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我是一名ai小白,我现在系统学习ai的一切创作,并利用于工作中,请问怎么从头开始学习

Answer

对于 AI 小白想要系统学习 AI 并应用于工作,您可以按照以下步骤从头开始:

  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:
    • 参考「入门:AI 学习路径」,其中有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,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。
    • 知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。
  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. 参考他人的学习经验:
    • 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,了解他人的学习模式和经验。比如作者采用输入→模仿→自发创造的模式,并且学习资源都是免费开源的。

总之,学习 AI 需要耐心和持续的努力,祝您学习顺利!

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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。

通往AGI之路介绍.pdf

1.记忆:先认的历史、基本术语,重EVAL ATINGA NALTDNG物、方法和原理等开始了解2.理解:进一步了解AI领的主要思想APPLVING3.应用:深人了解Fromp。选择适合自己AI对话、绘画语音产品,每天都用它UNDERSTANDING使用们来决实际6提开效LEMENEERING分析:大量间读各类交章,视以及行告。理解各知识之间的关系5.评价:通过各类课程与书籍更入学习湖信息的价值、提出自己观点和论钮舒造:将精选A如APP产品、6泊产品都试试。创造你自己的新想法C Designed by wa我们阅读,我们思考,我们选择。不求多,只求精,只求有更高的价值。First do it,then do it right,then do it better.o Designed y wkai保持新鲜度,每天为AI添加新的维度。知识库内容精选宁国2:小互日2日CDeslgned y ka中国口-2月小用3月阳4间2月26日Deslgned by inkan不止是一个AI知识库通往AGI之路0.从这里启程1.1入门:AI学习路径不止是多,是很多。1.2入门:Prompts(提示词)

《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

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目前的AI设计软件,能直接生成课程海报吗
目前的 AI 设计软件能够直接生成课程海报。例如 Claude 这款工具,其 Artifact 功能强大,无需专业设计技能和代码编写,也无需使用 PS 等软件,仅通过输入提示词和对话交流,就能生成课程海报,还能根据需求进行修改,如合并课程、添加日历、调整色彩等。 此外,还有一些其他的 AI 海报生成工具: 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ ,提供大量模板和设计元素,AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ ,智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ ,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ ,通过简单拖放界面创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 另外,还有一个海报设计的案例分享——东阿阿胶。其步骤包括得到需求、提取元素、绘制线稿、用 controlnet 转绘上色、ps 优化、定稿。具体为:确定需求并提取元素,如风格要潮流插画、有唐代元素和国潮等;绘制线稿,根据需求调整元素,如将驴子换成琵琶等;拆分元素线稿,绘制单个元素使其更精致,方便后期替换;利用拼接好的线稿跑图抽卡,选出合适的进行 ps 优化;最后根据客户需求进行元素替换得到定稿。上色运用的大模型为 GhostMix 鬼混_V2.0,lora 模型为“盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576”,controlnet 模型为“Module:lineart_coarse,Model:contr”。
