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小白入门课程在哪

Answer

以下是为您推荐的适合小白入门的 AI 课程：

  1. 【野菩萨的 AIGC 资深课】：由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者，这门课程都能满足您的学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多信息。
  2. 【Agent 共学】相关课程：
    • 元子：小白的 Coze 之旅：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FaT
    • 5 月 8 日大圣分享《Coze 全流程搭建》：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SA7Rw77Y6iDyQDkfmbociFU8nqh
    • 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb
    • 安仔：Coze 全方位入门剖析-免费打造自己的 AI Agent(国内版)：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb
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References

如果让我推荐一门AI课

大家好，我是AJ，今天我要给大家分享一门超级棒的AI课！📢省流版：【野菩萨的AIGC资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的AI课程之一，也是全网技术更新最快的课程！课程内容涵盖AI绘画、视听语言和ChatGPT等多个体系的知识。无论你是AI初学者还是进阶者，这门课程都能满足你的学习需求。[heading8]扫码添加菩萨老师助理，了解更多信息[content]📢完整版：今天我以野菩萨学生的身份来和大家分享学习心得。AJ，互联网公司产品经理，创建了“通往AGI之路”“通往AGI之路”不仅是开源的AI知识库，更是连接AI学习者、实践者、创新者的社区，基于无边界组织完成了AI春晚、“离谱村”短片等共创项目[heading3]为什么在开源社区中，我们还要讨论知识付费？🤔[content]这就好比选择自己在家锻炼，还是去健身房找教练，不同的人有着不同的需求。【开源社区】资源丰富，适合自律的自主学习者，而【知识付费课程】则提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈，是一种高效的学习途径。[heading3]社区需求和个人经历🎈[content]最近，社区有很多新同学加入，每次都有人问有没有适合小白新手入门的课程。对于啃知识库的图文，大部分人更愿意接受老师手把手的教学。在创建WaytoAGI之前，我希望能快速入门AI绘画，于是投入金钱学习了许多付费的AI课程，并对市面上的众多课程进行了深入分析。最终，我选择了野菩萨的课程，真的超级棒，我强烈推荐给大家啊！

「Agent 共学」之coze模板搭建大赛

|材料/直播链接|[heading3]时间|[heading3]主题|[heading3]讲师|[content]|-|-|-|-||文档地址<br>[视频回放](https://www.bilibili.com/video/BV13eUyYuEaN/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click)||《Coze商店榜一KOL带你玩转Coze》|罗文<br>[heading3]|[content]|直播进行中：<br>[视频回放](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn3h22al79q72by3ty6xd6?from=from_copylink)|2024年11月22日<br>20:00-22:00|《从0手把手教你捏coze》|元子|小白入门看这里：[heading2][元子：小白的Coze之旅](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FaT[content][5月8日大圣分享《Coze全流程搭建》](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SA7Rw77Y6iDyQDkfmbociFU8nqh)[大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)[安仔：Coze全方位入门剖析-免费打造自己的AI Agent(国内版)](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb)

如果让我推荐一门AI课

[课程链接](https://appcnzdzrnn3446.pc.xiaoe-tech.com/p/t_pc/goods_pc_detail/goods_detail/course_2iJWhMZuwyjkNiEb5qOnABTHeAg?channel_id=1349667)大家好，我今天的身份是野菩萨的学生AJ，最近社区有很多新同学加入，每次都有人问，有没有适合小白新手入门的课程，对于啃知识库的图文，更多人更愿意接受老师手把手的教学。其实我也是一样，在我还没有建立WaytoAGI之前，希望可以快速入门AI绘画，各种对比，选择了野菩萨。主要是被他的脑洞大开创意十足非常震撼的作品吸引。

