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初步学习AI应该先学什么内容

Answer

初步学习 AI 可以从以下几个方面入手:

  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。

对于不会代码的人,若希望继续精进 AI,可以尝试了解以下作为基础的内容:

  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。

中学生学习 AI 可以参考以下建议:

  1. 从编程语言入手学习:
    • 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,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。

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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。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

[heading3]如果希望继续精进...对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础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。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。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。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。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。

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

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想要生成一张图片 用什么ai更合适
以下为您介绍几种适合生成图片的 AI 工具及相关操作流程: 1. Stable Diffusion 模型:可根据文本指令生成图片,图片的样子取决于使用者输入的提示词,非排列组合工作模式下难以出现完全相同的两张输出图片。类似于画笔,构造出的图画取决于使用者自己的设计。在当下技术背景与现实下,利用新兴智能工具,把自己的独创性思想转化为现实作品,极大地节省了创作成本。案例中法官承认这样依靠使用者的输出设计生成的图片属于美术作品,具有独创性和智力投入,受到著作权的保护。 操作流程:使用者根据自己的审美个性,通过增删提示词、修改相关参数,得出不同的图片,最后选定。 2. Tusiart: 简明操作流程: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora,控制图片效果及质量。 ControlNet:控制图片中特定的图像,如人物姿态、生成特定文字等,属于高阶技能。 局部重绘:下篇再教。 设置 VAE:选择 840000 。 Prompt 提示词:用英文写想要生成的内容,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写想要避免产生的内容,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 3. Liblibai: 简明操作流程: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora,控制图片效果及质量。 设置 VAE:选择 840000 。 CLIP 跳过层:设成 2 。 Prompt 提示词:用英文写想要生成的内容,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写想要避免产生的内容,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,参考模型作者推荐的采样器更有保障。 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,迭代步数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 生成批次:默认 1 批。
2025-03-06
AI提示词怎么用
AI 提示词的使用方法如下: 1. 提示词用于描绘您想生成的画面。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),且支持中英文输入。 2. 写好提示词的要点: 内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,例如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可以帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 3. 写提示词(prompt)的建议: 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文:若任务需特定背景知识,在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言:尽量简单、清晰,避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在提示词中明确指出。 使用示例:若有特定期望结果,提供示例帮助 AI 理解需求。 保持简洁:简洁明了,避免过多信息使 AI 困惑。 使用关键词和标签:帮助 AI 更好理解任务主题和类型。 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整提示词。 4. Prompt 的相关知识: Prompt 是一段指令,用于指挥 AI 生成所需内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,),emoji 也可以用。 语法规则:用英文半角符号逗号,来分隔 tag,逗号前后有空格或者换行不影响效果;改变 tag 权重有两种写法,一是括号,权重就重 1.1 倍,每加一层,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2,数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。
2025-03-06
AI校对助手
以下是关于 AI 校对助手的相关信息: 相关文章: 《》由 Laurence Holt 撰写,介绍了 AI 在 K12 教育中的应用现状,自 2023 年 6 月首次发布以来,地图新增了 90 多个标志和 11 个领域,反映了教育技术的最新进展。文章讨论了 AI 如何辅助教学、提供个性化反馈、支持特殊需求学生等,并强调了 AI 作为教师助手的潜力。 《》探讨了新科技带来的信息频次跃迁对生活的影响,以及世界是否变得更难、时间流速是否更快等问题,张津剑在这期内容里给出了系统性的答案。 《》,萨尔・可汗的《勇敢新语》一书,描述了 AI 在教育领域的创新应用,展望了个性化学习、支持和指导的未来。通过 AI 辅导员,学生可以获得个性化的学习体验,帮助他们更好地理解知识。比尔·盖茨说:“AI 工具和辅导员永远不能,也不应该取代教师。AI 应该做的是支持和赋能教师。” 文章润色工具: 常见的文章润色 AI 工具有: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手,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,可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于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,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说,这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节,包括校对、改写、大纲生成、内容生成等,可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 AI 赋能教学相关: 张翼然的《AI 赋能教学,创新引领未来.pdf》中提到: 配置一个 AI 助理,就能反复快速使用,还能逐步调整优化。