如何从零开始学习AI

以下是关于 Java 相关的 AI 的一些信息： 1. 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发的可行性分析：建议优化方面，要强调组员主观能动性，让他们自主设计，组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式，可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。经验分享方面，在 AI 编程中，设计非常重要，模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。参考链接： 2. 后端 Java 程序员转向 LLM 方向的行动建议：借助 AI 编程（如 Cursor），熟悉 LLM 原理，探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project（如翻译工具、AI 对话应用等），通过实践快速掌握技能。将 AI 当老师，边做边学，获取即时反馈，持续提升。核心建议是行动起来，找到正反馈，坚持使用 AI 辅助编程。参考链接：

以下是一些可用于直接分析 Excel 数据的免费 AI 工具推荐： 1. 让 AI 帮您写 Excel 宏函数，适用于几乎所有主流 AI。 2. Claude 网页版或 ChatGPT，可上传 CSV 进行可视化分析。 3. Excel Labs：Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 4. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，通过聊天形式完成数据分析或格式创建等任务。 5. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 6. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能执行公式生成、文本内容生成、情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于直接分析 Excel 数据的 AI 工具和方法： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，支持自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能进行公式生成、根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，还可以通过让 AI 帮您写 Excel 宏函数来处理数据，对于数据分析，推荐使用 Claude 网页版或 ChatGPT，并可上传 CSV 进行可视化分析。随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于将小说制作成视频的 AI 工具及制作流程： AI 工具： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 制作流程： 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，以“AI 特效挑战 001 杯子里的鲸鱼”为例，选用视频制作工具时，如使用可灵 AI，可参考以下步骤： 1. 打开可灵 AI，网址：https://klingai.kuaishou.com/ ，点击图生视频，上传第一张图片。输入提示词时一定需要加“固定镜头”。 2. 按照上述做法制作第二张图片的动态效果，得到两段视频。 视频剪辑方面（以 PC 端为例）： 1. 右上方点击抠像按钮。 2. 鼠标选中要处理的素材。 3. 把带绿幕的素材先放入下面主视频轨道。 4. 打开剪映，导入需要的三段素材。 5. 把带绿幕的素材和下方黑色咖啡的素材合成一个片段。 6. 点击新建的复合片段，调整对应的参数，最后完成。

学习开发 AI 的第一步包括以下几个方面： 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。

以下是为您整理的相关内容： 首先使用 Fanbook 中的 niji6 模型及sref 指令，并确定视频尺寸为 16:9。 根据丝绸之路的古风主题确定风格和时长，然后设定故事主线和镜头。 基于故事剧本和相关资料扩充每一个画面，参考分镜头基本格式要求，按场景、地点、镜号、画面描述、台词、音效等维度填充。画面数量与台词长短有关，要精简人物对话。 若对某句台词缺乏画面灵感，可借助语言大模型，如与 Kimi 交流，让其帮忙写画面描述甚至加上音效需求。大模型能提供灵感，可多提问尝试，但最终画面的选取和平衡需进一步思考，在 AI 辅助下完成分镜头剧本。

如果您想从零开始学习 AI 并上手，以下是一些建议： 1. 阅读相关论文和博客：可以从“GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List”开始，其中涵盖了人工智能工程的多个领域，如 LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调等。 2. 学习 Prompt（提示词）技巧：掌握“分配角色”“给出示例（fewshots）”“思维链（ChainofThought）”这三板斧，深入研究这三个核心方面。 3. 了解 Stable Diffusion：通过知乎上的“教程：深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识”，学习其资源、核心基础原理、网络结构、搭建使用和训练等方面的知识，包括模型工作流程、核心网络结构、推理流程、训练环境配置等。

以下是为您设计的从零开始系统学习 AI 的路线： 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，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。 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。

以下是为您设计的为期 3 个月从零开始系统学习 AI 的路线： 第一个月： 进行系统性的学习，阅读相关的基础书籍，例如《人工智能：一种现代方法》等，了解 AI 的底层原理和发展历程。 观看优质的 AI 课程，如 Coursera 上的相关课程。 第二个月： 学习 AI 绘画，下载相关软件如 SD 秋叶安装包，并观看教学视频，逐步掌握操作技巧。 加入 AI 学习社区，如 waytoAGI 社区，参考新手指引，获取更多学习资源和交流经验。 第三个月： 深入学习生成式人工智能项目，了解其生命周期和相关技术，如监督学习构建餐厅评价鉴别系统的过程。 尝试亲自进行生成式 AI 代码的编写和运行。 探索 AI 变现的途径，如用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等项目。 请注意，学习过程中要不断实践和总结，根据自身情况进行调整和优化。