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学习coze 怎么入门
学习 Coze 入门可以参考以下方法： 1. 首先，可以通过体验共学快闪活动中参赛的作品来初步了解 Coze 的功能和应用。 2. 观看相关的分享回放，例如： 5 月 7 号，大聪明分享“Agent 的前世今生”，了解每个分享人最初接触 Coze 的情况以及现在的使用情况。 5 月 8 号，大圣分享“我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze”。 5 月 9 号，艾木分享“Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以‘Dr.Know’和‘卧底’为例）”并参加线上答疑。 5 月 10 号，罗文分享“一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书”。 5 月 11 号，Itao 分享“和 AI 成为搭子”并参加线上答疑。 3. 了解 Coze 是字节跳动做的 AI agent 产品，中文名为扣子，它是一套工作流，能让 AI 做您想让它做的事情，并且运行更稳定。 4. 体验一些不错的扣子应用，如爸妈防骗助手、热点文章生成器等，以加深对 Coze 的理解和应用能力。
2025-03-11
怎么入门AI并且找到一份相关工作
以下是入门 AI 并找到相关工作的建议： 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。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。同时，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。 二、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。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、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，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 此外，AI 已经在许多领域带来了重大进步和效率，具有巨大的应用潜力和创造就业的能力。但也要注意，随着 AI 的发展，相关的法律法规也在不断完善，以应对可能出现的风险和问题。
2025-03-07
对于已有编程经验的人群的AI入门推荐
对于已有编程经验的人群的 AI 入门推荐如下： 书籍推荐： Python 方面： 《Python 学习手册》：名声在外。 《Python 编程》：对新手友好。 AI 方面： 《人类简史》：“认知革命”相关章节令人获益匪浅。 《深度学习实战》：梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。 课程与资源推荐： B 站 up 主“PAPAYA 电脑教室”的 Python 入门课，完全免费。 链接：https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019 Andrej Karpathy 对于大模型的讲解： 油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 资料库推荐：AJ 和众多小伙伴们共创的“🌈通往 AGI 之路”（飞书文档），这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远第一时间更新。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e
2025-03-06
清华大学 deepseek从入门到精通
《DeepSeek：从入门到精通》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南。该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等。同时探讨了如何使用 DeepSeek，涵盖推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 此外，还有其他与 DeepSeek 相关的动态，如清华大学沈少阳的《DeepSeek+DeepResearch 应用报告》，以及来自不同机构的相关研究报告，如智灵动力的《DeepSeek 行业应用实践报告》、厦门大学的《2025 年大模型概念、技术与应用实践》、国海证券的《人工智能系列深度：DeepSeek 十大关键问题解读》、全球数据资产理事会的《DeepSeek 使用教程蓝皮书从入门到进阶完整指南》、北航&清华大学的《DeepSeek+DeepResearch——让科研像聊天一样简单》、中泰证券的《DeepSeek 将如何改变 AI 应用？》。
2025-03-05
入门视频