2025-03-26
不懂得提问ai,得出的答案总是不满意,又得费很多时间自己改
以下是一些关于如何向 AI 提问以获得满意答案的建议: 1. 避免追问 AI,因为这可能导致回答越来越离谱。可以使用 ChatGPT 的 temporary chat 功能,保证 AI 在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当 AI 回答不理想时,可以告诉它退一步,重新审视整个结构,设想从零开始如何设计,以获得更简洁、直观的解决方案。 3. 如果 AI 自己猜测并修改问题,可让它依据日志判断问题所在。 4. 对于刚开始接触 AI 的用户,很多时候答案不符合预期并非 AI 能力问题,而是用户没有把问题和要求描述清楚。在提问时要把背景描述完整,把要求解释清楚,包括细节。 5. 推荐使用 5W1H 方法充分说明信息,即说清楚为什么(Why)、做什么(What)、啥时候(When)、涉及谁(Who)、在哪里(Where)、怎么做(How)。 6. 可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt,赋予 AI 明确的角色,如专注于民商事法律领域的律师等。 7. 按照【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】的格式进行提问。 8. 讲清楚背景和目的,例如律师在处理交通事故案件时,清晰描述案件事实、法规等。 9. 学会提出好问题,使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 的工作原理和限制,以提高回答准确性。 10. 在应用 AI 之前,对工作流程进行细致拆解,将复杂任务分解成更小、更具体的环节,以便 AI 更精确执行。
2025-03-26
最近的AI新闻
以下是近期的 AI 新闻汇总: 3 月 12 日: 【AI 3D】 BlenderMCP:与 Claude AI 沟通,在 Blender 实现快速 3D 建模。 MIDI:单幅图像到 3D 场景生成。 Move AI:更新动作捕捉能力,提出 Gen 2 Spatial Motion。 【AI 写作】 MMStoryAgent:AI 多模态故事生成系统。 【AI 视频】 VACE:阿里推出一体化视频创作和编辑技术。 VideoPainter:腾讯开源视频编辑技术。 Wonder Dynamics:推出摄像机轨道(Camera Track)和清洁板(Clean Plate)功能。 【其他】 OpenAI:为开发者推出一套 AI Agent 开发套件。 R1Omni:阿里情感识别模型,通过视频识别情感。 Luma AI:发布一种新的预训练范式 IMM,旨在突破算法瓶颈,提高生成预训练算法的性能。 Manus:宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。 3 月 14 日: 【AI 模型及其他】 谷歌:Gemini 应用能力升级,包含升级推理模型 gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 等多个功能提升。 OpenAI:4 项更新。 Bolt:一键将 Figma 设计转换为可运行的 Web 应用。 阿里:推出 AI 旗舰应用“新夸克”。 360 智脑团队:开源推理模型 LightR114BDS,复现 Deepseek 的强化学习效果。 【AI 视频】 Pika:更新 Pikaffects,新增多款变身特效。 Freepik 与 Fal 平台:引入 Topaz AI 的提升“FPS 和视频分辨率”能力。 Krea:上线 Veo 2 模型,支持图生视频功能,但生成成本较高。 【AI 绘图】 LBM:用于快速图像到图像转换的潜在桥匹配方法,支持可控图像重新照明、角色去除和图像修复。 【AI 语音】 Sesame:开源 TTS 语音模型 CSM1B。 3 月 26 日: 【AI 模型及应用】 OpenAI:推出 GPT4o 图像生成能力。 谷歌:发布 Gemini 2.5 Pro Experimental 模型。 Trea:已内置 DeepSeekV30324。 【AI 音乐】 昆仑万维:发布全球首款音乐推理大模型 Mureka O1。 【AI 视频】 混元 Portrait:音频视频驱动图片肖像形成动画。 PPVCtrl:新可控制视频生成模型。 【AI 3D】 Vibe Draw: 草图进行 3D 建模。 PhysTwin:通过视频创建交互式物理数字孪生。 GroomLight:用于重打光的人体头发外观建模的混合逆向渲染。
2025-03-26
ai能写科技论文吗?
