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从哪里开始 学，技能应用路标

Answer

以下是关于从哪里开始学习 AI 技能应用的相关指导：

推荐学习路径：

  1. 应用方面：
    • 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，如通过[https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5mXww4rriujFFkFQOzc8uIsnah?table=tbldSgFt2xNUDNAz&view=vewo2g2ktO]、[https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc]、[https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5ddwxfkMiVUZBkQXN7cgXf4nOb]等链接，并每天使用它们来解决实际问题或提升效率。
  2. 分析方面：
    • 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系，如[https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/YjJgwbKnriZBZ0kVn6Kc1gSKnsf?table=tblsQKR3a22uFqsp]、[https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/LEnvwwEy0iufT3k4kfVc8Ehenvf?table=tbllpoPWJn6MNOR6&view=vew68BlUHo]、[https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/FnXcwGrwSimQxnkNo1kcJzPYn7f]。

开始方式：

  1. 本地部署：如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑（Intel 芯片出图速度非常慢，不建议）或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署，强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。
  2. 在线平台：对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署，大家根据实际情况选择即可。
  3. 配台电脑：非常不建议一上来就配主机，因为大概率会变成游戏机或者吃灰（土豪请随意）。玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大，显卡预算之内买最好，其他的随意。

课程简述：

  1. 先验经验：需要熟练使用文生图、图生图；需要有一定的逻辑思考能力以及推理能力；适合炼丹新人、小白。
  2. 课程安排：课程大约 70 - 80%是理论和方法论的内容，大部分练习会在课外跟大家沟通、练习。只有少部分必要内容会在课上演示。

学习路径： 必学、必看内容是基础课，主要是为了解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉是针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

通往 AGI 之路

[heading3]推荐布鲁姆分类法学习路径应用：深入[了解Prompt](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5mXww4rriujFFkFQOzc8uIsnah?table=tbldSgFt2xNUDNAz&view=vewo2g2ktO)，选择适合自己的[AI对话](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc)、[绘画](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5ddwxfkMiVUZBkQXN7cgXf4nOb)和[语音](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ZXPiw2OuLi2YsxkkmaLcPTyInrc)产品，每天都用它，并使用[它们来解决实际问题或提升效率](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A0Y0wpBOcig7HLkSFNcceTA6nwb)分析：大量阅读[各类文章](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/YjJgwbKnriZBZ0kVn6Kc1gSKnsf?table=tblsQKR3a22uFqsp)、[视频](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/LEnvwwEy0iufT3k4kfVc8Ehenvf?table=tbllpoPWJn6MNOR6&view=vew68BlUHo)以及[行业报告](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/FnXcwGrwSimQxnkNo1kcJzPYn7f)，理解各知识之间的关系

北京分队介绍

OhTqYuth1rLcr92InIh)|序号|昵称|技能与经验|职业与工作领域|兴趣爱好与活动|坐标||-|-|-|-|-|-||18|幽谷行者|技术出身，目前还在做研发工作，一直使用chatgpt,三月份才开始学midjourney,sd。|研发工程|-|朝阳||19|回车|服务端软件开发，正在学习AI技术和应用，也在关注AI教育和虚拟陪伴，使用过MJ、Suno、Langchain。|服务端软件开发|-|天津||20|amy|学过Python vue等前后端知识，长期使用chatgpt,一直关注AIGC赛道。|前后端开发|-|朝阳||21|布丁|传媒专业研一在读，刚刚开始学习AIGC，还没有使用过MJ，SD（因为要会员）|传媒专业研一|摄影、滑雪|长春||22|天宇|数媒专业，职场小白一枚，熟悉ChatGPT，mj，comfyui，runway，Pr，Ae。|数媒专业|摄影|-||23|豆酱|小红书「私立AIGC灵感馆」5万粉博主，Jump游戏社区App联合创始人，十年+互联网产品背景，关注AIGC，擅长AI绘图|目前看AI领域相关机会中|-|海淀（北五环）||24|离黎|从事产品，会用comfyui、sd|产品经理|吉他|-|