以下是为您推荐的一些 AI 入门视频： 1. 《ChatGPT 诞生记：先捞钱，再谈理想｜OpenAI 翻身史》 作者/来源：林亦 LYI 总结：ChatGPT 的背后是 OpenAI 这家公司，今天我们聊聊它的理想、成果与争议。 链接： 发布日期：2023/02/10 必看星标：👍🏻 2. 《【渐构】万字科普 GPT4 为何会颠覆现有工作流》 作者/来源：YJango 总结：视频是关于 GPT 的底层原理和未来影响。将抛开技术细节，少用专业名词，在整体功能上讲解 ChatGPT 的「工作原理」「制造过程」「涌现的能力」「未来的影响」以及「如何应对」 链接： 发布日期：2023/03/15 必看星标：👍🏻 3. 《终于有人把 chatGPT 说清楚了——全网最深入浅出的 chatGPT 原理科普》 作者/来源：新石器公园 总结：本视频深入浅出的讲解了 chatGPT 的基本原理和演化过程，让你真正理解这个世界最大的变化。 链接： 发布日期：2023/05/06 必看星标：👍🏻 4. 《AI 大神 Karpathy 再发 LLM 入门介绍视频，入门必看！》 作者/来源：Karpathy 总结：详细介绍 LLM 训练的全部过程，包括预训练、有监督微调和强化学习。即使没有技术背景也可以看懂。将提供对 ChatGPT 等 LLM 完整训练流程的直观理解，包含许多示例，并可能帮助你思考当前的能力、我们所处的位置以及未来的发展方向。 链接：未提供 发布日期：未提供 必看星标：未提供 希望这些视频能够帮助您入门 AI 领域。
2025-03-05
请起草一份小白学习AI辅助修图的入门到精通的教程，提供学习大纲，包括从基本玩法到高级卡bug玩法，常见红海赛道，常见问题，注意事项，常见误区，避坑指南等等
以下是为您提供的小白学习 AI 辅助修图从入门到精通的教程大纲： 一、基础知识与基本玩法 1. 了解 AI 辅助修图的概念和基本原理。 2. 熟悉常见的 AI 修图工具和软件。 二、常见问题与注意事项 1. 风格局限性：如全是二次元风格，缺少适合特定需求的风格。 2. 图像叙事性不足：画出来的多为美少女看镜头，缺乏叙事内容。 3. 素材局限性：已有素材单一，图生图可行性低，训练泛化性差。 三、常见误区与避坑指南 1. 避免盲目依赖初始的 Embedding、CKPT 等方法，不断尝试和改进。 2. 注意训练集中人物朝向固定等问题，采取相应处理措施，如镜像处理。 四、从入门到精通的进阶玩法 1. 掌握不同的训练方法，如 Lora 等，以获得更理想的效果。 2. 学会引导 AI 画出具有前景后景区分明显的图像，如制作引导图。 五、高级卡 bug 玩法 探索一些非常规但有效的技巧和方法，以突破常规限制，实现更出色的修图效果。但需注意，此部分玩法可能存在一定风险和不确定性。 六、常见红海赛道 分析当前 AI 辅助修图在不同领域的竞争激烈程度和应用热点。 在学习过程中，还需了解以下 AI 相关的技术原理和概念： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习有标签，无监督学习无标签，强化学习从反馈中学习。 深度学习参照人脑神经网络，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式。 LLM 为大语言模型，不同模型有不同擅长的任务。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》提出了 Transformer 模型。
2025-03-05
我是AI小白，应该如何浏览了解AI的最新资讯
对于 AI 小白来说，想要浏览了解 AI 的最新资讯，可以参考以下方法： 1. 持续学习和跟进：AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。您可以关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 2. 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 3. 关注腾讯研究院开发的一系列专业的 AI 资讯产品，如： AI 每日速递，一份高度凝练的日报产品，帮助您用 3 5 分钟快速掌握 AI 领域当日十大关键进展。 AI 每周 50 关键词，作为周报产品，基于 AI 速递内容构建。通过梳理一周热点关键词并制作可交互索引，为研究者提供便捷的“检索增强”工具，助力快速定位所需信息。 科技九宫格，一档短视频栏目，以 3 5 分钟视频形式解读科技热点与关键技术原理。通过可视化呈现，促进您对前沿技术的理解与讨论。 4. 您还可以通过以下友情链接获取最新资讯：
2025-03-11
实现一个简单的 function calling agents ，要求小白可以看懂
以下是一个关于实现简单的 function calling agents 的指导，以便小白能够理解： 实现原理： 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中，它包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions 和 REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具，编写时应注意用无关紧要的工具作示例避免混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表，实际使用时可动态调整。REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。