等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 3. 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署，如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践，包括项目实战、案例分析等。 此外，无论您是技术爱好者还是内容创作者，都可以： 技术爱好者： 1. 从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本，尝试使用 AI 辅助编码。 2. 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor 等。 3. 参与 AI 社区，如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块。 4. 构建 AI 驱动的项目，如开发聊天机器人或图像识别应用。 内容创作者： 1. 利用 AI 辅助头脑风暴，获取创意方向。 2. 建立 AI 写作流程，从生成大纲到扩展段落等。 3. 探索多语言内容，借助 AI 辅助翻译和本地化。 4. 用 AI 工具优化 SEO，调整标题、元描述和关键词使用。
2025-03-02
普通人怎么学习AI
普通人学习 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，可根据自身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，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。 此外，还可以参考以下方法： 1. 万能公式法：问 AI【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源：像没有技术背景的普通人，学习或了解 AI 最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 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。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 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。 对于纯 AI 小白，如果还在观望 AI 不知从何入手，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习资源免费开源，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。
2025-02-26
那普通人要研发机器狗从哪方面开始学习？
对于普通人想要研发机器狗，以下这些 AI 相关的基础知识是很有帮助的： 1. 了解 AI 的概念：AI 即人工智能，是让计算机模拟人类智能的技术。 2. 掌握机器学习：这是电脑找规律学习的方式，包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习：处理没有标签的数据，让算法自主发现规律，例如聚类任务，像将一堆新闻文章按主题或内容特征分组。 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：这是一种参照人脑构建神经网络和神经元的方法，由于有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 4. 熟悉生成式 AI：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. 了解 LLM（大语言模型）：对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解，像上下文理解、情感分析、文本分类等，但不太擅长文本生成。 6. 关注技术里程碑：例如 2017 年 6 月谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。 这些基础知识能为您研发机器狗提供理论支持和技术思路。
2025-02-26