以下是为您设计的为期 6 个月从零开始系统学习 AI 的路线： 第一个月： 进行系统性的学习，阅读相关的基础书籍，如《人工智能：一种现代方法》等，了解 AI 的底层原理和发展历程。 寻找优质的在线课程，例如 Coursera 上的相关课程。 第二个月： 深入学习 AI 的基础知识，包括机器学习、深度学习的基本概念。 实践一些简单的机器学习算法，如线性回归、决策树等。 第三个月： 学习深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。 尝试使用这些框架实现一些简单的深度学习模型，如多层感知机。 第四个月： 探索自然语言处理和计算机视觉等领域的基础知识。 可以通过一些开源项目和数据集进行实践。 第五个月： 深入研究特定的 AI 应用领域，如医疗、金融等。 参与相关的线上讨论和社区，与同行交流经验。 第六个月： 总结所学知识，进行项目实践，将所学应用到实际问题中。 关注最新的 AI 研究动态和行业发展趋势。 在学习过程中，要注重理论与实践相结合，多动手实践，积极参与社区交流，不断提升自己的能力。

从零开始学习 AGI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。以下是一些建议： 1. 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。 2. 学习前要澄清自己的状态，比如可能不理解 AI 和提示词工程等。 3. 学习过程中要注重兴趣，关键词如“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“先动手”等。 4. 学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 5. 像马斯克一样，从基础的数学开始学习，逐步扩展到相关的高级领域。 记住，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。

以下是从零开始学习 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，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。 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。 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。

以下是为纯小白学习 AI 罗列的一个过程： 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 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。 另外，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。 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。 需要注意的是，以上内容部分由 AI 大模型生成，请仔细甄别。同时，像《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到的，如果您是纯小白，还可以参考其学习模式，即输入→模仿→自发创造，并且根据自己的时间和兴趣进行学习，学习资源大多是免费开源的。

以下是关于 AI 学习的最新资讯： WaytoAGI（通往 AGI 之路）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台。它为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱等众多知名企业和产品。 3 月 4 日的 AI 资讯： 【AI 3D】Meshcapade 预告可从视频/图像中捕捉面部表情并具有逼真的 3D 发丝；InsTaG 通过几秒钟视频学习，快速形成逼真的 3D 说话头像效果；3DMem 为新型 3D 场景记忆框架。 【AI 绘图】智谱开源 AI 绘图 CogView4，可在图像中生成中文字符；海螺推出 Image01 多功能文本转图像模型。 【AI 视频】Runway 被网友爆料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。 【AI 模型】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。 对于新手学习 AI，建议持续学习和跟进，AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。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。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。

以下是为您制定的学习 AI 以提高工作效率的计划： 首先，了解 AI 的基本概念和应用领域。AI 已经在许多方面带来了重大进展和效率提升，例如交通监控、银行账户欺诈检测、工业中的大规模安全关键实践、科学研究等。 其次，认识到 AI 在工作场所的潜力。它可以将我们从单调的任务中解放出来，让我们有更多时间从事专业工作。 然后，学习相关的法律法规。例如《促进创新的人工智能监管方法》，了解如何在合规的前提下利用 AI 创新，平衡风险与机会、利益。 在学习过程中，关注以下方面： 1. 了解大型语言模型等技术的发展，及其为经济和社会带来的转型机会。 2. 明白监管可以通过给予企业解决重要问题的激励，同时应对对公民的伤害风险，从而增加创新。 3. 熟悉国家的 AI 战略和数字监管计划中的原则，以及相应的比例方法。 最后，根据所学知识，在工作中尝试应用 AI 技术，不断总结经验，提高工作效率。

以下是为新手从零开始学习 AI 提供的建议： 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，涵盖图像、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，因其上手容易且实用。 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自己的作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 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进行互动，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，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」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是针对新手入手学习 AI 的建议： 1. 编程语言基础： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 工具和平台体验： 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 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。 3. 基础知识学习： 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、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目参与： 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. 前沿动态关注： 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。 6. 课程学习： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 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。 7. 选择感兴趣的模块深入： 根据自己的兴趣选择特定的 AI 模块（如图像、音乐、视频等）进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 8. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识。 尝试使用各种产品做出自己的作品。 参考知识库提供的实践作品和文章分享。 9. 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。 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。