工具结果回传阶段利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数，对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码，通过识别 LLM 返回的调用工具的字典提取对应值传入工具函数，将工具返回结果以 observation 角色返回给 LLM，对于不接受相关角色的 LLM 接口可改为回传给 user 角色。 实现方式的比较与建议： 1. JSON Output：通过 Prompt 方式让模型输出 JSON 格式内容，但 Prompt 麻烦，输出不稳定，串业务成本高。 2. JSON Mode：官方 JSON Output，与 Tools 适用场景不同，JSON mode 为输出 JSON 存在，Tools 为 Call API 存在。 3. 从可控角度推荐 Function Calling 和 Tools 实现： 放弃 JSON mode，模型输出 JSON 仍可能出错，模型厂家对 Function Calling 有微调优化。 降低 System prompt 依赖，能在 Tools 里写的尽量写在里面。 API Response 增强 Prompt，准确率高。 尽量让模型做选择而非填空，减少 token 输出，提高速度和准确率。 利用 Tools 做 Route，构建 Multi Agent，术业有专攻。 此外，在初级菜鸟学习 Langchain 做简单 RAG 方面： 1. 没有用 Langchain 做 table 和 text 的 RAG： Table 表格：包括读入表格 markdown 格式嵌入 template 和直接使用 function call 两种方法。 Text 文字：包括文字相似度检索过程，涉及读入文字、清洗、切分、向量化、计算相似度等步骤。 2. 用 Langchain 做 table 和 text 的 RAG：包括运用 Agent 和 Chain 等方式。 3. 使用 Agent 把文本多种文档组合起来。 相关代码和示例可参考相应的链接。
2025-03-11
在 2025 年 环境下的 AI 小白，如何学习，学习什么，才能够赶上初始 AI 人的脚步
对于 2025 年环境下的 AI 小白，以下是一些学习建议和学习内容，以帮助您赶上初始 AI 人的脚步： 1. 积极参与相关活动： 参加类似上海火山引擎原动力大会、camelai 的现场黑客松活动等。 参与社区共学智能体搭建的课程分享。 报名参加如 VB 等各类 AI 建模和绘画活动。 2. 学习提示词： 从复制社区里他人的提示词开始，逐渐提升自己撰写提示词的能力。 了解提示词撰写的要点，如明确主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。 3. 参与社区共建： 写产品体验文章等，与其他学习者交流经验。 4. 制定学习计划： 明确学习目标和步骤，例如规划参与特定的课程和活动。 5. 学习 AI 编程： 认识到不懂代码学 AI 编程入门不易，但可借助工具。 参加如 build down tree AI 编程挑战活动。 按照后续课程安排进行系统学习。 6. 学习 AI 视频制作： 重视人物设定与剧本，包括主体、动作、场景等要素。 掌握分镜处理，明确用几个镜头表述内容。 熟悉生成与后期的流程，包括抽卡、粗检和如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等后期处理。 做好脚本即提示词，耐心抽卡，不断提升撰写提示词能力。 选择适合自己的工具，如剪映（主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut）。 向 ChatGPT 询问获取灵感。 总之，要相信自己，只要不停下学习的脚步，就一定能够在 AI 领域取得进步。
2025-03-10
我是一个小白，但是想学习AI相关的知识，你有什么推荐吗，我需要注意什么，有什么技术学习路线
对于想学习 AI 的小白，以下是一些推荐和需要注意的方面，以及技术学习路线： 一、基础知识 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. 数学基础 学习线性代数、概率论、优化理论等。 3. 编程基础 掌握 Python、C++等编程语言。 二、学习路径 1. 偏向技术研究方向 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 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。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 三、深入学习和实践 1. 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。 2. 实践和尝试 理论学习之后，通过实践巩固知识，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。 3. 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。 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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-08
学习人工智能，小白应该从哪学起？