必学必看基础 ❗️

根据电脑的硬件情况和自身财力💰选择合适的开始方式本地部署如果你的电脑是M芯片的Mac电脑（Intel芯片出图速度非常慢，因此不建议）或者2060Ti及以上显卡的Windows电脑，可以选择本地部署。强烈建议在配有N卡的Windows电脑上进行在线平台对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署，大家根据实际情况选择即可配台电脑❗️非常不建议一上来就配主机，因为大概率会变成游戏机或者吃灰（土豪请随意）。玩几个月后还对AI有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大，显卡预算之内买最好，其他的随意[heading2]课程简述[content]先验经验需要熟练使用文生图、图生图；需要有一定的逻辑思考能力以及推理能力；适合炼丹新人、小白课程安排课程大约70-80%是理论和方法论的内容，大部分练习会在课外跟大家沟通、练习。只有少部分必要内容会在课上演示[heading2]学习路径[content]必学、必看内容是基础课，主要是为了解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉是针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分

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我想开发铁路调车作业岗位的制动员、连接员和调车长的专业技能等级考级试题库。我应该利用何种AI资源来辅助我开发呢？
目前在开发铁路调车作业岗位相关的专业技能等级考级试题库方面，可利用的 AI 资源相对有限。但您可以考虑以下几种方式： 1. 利用自然语言处理模型，如 ChatGPT 等，辅助生成一些基础的题目框架和内容描述，然后您再根据实际需求进行修改和完善。 2. 借助一些智能写作工具，帮助您优化题目表述，提高题目质量。 3. 运用在线的知识图谱和数据库，获取与铁路调车作业相关的专业知识和标准，为试题库的内容提供准确依据。 需要注意的是，AI 生成的内容仅供参考，最终的试题库仍需要您依据专业标准和实际工作要求进行严格的审核和把关。
2025-03-05
我是一个AI新手小白，在这个网站里怎么学习AI知识和技能
对于 AI 新手小白，在本网站学习 AI 知识和技能可以参考以下步骤： 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。 如果希望继续精进，对于不会代码的您，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。 此外，参加 WaytoAGI 有以下好处： 1. 了解最新的 AI 技术：它像一个免费的“技术期刊”，不仅能让您了解最新动态，还能教您各种实用技能，并且开源免费。 2. 线上共学，手把手教您：WaytoAGI 不仅提供知识，还会通过线上共学的方式，手把手教您如何应用 AI 技术。无论您是小白还是有一定基础，都能在这里找到适合自己的学习路径。 3. 找到志同道合的队友：如果您想创业、做副业，或者只是想找一群对 AI 感兴趣的小伙伴一起搞事情，WaytoAGI 是一个很好的平台。在这里，您能找到和您目标一致的合作伙伴。 在 WaytoAGI 的线下活动中，您可能会有以下收获： 1. AI 自动化，牛 X 到炸：只要有个想法，用 DeepSeek 加飞书多维表格，分分钟实现自动化。 2. 找到副业和创业的伙伴：在活动中，您可能会遇到很多对创业和副业感兴趣的人。 3. 遇见高手和大佬面对面：在线下经常会出现各路大佬带着自己遇到的实际操作中具体的一些问题和卡点，去当面请教他们是让自己避免走很多弯路和浪费时间的有效途径。 WaytoAGI 的线下活动不仅让您了解到了最新的 AI 落地应用现状，还结识了一群有趣、有想法的人。更重要的是，它让您意识到：人一定要走出去，多和人碰撞，多去体验真实的生活，才能真正成长。如果您也对 AI 感兴趣，或者想找到一群志同道合的伙伴，来 WaytoAGI 一起玩！
2025-02-28
如何把ai作为培训技术手段，建立和制作港口企业管理人员、职能技术专业人员、技能人员以及理货、驾驶、起重人员培训课程
以下是为您提供的关于将 AI 作为培训技术手段建立和制作港口企业各类人员培训课程的一些建议： 首先，参考相关法律法规，如《2020 年国家人工智能倡议法案》，其中提到要为人工智能研究和发展提供持续、一致和协调的支持，包括通过拨款、合作协议、测试平台以及获取数据和计算资源等方式。 对于港口企业管理人员、职能技术专业人员、技能人员以及理货、驾驶、起重人员的培训课程制作，可以利用以下方法： 1. 支持开发自愿性的标准、最佳实践和基准，以确保培训课程的质量和有效性。 2. 为各级教育项目提供支持，在正式和非正式的学习环境中，让员工能够使用和与人工智能系统互动，并适应其对社会和经济的潜在变革性影响。 3. 支持跨学科的研究、教育和培训项目，促进学生和研究人员学习人工智能的方法和系统，培养跨学科的视角和合作，涵盖计算机科学、数学、统计学、工程、社会科学、心理学、行为科学、伦理学、安全、法律学术等相关领域的专家。 需要注意的是，在实际操作中，应根据港口企业的具体需求和人员特点，有针对性地设计和优化培训课程。
2025-02-28
我是一名港口行业国有企业职工培训专员，想结合当前AI技术应用，出一份既涵盖管理人员序列、职能人员序列，又包括技能操作序列职工的，可直接执行的年度培训计划文案，字数不超过1000字。
