学习ai路径

在过去 6 个月中，AI 技术和趋势呈现出以下特点： 模型方面：DeepSeek 开源 R1 模型，将大模型行业推进到推理时代，引发了深刻影响。Scaling Law 再次“续命”，目标指向 AGI。 图像方面：整体朝着更快、更便宜的方向发展，AI 图像生成已成为常用生产力工具，资本市场看好相关赛道。 视频方面：底层架构无大变化，公司逐渐分化为面向 C 端的好玩快速的视频模板方向和面向 B 端的高质量高可控性的视频创作方向。 音频方面：跨越了真假难辨的临界点，成为继图像领域后被资本看好的赛道。 3D 方面：暂时停留在文字/图片生成 3D 模型阶段，世界模型刚起步。 应用方面：AI 编程领域快速迭代发展，从半自动向全自动迈进；Computer Agent 缓慢发展，OpenAI 的 Operator 工具效果不佳；DeepSearch 作为调研 Agent 存在模型幻觉等问题，实际使用需谨慎。 新闻方面：中美欧 2025 年将加大对 AI 基础建设和科学研究的投入，越来越多厂商接入 R1 并拥抱开源。

以下是关于 AI 生成海报的相关信息： 有摊位在 10 天前开发的 AI 除了提供配方，还会自动生成一张海报，实现私人订制，比如鸡尾酒相关的海报。 即梦提供了女神节海报教程，操作简单，只需 3 步：打开即梦 AI 选择“图片生成”功能，选择模型输入提示词，点击生成即可。同时还给出了几个女神节海报设计的案例及提示词。 一些设计海报的 AI 产品包括：Canva（可画），网址为 https://www.canva.cn/ ，是受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可帮助选择颜色搭配和字体样式；稿定设计，网址为 https://www.gaoding.com/ ，其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；VistaCreate，网址为 https://create.vista.com/ ，是简单易用的设计平台，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；Microsoft Designer，网址为 https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 请注意，以上部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些能生成海报的 AI 产品： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定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，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台，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，其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，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，大大简化设计流程。 另外，关于如何用 AI 快速做一张满意的海报，您可以这样操作：首先准备一张真实照片作为样图，然后在无界 AI 找到图生图功能，别忘了图生图也要加关键词。如果要改变画面内容（比如父亲头发颜色），“二次元强度”改为 70%。左图为反向示例：啥也没写，所以 daddy 的发型被识别成了卤蛋。右图为正向示例：只添加了简单的人物关键词，父亲和女儿。可根据出图效果，进一步修改或增加提示词作为约束。例如，父亲的白发难以识别，就在人物关键词的基础上，增添“父亲一头白发”等修饰词。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 在非标自动化机构设计上的应用包括以下方面： 1. 智能体应用： 决策智能体设计，使用语言模型遍历预定义的决策树。 轨道智能体，为智能体配备更高层次的目标，限制解决空间，要求遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。 通用人工智能体，完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正。 2. AI 绘画应用： 快速草图，帮助设计师快速创建草图和概念图，便于探索和调整设计方案。 自动化创意设计，快速创建各种设计方案，加快设计过程和减少犯错。 自动化颜色匹配，自动匹配色彩，使设计作品更协调美观。 自动化插图绘制，帮助设计师自动化绘制插图，如手绘、卡通风格插图等。 3. 计算机视觉工具库应用： Roboflow 的开源计算机视觉工具库 Supervision 新增了高级视频分析功能，其开发的自动计数工具能识别物体、追踪姿态并进行动作计数。该工具库是全方位的计算机视觉平台，支持多种注释和图像格式，提供过滤、标签、分割、预处理和增强图像数据的功能，还集成了 OpenAI、Meta AI 等的模型，并提供一系列工具来组织视觉数据、自动化标签和部署基础模型。

AI 在非标机构设计上有以下应用： 1. 品牌超级符号映射：根据品牌符号的模型训练和结构控制，用户输入丰富关键词，可快速完成准确的超级符号主视觉。例如双 11 AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日 品牌符号系列海报等案例。 2. 品牌 IP 形象 AI 生成：训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型，根据不同需求稳定输出定制化 IP 形象，还可形成 IP 形象素材库。比如天猫 AI 玩行动 品牌联合海报、天猫双 11 出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用等案例。 3. 传播&投放：例如双 11 超级发布 品牌联合海报、媒介投放开屏海报等案例。 使用 AI 进行室外设计的最佳实践包括： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力：使用 AI 图像生成工具，输入关键词生成多种创意设计方案，获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能：利用 AR/VR 等技术，将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化，帮助评估和验证设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力：使用 AI 工具对设计方案进行采光、动线、材料等方面的优化，确保符合使用者需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能：利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率，缩短设计周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式：人工设计师与 AI 工具形成良性互补，发挥各自优势，在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力。 在大淘宝设计部，AI 作为工具带来了诸多效果： 1. 创意多样：项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 2. 执行加速：设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 3. 整体提效：在整体项目的设计时间减少了 18%。主要工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion，辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。