对于小白学习人工智能，建议从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念：首先，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。您还可以通过在线教育平台（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。同时，建议掌握提示词的技巧，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。 另外，您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中提到适合纯 AI 小白的学习模式是输入→模仿→自发创造。同时要记住，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。
2025-03-08
我是小白，该怎么去学习？
对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、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）进行互动，了解其工作原理和交互方式。 如果您是零基础小白： 1. 网上找基础课程学习。 2. 看一些科普类教程。 3. 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 4. 推荐使用的练手 Prompt 工具： 拥有一个大模型帐号，如 ChatGPT4 或国产平替：。 5. 阅读相关文档：
2025-03-08
我想要一个以自己为蓝本，包括人物和声音的数字人，用来录制课程
以下是制作以自己为蓝本，包括人物和声音的数字人用来录制课程的方法： 1. 生成数字人： 在剪映右侧窗口顶部打开“数字人”选项，选取免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。选择数字人形象时会播放其声音，可判断是否需要，然后点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中，软件会生成对应音视频并添加到视频轨道中，左下角会提示渲染完成时间，完成后可点击预览按钮查看效果。 2. 增加背景图片： 可删除先前导入的文本内容，为视频增加背景图片。点击左上角“媒体”菜单并点击“导入”按钮选择本地图片上传，如一张书架图片，点击图片右下角加号将其添加到视频轨道上（会覆盖数字人）。为让图片在整个视频播放时都显示，点击轨道最右侧竖线向右拖拽至与视频对齐。 3. 增加字幕： 点击文本智能字幕识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 4. 换脸： 若希望数字人换成自己的面孔，需要用另一个工具进行换脸。 第一步：打开谷歌浏览器，点击链接 https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击 open colab 进到程序主要运行界面，在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”，无需安装和付费，点击红框对应的 URL 打开操作界面。 第二步：点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频，保持默认参数，点击“START”生成。 第三步：等待专属数字人视频出炉。 有关数字人使用上的问题，欢迎在底部评论区留言交流。同时如果对数字人课程感兴趣，欢迎查看通往 AGI 之路 X AI 沃茨的《克隆你自己》课程： 课程内容： 在线观看第一节：https://www.bilibili.com/video/BV1yw411E7Rt/?spm_id_from=333.999.0.0
2025-03-11
cursor课程
以下是关于“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”课程的详细内容： 课程第一节：Python 是什么、Cursor 使用、notebook 远程编程 时间：45 分钟 教学内容： Python 简介：包括 Python 的发展历史、特点，在数据分析和人工智能领域的优势，在人文学科的应用，以及在语言教学和研究中的实际案例。 Cursor 编程环境介绍： 什么是 Cursor：Cursor 是一种结合了 AI 功能的编程编辑器，旨在帮助用户更高效地编写代码。 Cursor 的主要功能和优势：AI 辅助代码补全和生成、实时语法和错误检查、简洁友好的用户界面，适合初学者。 Bohrium 在线编程平台： 什么是 Bohrium：Bohrium 是 AI for Science 的科研学习平台，提供在线编程和丰富的 AI 工具。 利用 Bohrium 中的 Jupyter Notebook 进行远程编程的优势：无需本地环境配置，内置丰富的 AI 和深度学习功能，适合团队协作和教学场景。 实践部分： 熟悉 Cursor 界面：包括安装和设置，指导学生下载安装 Cursor 编辑器，了解界面布局和基本功能。 编写第一个程序：使用 Cursor 编写一个打印“你好，世界！”的简单程序，体验 AI 辅助功能，如代码自动补全和错误提示。 使用进行远程编程：注册和登录，帮助学生注册 Bohrium 账户并登录在线编程平台，在线编写和运行代码，在 Bohrium 上编写同样的“你好，世界！”程序，演示如何在云端运行代码并查看输出。 教学目标： 了解 Python 对于人文学科的意义。 掌握 Cursor 和 Jupyter Notebook 编程环境的基本使用。 能够在本地和云端运行简单的 Python 代码，体验 AI 技术如何辅助编程和学习。 此外，还有相关的宝玉日报提到了 Cursor 的中文教程网站： ，适合想深入了解和学习 Cursor 的用户。