AI 能够写科技论文。在论文写作领域,AI 技术的应用正在迅速发展,能提供从文献搜索、内容生成、语言润色到数据分析等多方面的辅助。 一些常用的论文写作相关 AI 工具和平台包括: 1. 文献管理和搜索:Zotero 能结合 AI 技术自动提取文献信息,Semantic Scholar 是由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作:Grammarly 可通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,Quillbot 是基于 AI 的重写和摘要工具,能帮助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,便于进行数据分析和可视化,Knitro 用于数学建模和优化,可帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式:LaTeX 结合了自动化和模板,可高效处理论文格式和数学公式,Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 是广泛使用的抄袭检测工具,Crossref Similarity Check 通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 但需要注意的是,虽然 AI 工具是好东西,但目前大多数人还停留在零碎使用的阶段,未系统应用到工作场景中。比如有人像小明那样,在挑选和切换工具时浪费不少时间,导致效率降低。问题不在于 AI,而在于没有形成适合自己的 AI 工作方法论和流程。未来,科技精英可能更多扮演“与 AI 协作”的角色,引导 AI 工作并保持审慎监督。使用这些 AI 工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。
2025-03-26
ai编程
以下是关于 AI 编程的相关信息: Trae 国内版 是国内首个 AI IDE,自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性。 网址:Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键 打通学习与反馈循环,包括验证环境、建立信心、理解基本概念,实现“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 使用流行语言和框架,先运行再优化,小步迭代,借助 AI 生成代码后请求注释或解释,遇到问题三步走:复现、精确描述、回滚。 用好 AI 编程工具(如 Cursor)的关键技能 准确描述需求,清晰表达目标和问题。 具备架构能力,将复杂系统拆解为松耦合的模块。 拥有专业编程能力,能够判断 AI 生成代码的优劣。 具备调试能力,快速定位问题并解决,可独立或借助 AI 完成调试。
2025-03-26
ai编程
以下是关于 AI 编程的相关信息: Trae 国内版 是国内首个 AI IDE,自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 具有以下特性: 对国内用户友好,有中国官网、中文界面、国内模型,稳定且快速。 使用完全免费,无需折腾会员,下载后可直接使用。 内置预览插件,写完代码一键运行,所见即所得。 网址:Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键 打通学习与反馈循环,包括验证环境、建立信心、理解基本概念,实现“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 建议使用流行语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS),先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能,借助 AI 生成代码后请求注释或解释以帮助理解代码,遇到问题时采取复现、精确描述、回滚的步骤。 用好 AI 编程工具(如 Cursor)的关键技能 准确描述需求,清晰表达目标和问题。 具备架构能力,将复杂系统拆解为松耦合的模块,便于 AI 高效处理。 拥有专业编程能力,能够判断 AI 生成代码的优劣。 具备调试能力,快速定位问题并解决,可独立或借助 AI 完成调试。
2025-03-26
AI免费学习网站
以下为您推荐一些 AI 免费学习网站: 1. 麻省理工学院(MIT)推出的 Day of AI 课程:这门课程包含在 MIT 的 RAISE 项目中,面向 8 18 岁孩子,席卷全球,来自 110 多个国家的 50 万名学生都在使用,且完全免费。不过其课程资源主要面向家长、老师群体,大孩子可自学,小孩子可能需要家长辅助。 网站:RAISE 项目官网 相关免费 AI 工具: RAISE Playground:一个交互式编程平台,任何人都可以学习模型、机器人和 AI 引擎完成有趣的 AI 项目。网址:https://playground.raise.mit.edu/ App Inventor:让孩子可以制作属于自己的手机 APP。网址:https://appinventor.mit.edu/ Dancing with AI:针对中学生的交互式 AI 机器人项目,只要会用 Scratch 编程就能训练机器人。网址:https://dancingwithai.media.mit.edu/curriculum Picaboo:让孩子像李飞飞一样训练自己的图像分类模型。网址:https://appinventor.mit.edu/explore/resources/ai/picaboo 2. 对于新手学习 AI,您可以: 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。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。 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。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。特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 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。
2025-03-26
有关学习的prompt
以下是关于学习提示词运用的全面指导: 一、理解提示词的作用 提示词向模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出的质量,能让模型更准确地理解并完成所需任务。 二、学习提示词的构建技巧 1. 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 2. 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 3. 使用清晰的指令,如“解释”“总结”“创作”等。 4. 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 三、参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例,可在领域社区、Github 等资源中找到大量案例。 四、实践、迭代、优化 多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量。尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 五、活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用,如 Anthropic 的 Constitutional AI。 六、跟上前沿研究 提示工程是当前最前沿的研究领域之一,持续关注最新的研究成果和方法论。 七、相关网站 1. 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: 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-26
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 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,通过实践巩固知识,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。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习: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:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践: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。 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。
2025-03-26
请问为什么需要机器学习?