以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案，希望对您有所帮助： 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能，增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧，如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程：利用网络平台提供相关课程，方便职工自主学习。 2. 线下讲座：邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作：在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训，根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式，检验职工的学习成果，并将其与绩效考核挂钩，激励职工积极参与培训。
2025-02-28
作为一个AI小白，在您这里我可以获得什么知识，咨询和技能？
作为一个 AI 小白，您在我这里可以获得以下知识、咨询和技能： 1. 了解最新的 AI 技术：WaytoAGI 能让您像阅读免费的“技术期刊”一样，知晓世界上最新的 AI 技术发展状况，还能学到各种实用技能，并且开源免费。 2. 线上共学与手把手教学：WaytoAGI 通过线上共学方式，无论您是零基础还是有一定基础，都能找到适合自己的学习路径，教您如何应用 AI 技术。 3. 找到志同道合的伙伴：如果您想创业、做副业，或者只是想找对 AI 感兴趣的小伙伴一起做事，WaytoAGI 是很好的平台，能帮您找到目标一致的合作伙伴。 4. 学习 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、主要分支及它们的联系，同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 5. 开启学习之旅：在「」中，能找到为初学者设计的课程，包括生成式 AI 等基础知识，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）按自己节奏学习并获取证书。 6. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等，您可根据兴趣选择特定模块深入学习，比如一定要掌握提示词技巧，其上手容易且实用。 7. 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创作作品，知识库中有很多大家实践后的作品和文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 8. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，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，激发对 AI 潜力的认识。 此外，通过以下实例教程您能更深入理解： 大语言模型就像一个学识渊博的人，擅长公共知识、日常聊天等。提示词则是告诉它扮演的角色和专注的技能，使其成为您需要的“员工”。知识库相当于给“员工”的工作手册，比如在设定“美嘉”角色时，放入《爱情公寓》全季剧情作为其“记忆”，就能更准确地回答相关问题。
2025-02-28
搭建能符合客户需求的智能体的核心技能是什么？
搭建能符合客户需求的智能体的核心技能包括以下方面： 1. 确定智能体的结构：按照市场营销逻辑组织，如以品牌卖点提炼六步法为核心流程，并将其他分析助手加入工作流，包括品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等，同时还可运用一些未在结构中体现但有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。 2. 具备多种相关要素：如技能、模块、环节、要素、脚本、模板、插件、函数等。 3. 图像流搭建： 创建第一个图像流，为文本大模型提供图像生成能力。 了解图像流节点的意义，熟悉智能处理工具、基础编辑工具和风格处理类工具等。 根据需求进行图像流设计，如生成海报功能，包括对输入故事的提示词优化和生图大模型的运用等。 测试图像流。 此外，好的模板应具有切口小、刚需、可拓展性（方便 DIY）等特征，尽量满足真实工作场景中的真实需求。
2025-02-27
目前AI在HR领域的应用真实案例
以下是 AI 在 HR 领域的一些应用真实案例： 1. 在招聘初期，AI 可用于职位描述生成、简历分析、面试题设计。 2. 在员工绩效评估方面，AI 能够分析员工工作表现，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. 对于员工培训与发展，AI 也能发挥作用。 例如，在智能人力资源方面，目前主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。还有像 Deepseek“4+1”黄金提问法中的人力资源场景，如作为 IT 企业 HR，目标是 6 个月内培养 10 名全栈工程师，能独立负责项目。需要设计阶段性培训方案，并提出了具体的要求，用培训体系文档格式输出，包含能力评估标准。
2025-03-10
ai应用
人工智能（AI）的应用场景十分广泛，主要包括以下几个方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 投资分析：分析市场数据，帮助投资者做出明智投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：（此处未提及具体应用，您可以补充更多信息以便为您详细介绍） 此外，市面上还有 100 个应用 AI 的产品，项目主要涉及以下几方面： 1. 辅助创作与学习：如 AI 智能写作助手、AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等。 2. 推荐与规划：包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等。 3. 监控与预警：如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等。 4. 优化与管理：涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等。 5. 销售与交易：有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等。 在管理方面，善于为 AI 提供明确沟通和上下文，明晰其能力边界，合理拆解和整合任务能提升协作效率。同时，医保严禁 AI 自动开处方，而 Coinbase 则在多个领域全面推动 AI 应用。