2025-03-09
ai做课程详情页
以下是关于用 AI 做课程详情页的相关信息： B 站 up 主 Nally 的课程免费且每节 15 分钟，内容很棒。 二十四节气相关教程和关键词已开源，可直接复制使用。 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。 16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹，但未详细讲述概念，建议提前了解，炼丹可能需要准备一些图，后续会让中老师提前发布内容方便大家准备。还提到 AI 视频及其变现方式，以及 confiui 这个工作流工具。 工程生产有很多可控性。AJ 建议大家钻研 AI 视频或 CONF UI 方向，AI 视频相关内容丰富，文档会列出工具优劣及操作。很多工具每天有免费积分，共学课程基本不用花钱。每周有 AI 视频挑战赛，一星期交稿后会汇总剪辑，还提到蘑菇炼丹相关话题。 AJ 介绍以菌菇图形做创意的素材图，鼓励参与活动成为 AI 视频高手。 张翼然副教授的课程“用 AI 为教师减负（3H）”： 课程带你了解手机平板的设备硬件知识，让它成为你的学习利器；移动学习 APP 和方法，帮您提升自己的数字化学习能力；移动设备效率工具，助你养成好习惯，效率提升与挑战自我；移动学习应用平台，掌握如何开展移动教学。 23 年 4 月，苹果 ADE 线下活动在杭州云谷学校。 包含初中语文、初中科学、地理老师等相关课程的视频。 AI 炼丹直播共学课第二节课： 参加由麦乐园和摩达社区发起的 AI 梦一单一世界比赛，须用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora，提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图分三步，一是明确创作主题即锚点，根据 Lora 风格确定创作方向；二是确定主体，联想主体的角色设定；三是增加叙事感，让画面有一到两个及以上角色，制造反差和联想。 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。构图分类包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。构图要素有主体、陪体、前景、背景、点线面，合理运用可丰富画面。构图方式如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。
2025-03-07
Prompts（提示词）| 社区内prompt框架课程收录
以下是关于 Prompt（提示词）的相关内容： 一、Prompt 之道：清晰表达 1. 如何清晰表达 各种框架能帮助您将脑海中的想法通过特定角度描述出来，比如明确要做的事情、背景、目标、任务、数据和输出等。这些框架虽表述不同，但作用相似，能比空想更高效。 您可以在使用框架时，换不同预设角度描述同一物体。例如，去年有人用 langGPT 的框架模拟善解人意的老师讲解任何学科的概念。 2. 拓展阅读 ：社区内 prompt 框架课程收录 ：各个场景提示词收录 此外，还有李继刚关于文生文中 prompt 的道、术、用的万字说明，相关链接如下： https://mp.weixin.qq.com/s/R8UbrixkKHXE4dnVt0VMvw 豆包网页端：https://www.doubao.com/chat/?channel=browser_landing_page 豆包桌面客户端：
2025-03-06
吴恩达中文课程
以下是关于吴恩达中文课程的相关信息： 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版等。 目录： https://github.com/zard1152/deepLearningAI/wiki 介绍： 有两类大语言模型：基础 LLM 和指令微调 LLM。基础 LLM 经过训练可根据文本预测下一个词，指令微调 LLM 经过训练能遵循指令，为让系统更有帮助并遵循指令，通常会进一步使用人类反馈强化学习（RLHF）技术来优化。 原则与技巧： 两个提示的关键原则：尽可能保证下达的指令“清晰、没有歧义”；给大模型思考的时间，以及足够的时间去完成任务。
2025-03-05
吴恩达中文课程
以下是关于吴恩达中文课程的相关信息： 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版等。 目录： https://github.com/zard1152/deepLearningAI/wiki 介绍： 有两类大语言模型：基础 LLM 和指令微调 LLM。基础 LLM 经过训练可根据文本预测下一个词，指令微调 LLM 经过训练能遵循指令，为让系统更有帮助并遵循指令，通常会进一步使用人类反馈强化学习（RLHF）技术来优化。 原则与技巧： 两个提示的关键原则：尽可能保证下达的指令“清晰、没有歧义”；给大模型思考的时间，以及足够的时间去完成任务。
2025-03-05