机器学习之所以必要,主要是因为对于一些复杂任务,直接编程太过复杂,人类难以解决任务中的所有细节并精确编程。例如,编写程序去识别复杂场景中照明条件下新视角的三维物体很困难,因为我们不了解其在大脑中的运作机制,即便知道,编写的程序也会非常复杂;编写计算信用卡诈骗概率的程序也很困难,因为可能没有简单可靠的规则,需要结合大量弱规则判别,且欺骗行为会转移目标,程序需不断更改。 在这种情况下,我们向机器学习算法提供大量数据,让算法通过探索数据并找到能实现程序员目的的模型来解决问题。机器学习算法利用这些样本生成的程序可能与典型手写程序不同,可能包含数百万个数字。如果做得正确,该程序能像处理训练集样本一样处理新样本,且数据改变时程序也可通过训练新数据改变。 目前,大量的计算比支付给程序员编写特定任务的程序更便宜。机器学习适用的任务例子包括模式识别(如真实场景中的物体、面部识别或表情、口语)、异常识别(如不寻常的信用卡交易序列、核电站传感器读数的异常模式)、预测(如未来股票价格或货币汇率、一个人喜欢的电影)。
2025-03-26
我想在未来从事ai事业,现在该如何学习ai,
如果您想在未来从事 AI 事业,以下是一些学习建议: 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,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,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。 AI 的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点包括: 1. 偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 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: 编程基础:Python、C++等。 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。 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。
2025-03-26
我想通过al制作短视频,请问应该如何学习
以下是关于通过 AI 制作短视频的学习建议: 1. 了解 AI 在影视制作中的局限性与弥补方式,可参考相关讨论,如。 2. 注重剧本创作中画面与声音的连贯性,相关内容可查看。 3. 探讨剧本、叙事手法和工具在视频制作中的重要性,详情见。 4. 学习提高短视频制作能力的方法和技巧,参考。 5. 借鉴出版行业从业者刘洋洋学习 AI 的经历,见。 6. 参考动效设计师尤慧影的经验,了解其对 AI 视频技巧的探索,见。 7. 了解新同学杨嘉宜加入 AI 团队的热情和兴趣,参考。 8. 学习社群成员参与 AI 创作的经历和经验,见。 9. 参考阿汤短片的制作过程,包括剧本创作、分镜脚本创作、角色设计、分镜图片制作、动画制作、配音和配乐等步骤。在角色设计阶段保持角色的一致性并增加个性化特性,分镜图片生成阶段及时调整画面,动画镜头制作阶段可使用 pixverse、pika、runway 等视频生成工具。了解制作短片的基础逻辑,从短故事片入手,后续再探讨广告片等类型。原文: ,更新日志:2.24 分镜图片生成/动画镜头制作更新(对于小猫动作画面效果需要进一步探索)。
2025-03-26
我是一个ai小白,想要从头开始学ai,请帮我列一个学习计划
以下是为您制定的从零基础开始学习 AI 的计划: 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。同时,建议您掌握提示词的技巧,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,在知识库中也有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后进行分享。 五、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。 六、设计自己的学习路径 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法。 七、参考他人学习经验 您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,了解作者从零基础到逐渐掌握 AI 的过程和方法。但需要注意,其中的学习内容可能因 AI 发展而有所变化,您可以在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。 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。
2025-02-24
如何从头开始学AI
以下是从头开始学习 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。 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。 对于中学生学习 AI,还有以下建议: 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: 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。
2025-01-08
怎样从头开始学习AI