语言模型类似于“缸中之脑”智能体赋予它与外界交互的能力,设置“常用语”、“小助手”、“bot”、智能体。 作为高校教师为工作生活创建/改编的 AI 助理,用 AI 赋能教学,从易到难的学习路径是:1.了解 AI 工作原理;2.尝试各种 AI 工具;3.学会优化提示词;4.生成课程资源;5.解决教学场景;6.课上师生机共学;7.促学生正确使用;8.提升人机共创力。 目录包括:AIGC 教育革命:技术原理与课堂实践;AI 从工具到助手赋能教师提升效率与能力;大语言模型的教学潜力:交流技巧与心得;AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景;AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力;一线教师的 AI 需求与高效工具推荐;AI 赋能课堂的核心逻辑:从理论到应用;解码 AI 教学案例:创新与实践。 教学主要负担分析:备课压力(编写教案、制作课件、设计教学方案),适应新课标(跟进教育改革、更新教学内容)。
2025-03-06
AI工具在人力资源岗位提效的应用场景
AI 工具在人力资源岗位提效的应用场景主要包括以下方面: 1. 招聘环节: 职位描述生成。 简历分析。 面试题设计。 自动化筛选候选人简历,提升筛选工作的效率和准确性,减少人力资源部门的工作负担,降低因人为错误导致的招聘成本浪费。 2. 员工绩效评估: 分析员工工作表现。 识别绩效趋势和提升点。 为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 员工培训与发展。 在全行业中,基础办公提效方面如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等,都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。 此外,阿里云百炼大模型与猎聘携手共同推动招聘领域 AI 技术的全面升级,AI 赋能的全链路招聘流程,通过大模型的深度参与,显著提升了招聘效率和候选人体验,优化了整体业务效能。 但同时,人工智能在招聘中也存在潜在风险,如算法偏见、数据隐私和歧视等方面: 1. AI 偏见:训练数据集存在对特定社会群体或性别的偏见,可能会复制甚至加剧这些偏见。 2. 数据隐私:公司使用 AI 招聘系统收集大量个人数据,若被滥用,可能侵犯候选人隐私。 3. 算法偏见:数据集存在偏差会导致 AI 系统存在偏差。 4. 对残疾申请人:雇主使用 AI 招聘工具时,需为残疾申请人提供合理便利,确保不会无意或故意排除这些群体。 5. 种族和性别影响:AI 在招聘和晋升过程中存在无意中歧视某些种族和性别群体的风险。
2025-03-06
有没有能代替人工的ai
以下是关于能否有替代人工的 AI 的相关信息: 目前 AI 仍处于“任务渗透”阶段,而非“职业颠覆”。AI 最常用于编程(37%)和写作(10%),对体力劳动和专业职业影响较小。中等收入、高学历职业 AI 采用率最高,低收入和极高收入较低。AI 增强人类工作比例(57%)大于完全自动化(43%),短期内 AI 主要是辅助工具,而非取代人工。未来可能从“人机共创”模式向“任务外包”模式演进。 Inflection AI 的联合创始人 Mustafa Suleyman 提出了现代版的图灵测试,要求 AI 具备采取行动和取得成就的能力,以及对世界产生有意义的影响,如仅用十万美元投资,在几个月内通过零售网络平台赚取一百万美元,这需要 AI 完成一系列复杂任务,包括制定策略、撰写文案、研究设计产品、与制造商和物流合作、谈判合同、创立及管理市场营销活动等,同时面临分层规划和可靠记忆等技术挑战。 3 月 4 日的 AI 资讯中,在多个领域有新进展,如在 3D 方面,Meshcapade 可从视频/图像中捕捉面部表情并具有逼真的 3D 发丝,InsTaG 能通过几秒钟视频学习快速形成逼真的 3D 说话头像效果,还有新型 3D 场景记忆框架 3DMem;在 AI 绘图方面,智谱开源了可在图像中生成中文字符的 AI 绘图 CogView4,海螺推出了 Image01 多功能文本转图像模型;在 AI 视频方面,Runway 内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化,Vidu 的 API 开放平台全面开放;在 AI 模型方面,Google Colab 推出 Data Science Agent,微软为医疗行业提供首个统一语音 AI 助手 Dragon Copilot,Opera 宣布推出网页浏览器的 AI 代理。
2025-03-06
如何搭建AI智能客服
搭建 AI 智能客服可以参考以下步骤: 1. 明确核心构思:利用企业已有的知识积累,结合大模型的强大能力,为用户提供准确且简洁的答案。创建企业私有知识库,收录企业过去的问答记录和资料,再利用大模型对用户咨询的问题进行处理,确保回答的准确性和一致性,还能在必要时提供原回答的完整版,以满足用户的深度需求。同时对接人工客服,在智能助手无法解决用户问题时,用户可以快速转接到人工客服,确保问题的及时解决。这种人机结合的模式,有助于提升整体服务质量和客户满意度。 2. 具体操作步骤: 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手: 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。 搭建示例网站:通过函数计算,来快速搭建一个网站,模拟您的企业官网或者其他站点。 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。 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,帮助您更好的应对客户咨询。 零成本、零代码搭建一个智能微信客服: 找到高级下开场白,点击展开,填写开场白文案、开场白预置问题。 勾选用户问题建议:在 Bot 回复后,根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 添加语音选择:让其不仅会写,还会通过语音跟您交流。 点击“发布”,选择发布平台,如 Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号(服务号)、微信公众号(订阅号)、掘金等。
2025-03-06
零基础学习ai先学习哪一步
对于零基础学习 AI,您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。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「」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。 总之,无论是零基础还是中学生,都可以从编程基础、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。
2025-02-18
学习ai,最先学习的是什么