目前没有专门降低 AGI 率的 AI 软件。AGI（通用人工智能）的发展仍处于不断探索和进步的阶段，通常软件的目的是提升 AI 的性能和能力，而非降低相关指标。

以下是为您推荐的从 0 基础学习搭建自己的 Coze 来完成业务工作的学习路径和学习计划： 学习路径： 1. 了解 Coze AI 应用的背景和现状，包括其发展历程、适用场景和当前的局限性。 2. 熟悉创建 AI 应用的操作界面，包括学习业务逻辑和用户界面的搭建。 3. 掌握前端和后端的基础知识，了解其在 Coze 应用中的作用。 4. 学习容器的操作和页面布局技巧。 学习计划： 1. 资料获取途径：可以通过飞书知识库获取相关学习资料。 2. 资料推荐： “90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本”，其中包含智能纪要和智能章节，详细介绍了 Coze 应用的创建过程、界面讲解、前端与后端基础及界面组件布局、容器操作与页面布局等内容。 （筹划中）「Agent 共学」之“两天学会用 AI 建站”，其中的共学日程表可能会提供相关的学习安排和指导。 在学习过程中，建议您重点熟悉桌面网页版的用户界面，按照资料中的步骤逐步实践，遇到问题及时查阅资料或寻求帮助。祝您学习顺利！

以下是关于学习 AI 的不同方面的学习路径： LLM 开发： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理中的词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理，以及 BERT 的预训练和微调方法。掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，使用 LLM 预训练框架如 PyTorch、TensorFlow 等，以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态，关注顶会最新论文、技术博客等资源。 AI 技术研究方向： 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。 AI 应用方向： 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。 AI 基础入门： 1. 根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式，如本地部署（电脑是 M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑）、在线平台（分为在线出图和云电脑）或配台电脑（不建议一开始就配主机）。 2. 必学、必看内容是基础课，主要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不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。 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。

以下是为零基础的您提供的 AI 学习路径： 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，您可以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。 此外，像二师兄这样的案例也可供您参考。二师兄在二月因七彩虹售后群老哥的分享，要了 SD 秋叶安装包，下载了教学视频，迈出 AI 学习的第一步。三月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，四月尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文的项目，五月加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。 如果您是零基础小白，还可以： 找网上的基础课程进行学习。 观看科普类教程。 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 利用一些练手的 Prompt 工具。

很抱歉，目前知识库中没有关于学习 SRCNN 路径的相关内容。但一般来说，学习 SRCNN 可以从以下几个方面入手：首先，深入了解卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层、池化层、激活函数等。其次，查阅相关的学术文献和研究报告，以获取关于 SRCNN 的详细原理和实现方法。还可以在网上搜索相关的教程和课程资源，例如在线课程平台、技术博客等。同时，尝试使用相关的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，进行实践和代码实现。最后，参与相关的技术社区和论坛，与其他研究者和开发者交流经验和心得，以加深对 SRCNN 的理解和应用。

很抱歉，目前知识库中没有关于学习 SRCNN 路径的相关内容。但一般来说，学习 SRCNN 可以从以下几个方面入手：首先，深入了解卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层、池化层等概念。其次，查阅相关的学术文献和研究报告，以获取关于 SRCNN 模型的详细架构和原理。还可以参考在线的课程和教程，一些知名的在线教育平台可能会有相关的内容。同时，实践是关键，可以通过使用相关的数据集进行模型的训练和优化，来加深对 SRCNN 的理解和掌握。

用 AI 创作一部小说通常包括以下路径和可能用到的工具： 路径： 1. 小说内容构思：明确小说的主题、情节、角色等核心要素。 2. 角色与场景设定：细致描绘角色的特点和故事发生的场景。 3. 情节推进与发展：合理安排故事的起承转合，增加冲突和悬念。 4. 语言表达与修饰：使文字生动、准确，富有感染力。 工具： 1. 文本生成工具：如 ChatGPT 等，可辅助生成小说的框架、情节、对话等内容。 2. 图像生成工具：如 Stable Diffusion 或 Midjourney，用于生成角色和场景的视觉描述，帮助激发创作灵感。 如果要将小说制作成视频，还需要以下步骤和工具： 步骤： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：利用工具（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：借助 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。 9. 输出与分享：完成编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 工具及网址： 1. Stable Diffusion：一种 AI 图像生成模型，网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney：AI 图像生成工具，网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，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/ 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。

以下是为您拟定的学校 AI 学习计划，以及知识更新的跟进和学习方法： 一、了解 AI 基本概念 首先，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。建议您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。 六、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。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。 希望这份学习计划对您有所帮助，祝您在 AI 学习的道路上取得成功！

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。

以下是为您提供的系统学习 AI 的操作方法： 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，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。 对于新手学习 AI，还可以： 1. 了解 AI 基本概念 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。 2. 开始 AI 学习之旅 在「」中，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。 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。 总之，无论是中学生还是新手，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，为未来的 AI 发展做好准备。