以下是从头开始学习 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。 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。 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。 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。
2025-01-08
如何从头开始学习AI
学习人工智能(AI)是一个复杂但充满回报的过程。以下是一个从头开始学习AI的详细指南,涵盖所需的技能、知识和资源。 1. 了解基础概念 首先,了解AI的基本概念和术语: 人工智能(AI):模拟人类智能的计算机系统。 机器学习(ML):AI的一个子集,通过从数据中学习和改进性能。 深度学习(DL):机器学习的一个子集,使用多层神经网络处理复杂数据。 2. 学习编程 编程是AI的核心技能。推荐学习以下编程语言和工具: Python:AI领域最流行的语言,易于学习和使用。 R:主要用于统计分析和数据可视化。 推荐资源: 3. 学习数学基础 AI和机器学习需要坚实的数学基础: 线性代数:矩阵、向量、线性变换等。 微积分:导数、积分、优化等。 概率与统计:概率分布、统计推断等。 推荐资源: 4. 学习机器学习基础 了解机器学习的基本原理和算法: 监督学习:回归、分类。 无监督学习:聚类、降维。 强化学习:智能体与环境的交互学习。 推荐资源: 5. 探索深度学习 深度学习是机器学习的一个重要分支,涉及神经网络: 神经网络:基础概念和结构。 卷积神经网络(CNN):主要用于图像处理。 循环神经网络(RNN):主要用于序列数据处理。 推荐资源: 6. 实践项目 通过实际项目应用所学知识: Kaggle:一个在线数据科学和机器学习社区,提供数据集和竞赛。 GitHub:存放和分享你的项目代码,参与开源项目。 推荐资源: 7. 学习AI工具和框架 熟悉常用的AI工具和框架: TensorFlow:Google开发的深度学习框架。 PyTorch:Facebook开发的深度学习框架。 scikitlearn:Python的机器学习库。 推荐资源: 8. 阅读相关书籍 一些经典书籍可以提供深入理解: 《机器学习》 by 周志华 《深度学习》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 《模式识别与机器学习》 by Christopher Bishop 9. 持续学习与进步 AI领域发展迅速,保持学习和更新知识: 研究论文:arXiv上发布的最新研究论文。 AI社区:参与在线论坛和讨论,如Reddit的r/MachineLearning。 在线课程:不断学习新的课程和技能。 通过这些步骤,你可以从零开始学习AI,并逐步掌握这一复杂而有趣的领域。保持耐心和好奇心,不断实践和应用所学知识,你将能够在AI领域取得显著进展。
2024-05-29
我是一位程序开发小白,不会用代码开发程序。我现在有一台安装Window 11操作系统的笔记本电脑,配置为14代i7CPU、32G内存、1TB硬盘、1张RTX4070显卡。我想部署一套本地的大模型+智能体+知识库。我要怎么样才能实现无代码部署,请列出详细的安装步骤。
以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤: 1. 硬件评估:您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡,基本满足部署要求。但需要注意,运行内存最低 32GB,越高越好,最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD(固态硬盘)上,以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具:ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以,但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。 3. 安装准备:如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏,那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求:根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如,如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹(lora)的需求,可能需要更高的配置。 请注意,以上步骤仅为参考,实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。
2025-03-26
有哪些AI工具可以获取上市公司年报数据。我是小白,推荐简单好学的工具。
以下是一些可能获取上市公司年报数据的 AI 工具及相关信息: AI 智库:提供了上市公司的相关排名和产品信息,如百度、美图公司、阿里巴巴、昆仑万维等公司的情况。 余一的相关文档:包括《从 2023 年报,看中国上市公司怎么使用生成式 AI》等,可通过相关链接获取详细内容。 对于小白来说,您可以先尝试从这些资源中获取所需的上市公司年报数据。
2025-03-25
我是一名ai小白,我想学习如何从一名小白利用ai创造财富