对于新手学习 AI,最先需要学习的内容如下: 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。同时浏览入门文章,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,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。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。 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,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词的技巧。 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。知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 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。 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。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:使用 ChatGPT、Midjourney 等生成工具体验应用场景,探索面向中学生的教育平台,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 基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试用 AI 技术解决实际问题。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考其对未来社会的影响。
2025-02-13
学ai前要先学会英语吗?
学习 AI 之前是否要先学会英语,因人而异。 对于一些人来说,英语基础较差并不影响他们开始接触和使用 AI 工具。例如,有文科生在不懂代码、英语也差的情况下,依然能够注册尝试各种 AI 工具,并在学习后取得一定成果。 然而,在学习 AI 的过程中,英语可能会起到一定的辅助作用。比如,了解英文世界里的 AI 发展动态,能够获取更多前沿信息。同时,像在口语练习方面,利用相关的 AI 工具可能有助于提升英语能力,从而更好地理解和应用 AI 技术。 总之,英语不是学习 AI 的绝对前提条件,但具备一定的英语能力可能会为学习 AI 带来更多便利和优势。
2025-01-06
0编程基础,需要学ai编程需要先学什么
如果您没有编程基础但想学习 AI 编程,建议先学习以下 Python 相关内容: 1. Python 基础: 基本语法:了解变量命名、缩进等基本语法规则。 数据类型:熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等基本数据类型。 控制流:学习使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)控制程序执行流程。 2. 函数: 定义和调用函数:学会定义自己的函数以及调用现有函数。 参数和返回值:理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间:掌握局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包: 导入模块:学习导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包扩展程序功能。 4. 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系及多态的实现。 5. 异常处理: 理解异常:明白什么是异常及在 Python 中的工作原理。 异常处理:学会使用 try 和 except 语句处理程序可能发生的错误。 6. 文件操作: 文件读写:学习打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作:理解如何用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 此外,如果您有更具体的项目需求,比如开发 P2P 传输程序,还需要进行项目初始化与配置,例如安装 Rust 环境(可通过官网获取安装指南,使用 rustup 工具管理 Rust 版本),创建 Rust 项目并管理项目依赖。
2025-01-04
学ai先学什么
对于新手学习 AI,建议您从以下几个方面入手: 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。 了解人工智能的主要分支,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,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。 如果您不会代码,对于 AI 可以尝试了解以下作为基础: 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。 对于中学生学习 AI,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,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。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-13
学习AI先学习什么
学习 AI 可以按照以下步骤进行: 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,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。 在医疗保健领域,为了让 AI 产生真正的改变,应投资创建一个模型生态系统,让“专家”AI 像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,通过正规学校教育和学徒实践,从最出色的实践者那里学习。对于 AI 来说,应通过使用彼此堆叠的模型来训练,而不是仅依靠大量数据和生成模型。例如,先训练生物学模型,再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的课程从基础开始,设计新疗法的科学家也需要多年学习和指导,这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。
2024-12-11
ai初步怎么学习
以下是新手学习 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,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. 对于中学生学习 AI 的补充建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,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。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 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。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。
2025-01-07
我是个外行,完全小白、没有编程基础。我有个初步的想法,做一个智能客服,来代替或者帮助我们行业的人工客服。那么,我应该从哪些知识开始学习、或者我自己能不能办到?
对于完全没有编程基础但想做智能客服的小白,以下是一些建议: 1. 先对 AI 有初步的了解,明确自己的需求和目标。 2. 学习一些基本的概念,比如什么是 AI、提示词工程等。 3. 可以参考他人的学习路径,例如以“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等为关键词。 4. 要有耐心,在 AI 的帮助下一步一步来,并在这个过程中逐渐学习一些编程知识。 5. 避免追求“大而全”和完美主义,从小的功能和简单的应用开始,尽快让系统“跑起来”,获得实际使用的反馈,再不断改进。 同时,有一些成功的案例可供参考。比如有人从完全不懂代码和英语很差的状态,通过不断学习和实践,在公司中实现了智能客服从创建到应用的过程,还创建了多个智能体。但也要注意,现实中真正的应用往往有复杂的需求,不能完全依赖 AI 一次性搞定,需要自己不断努力和积累。
2024-12-23
如果我想要为我的论文写一个初步的思维导图,在每一个细分的树枝上可以通过点击来显示我为这个树枝提供的一些参考文章和信息,请问使用什么工具可以实现我的要求
目前常见的能够实现您需求的工具包括:XMind、MindManager、百度脑图等。 XMind 功能丰富,支持多种思维导图结构,并且有较好的用户体验。 MindManager 则具备强大的自定义和协作功能。 百度脑图使用方便,无需下载,在线即可操作。 您可以根据自己的使用习惯和具体需求来选择适合的工具。