2025-03-10
目前AI在HR领域的应用真实案例
以下是一些 AI 在 HR 领域的应用真实案例： 1. 在招聘初期，AI 可用于职位描述生成、简历分析、面试题设计等方面。 2. 在员工绩效评估中，AI 能够分析员工工作表现，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. 在员工培训与发展环节，AI 也能发挥作用。 4. 例如，在企业人事招聘中，可利用 RPA 和 AI 组合，让机器人分析简历并设定 AI 判断标准，帮助 HR 节省大量时间，且使用结果可控、有商业价值且覆盖面更广。 5. 还有如 Deepseek“4+1”黄金提问法中的人力资源场景，通过明确具体且可衡量的目标，如“作为 IT 企业 HR，目标是 6 个月内培养 10 名全栈工程师，能独立负责项目。需要设计阶段性培训方案，要求：1）月度能力达标率>90% 2）项目实战占比>60% 3）导师配比 1:2 4）人均培训成本控制在 3 万内”，用培训体系文档格式输出，包含能力评估标准，从而让 AI 更好地理解需求，提高工作效率。
2025-03-10
deepseek如何赋能职场应用实现工作提效?
DeepSeek 可以通过以下方式赋能职场应用实现工作提效： 1. 作为多场景 AI 工具，支持从创意到实现的全流程智能化服务，能快速将创意转化为高质量视频，具备角色一致性技术与分镜自动成片功能，并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式，分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 可用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等，通过智能体框架实现人机高效协作。 4. 直接使用 DeepSeek 有多种方法，并且有诸多提示词技巧，在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛，像辅助办公、教学设计、电商运营等。 5. 可以与飞书多维表格结合，实现批量处理信息，提升工作效率，如批量转换文风、快速回复消息、利用 AI 生成文案等，让普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。
2025-03-10
deepseek如何赋能职场应用实现工作提效？
DeepSeek 可以通过以下方式赋能职场应用实现工作提效： 1. 作为多场景 AI 工具，支持从创意到实现的全流程智能化服务，能快速将创意转化为高质量视频，具备角色一致性技术与分镜自动成片功能，并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式，分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等，通过智能体框架实现人机高效协作。 4. 直接使用 DeepSeek 有多种方法，并且有诸多提示词技巧，在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛，像辅助办公、教学设计、电商运营等。 5. 可以与飞书多维表格结合，实现批量处理信息，提升工作效率，如批量转换文风、快速回复消息、利用 AI 生成文案等。
2025-03-10
我应该如何系统学习本站的内容，以应用为主，基础理论为辅
如果您想系统学习本站内容，以应用为主、基础理论为辅，可以参考以下步骤： 基础理论方面： 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础，包括统计学基础（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）。 算法和模型方面： 对于监督学习，了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 熟悉无监督学习中的聚类、降维等算法。 了解强化学习的基本概念。 评估和调优方面： 学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握使用网格搜索等技术优化模型参数的方法。 神经网络基础方面： 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）。 了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 关于知识库的使用，以 Agent 板块为例： 链接： 用法：从下往上看，一个一个点进去，都有视频。 注意事项：共学都有视频，都是手把手从注册开始的教学，不会就多看几遍，基本保障一个工具能调通、一个 Agent 能搭好。确实内容有点多，点进去看看哪个工具您听过就从哪个工具开始，不然太累。 链接： 用法：看了一些视频之后，您就知道您要看理论还是应用了，找到导航，想看哪里点哪里。 备注：智能千帆、阿里云百炼都是有视频的，其余没有视频。 注意事项：内容较多，您如果都看到这里了，就要考虑聚焦了，先挑一个，开始手把手一起做起来，看看能不能持续用起来，只要您开始用起来，这事儿就成啦！快捷菜单找不到的话，看这里。
2025-03-10