以下是为您提供的从 AI 小白利用 AI 创造财富的学习路径: 1. 搭建 AI 微信聊天机器人: 选用技术组件:极简未来平台、腾讯云轻量应用服务器、宝塔面板和 Docker。 按照详细的配置步骤进行操作,包括购买服务器、配置宝塔面板,部署 Docker 和 COW 组件,绑定微信号。 了解费用问题,如极简未来平台和腾讯云服务器的费用,以及通过积分和优惠降低成本的方法。 掌握运维问题的解答,包括如何管理和维护服务器和服务,以及遇到问题时的解决方案。 2. 学习 AI 技术原理与建立框架: 理解什么是 AI 大模型及其原理。 熟悉相关技术名词,如 AI、机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习)、深度学习、生成式 AI、LLM 等。 了解技术里程碑,如 2017 年 6 月谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文。 如果在实战过程中有任何不懂的地方,可以随时私信相关作者。另外,如果您有兴趣学习相关的 AI Agent 知识,可以加入免费的 AI Agent 共学群,通过微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信,备注 AI 共学即可加入。通过不断学习和探索,相信您能在 AI 的世界中创造属于自己的价值。
2025-03-24
零基础小白如何入手AI
对于零基础的小白,入手 AI 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,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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,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自己的作品。 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《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其适合纯 AI 小白。作者的学习模式是输入→模仿→自发创造,学习内容可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。该日记中的学习资源免费开源。 对于编程工具,Cursor 是一个零代码基础的小白用户也能上手的 AI 编程工具,基于 Visual Studio Code 构建,集成了强大的 AI 功能。其具有 AI 辅助编程、简单易用的界面、支持多种语言、强大工具等特点和优势。下载可通过打开浏览器,访问,点击“Download”按钮,选择适合电脑的版本,下载完成后,双击安装文件,按照提示完成安装。新建项目时,在界面中选择 open project,新建一个纯英文名称的文件夹后选择打开。其界面包括代码区、文件区、状态栏和 AI 互动区等主要区域。在正式开始项目前,可先设置一下 Cursor Rules。
2025-03-24
我是新手小白,先学习人工智能开发,从而找工作,如何开始
对于新手小白想要学习人工智能开发从而找工作,可以按照以下步骤开始: 1. 了解自身硬件情况和财力,选择合适的开始方式: 本地部署:如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑(Intel 芯片出图速度慢,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。 在线平台:对于电脑不符合要求的,可以使用在线工具,包括在线出图和云电脑,根据实际情况选择,前者功能可能受限,后者需手动部署。 配台电脑:不建议一开始就配主机,玩几个月后仍对 AI 有兴趣再考虑,主机硬盘要大,显卡在预算内买最好,其他随意。 2. 学习相关课程: 先验经验:需要熟练使用文生图、图生图,有一定逻辑思考和推理能力,适合炼丹新人、小白。 课程安排:课程约 70 80%是理论和方法论内容,大部分练习在课外沟通、练习,少部分必要内容在课上演示。 学习路径:必学、必看内容是基础课,解决环境和软件安装问题;建炉针对不同炼丹方式提供不同炼丹工具安装教程;正式内容分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。 3. 进行项目实践,例如: 可以参考“齐码蓝:你(或孩子)还需要学编程吗?AI 编程 Master GPTs”中的项目,先进行需求分析与项目规划,包括功能需求(如每个离谱生物的页面展示图片、头像、文字介绍,支持文字和语音对话,展示相关离谱事件)和非功能需求(页面加载速度快、用户界面友好、支持响应式设计),以及用户故事(如访客浏览不同离谱生物档案、了解背景故事和相关事件、进行文字或语音交流)。 然后进行架构设计与模块化,采用前后端分离架构,前端负责展示界面和用户交互,后端负责处理业务逻辑和数据存取,通过 REST API 实现前后端交互,模块化分为前端模块(生物档案组件、事件展示组件、对话组件)和后端模块(生物档案 API、事件 API、语音处理 API)。 4. 了解法律法规:阅读《促进创新的人工智能监管方法》,了解 AI 在社会和经济中的应用和影响,以及相关的监管环境。
2025-03-24
我是新手小白,先学习人工智能,如何开始
对于新手学习人工智能,您可以按照以下步骤开始: 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。 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。 一定要掌握提示词的技巧,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。 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。 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。
2025-03-24