2024-12-10
如何学习AI
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,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。
2025-03-06
promrt学习
以下是一些关于 Prompt 学习的资源和指南: 文本类 Prompt 网站: Learning Prompt:授人以渔,非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney,网址: FlowGPT:国外做的最大的 prompt 站,内容超全面,更新快,网址: ChatGPT Shortcut:ChatGPT 提示词网站,提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出,网址: ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享,网址: Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt,网址: PromptPerfect:帮你自动优化提示词,你可以看到优化前后的对比,网址: PromptKnit:The best playground for prompt designers,网址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库,快速的寻找到用户需求 prompt,网址: Prompt Engineering Guide:GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南,网址: 小白学习指南: 第一步:要有一个大模型帐号,至少已经熟悉和它们对话的方式。推荐:。 第二步:看 OpenAI 的官方文档:。 对于初学者,建议至少先真正理解以下几个问题: GPT 说人话的能力是怎么来的 “涌现”的产生 prompt 的概念和意义 为什么现阶段我们不得不用 prompt 课外阅读推荐:B站 UP Yjango(于建国博士)很早前就发布的相关视频。 您还可以在关注作者小七姐获取更多丰富内容。
2025-03-06
我是新手,怎么学习agi,从哪里开始
对于新手学习 AGI,建议您按照以下步骤进行: 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,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。 6. 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。 7. 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。 记忆方面:先从
2025-03-06
八岁孩子如何开始学习AI
对于八岁孩子开始学习 AI,以下是一些建议: 1. 从编程语言入手:可以先学习 Python、JavaScript 等编程语言,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续学习 AI 打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:体验如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,探索面向儿童的 AI 教育平台。 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),以及在各领域的应用案例。 4. 参与相关实践活动:例如参加简单的 AI 创意设计活动,尝试用 AI 技术解决一些小问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展动态:通过适合儿童的方式,了解 AI 领域的最新进展和影响。 需要注意的是,八岁孩子的认知和理解能力有限,学习过程应注重趣味性和引导性,避免过于复杂和枯燥。
2025-03-06
我是零基础,怎么学习deepseek提示词
如果您是零基础学习 DeepSeek 提示词,可以从以下几个方面入手: 1. 核心原理认知: AI 特性定位:DeepSeek 支持文本/代码/数学公式混合输入,具有动态上下文(约 4K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 8000 字左右)和任务适应性(可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式)。 系统响应机制:采用意图识别+内容生成双通道,自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围,且对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 2. 基础指令框架: 可以套用四要素模板,如果不知道如何表达。 掌握格式控制语法,如强制结构使用```包裹格式要求,占位符标记用{{}}标注需填充内容,优先级符号>表示关键要求,!表示禁止项。 3. 进阶控制技巧: 思维链引导:包括分步标记法(如请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估)和苏格拉底式追问(在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差)。 知识库调用:如领域限定指令(基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌)和文献引用模式(以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破)。 此外,还可以参考以下具体的应用案例: 1. 生成单词:输入单词主题、图片风格、单词数量,选择 deepseekr1 模型生成单词数组。 2. 提升 DeepSeek 能力:通过特定的步骤,如搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”,将装有提示词的代码发给 Deepseek 并阅读开场白后开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能等。
2025-03-06
请帮我制订一个AI学习路径。
以下是为您制定的 AI 学习路径: 偏向技术研究方向: 1. 数学基础:掌握线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:熟悉监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:深入学习神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:了解语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:掌握图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:关注大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:进行论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 1. 编程基础:学习 Python、C++等编程语言。 2. 机器学习基础:掌握监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:熟悉 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域实践。 5. 数据处理:学会数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:掌握模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:参与项目实战、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。
2025-03-06