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dify学习

Answer

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台:

  • 理念:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。
  • 特点:提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。
  • 部署选项:提供云服务和本地部署,满足不同用户需求。
  • 开源特性:确保对数据的完全控制和快速产品迭代。
  • 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。
  • 推荐使用方式:个人研究推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans
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References

RAG 提示工程(三):迈向工程化应用

Dify是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和LLMOps的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式AI应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词IDE,以及一个全面的RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify还允许用户定义Agent智能体,并通过LLMOps功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将AI应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建MVP、企业集成LLM以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索LLM的潜力,Dify都提供了相应的支持和工具。Dify官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans一般地,如果是个人研究,推荐大家单独使用Dify,如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合,效果更好。

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

Dify是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和LLMOps的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式AI应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词IDE,以及一个全面的RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify还允许用户定义Agent智能体,并通过LLMOps功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将AI应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建MVP、企业集成LLM以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索LLM的潜力,Dify都提供了相应的支持和工具。Dify官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans一般地,如果是个人研究,推荐大家单独使用Dify,如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合,效果更好。

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

Dify是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和LLMOps的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式AI应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词IDE,以及一个全面的RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify还允许用户定义Agent智能体,并通过LLMOps功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将AI应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建MVP、企业集成LLM以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索LLM的潜力,Dify都提供了相应的支持和工具。Dify官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans一般地,如果是个人研究,推荐大家单独使用Dify,如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合,效果更好。

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dify教程
以下是关于 Dify 的教程: Differential Diffusion 教程: 技术适用场景:特别适用于需要保持图像整体一致性和自然感的场景。 软填充技术:用于平滑填补图像空白或损坏部分,同时细微调整周围区域,确保新填充内容与原始图像无缝融合。 强度扇:一种可视化不同编辑强度效果的工具,帮助用户通过可视化方式理解不同编辑强度的效果。 无需训练或微调:操作仅在推理阶段进行,不需要对模型进行额外训练或微调。 与现有扩散模型兼容:可集成到任何现有的扩散模型中,增强编辑和生成能力,适用于 Stable Diffusion XL、Kandinsky 和 DeepFloyd IF 等不同的扩散模型。 主要功能特点: 精细的编辑控制:通过引入变化地图,可对图像每个像素或区域指定不同变化程度,支持离散和连续编辑。 文本驱动的图像修改:通过文本提示指导图像修改方向。 软填充技术:在填补图像空白或修复部分时,能细微调整周围区域确保无缝融合。 Dify 接入企业微信教程: 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat
2025-03-29
dify怎么 登录
以下是登录 Dify 的步骤: 1. 腾讯云一键部署: 重装服务器系统,安装宝塔面板(可视化服务器管理),登陆凭证选自定义密码。 控制面板 服务器 查看详情,找到【应用信息】卡片,点击管理应用。 放行防火墙端口:直接点上面的防火墙链接跳转,添加规则。 获取宝塔面板的账号密码:复制上面的命令,点击左侧菜单栏的自动化助手 个人命令 创建命令(选择自己服务器所在的地区),根据截图填写,然后保存。点击命令后面的【执行】,等执行成功,回到左侧菜单选择【执行记录】,查看任务详情里就能看到登录信息,把红框框出来的部分自己保存好。外网面板地址就是登录地址,复制到浏览器打开,填完账号密码就能成功登录。 Docker 安装:登陆成功 bt 面板之后,点击左侧菜单栏【Docker】,按提示来。 2. 申请云服务器部署: 申请云服务器按照相关教程来,先不需要领免费大模型接口,后期在 dify 上领。切记要选择腾讯云服务器。 复制“外网面板地址”粘贴到浏览器的地址栏登录。
2025-03-28
dify 读取飞书文档
以下是关于使用扣子读取飞书文档的详细步骤: 扣子是字节跳动在 2024 年上线的新一代一站式 AI Bot 开发平台,也被称为“字节版 GPTs”。它是一个低门槛的 AI 应用开发平台,其核心目标是让没有编程基础的用户也能够轻松参与到 AI 生态的建设中。 登录后,在左侧功能列表中的工作空间,点击右上角“+字段”创建工作流,名称和描述自行输入。 关于读取飞书表格内容的配置: 1. 点击开始节点后面的“+”,搜索“飞书多维表格”,选择“search_record”功能。 2. 添加后,点击该节点的配置,在界面右侧的参数框中,需要填写 app_token 和 field_names。filter 是对数据的筛选条件,没有筛选需求可直接忽略。 app_token:多维表格的唯一标识符,即表格 URL 中的一段。 field_names:要读取的具体字段,这里需要的是“标题”、“内容”,作为海报的输入。 该节点运行后,就能将多维表格中的内容提取出来。
2025-03-27
我想了解dify使用
以下是关于 Dify 使用的相关内容: 使用 Dify 构建知识库的具体步骤: 1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集:在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式供选择,包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,具有以下特点: 结合后端即服务和 LLMOps 的理念,提供直观界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成。 提供功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求。 开源特性确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索 LLM 的潜力,Dify 都能提供相应的支持和工具。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify,如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合,效果更好。
2025-03-26
dify
使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下: 1. 准备数据: 收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集: 在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式: Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用: 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化: 收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。 Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词 IDE,以及一个全面的 RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify 还允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索 LLM 的潜力,Dify 都提供了相应的支持和工具。Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般地,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify,如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合,效果更好。 Dify 有两种使用方式: 1. 云服务版本。直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 2. 部署社区版。开源,可商用,但是不能作为多租户服务使用。对个人使用完全无限制。 部署前提条件:2 核 4G 云服务器一台=159 元(不懂的也不用懂,不重要)。其实本地也可以,但是本地更折腾,作者自己不喜欢在自己电脑上部署 Web 服务,所以也懒得给大伙分享。【小插曲】今天在腾讯云开新服务器的时候,发现腾讯云居然提供了一键部署,更简单了!而且看了下,挺便宜的,羊毛不薅白不薅。
2025-03-24
如何从0到1建立dify
从 0 到 1 建立 Dify 的步骤如下: 1. 准备数据: 收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集: 在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式: Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用: 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化: 收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 Dify 有以下两种使用方式: 1. 云服务版本。直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 2. 部署社区版。开源,可商用,但是不能作为多租户服务使用。对个人使用完全无限制。 部署前提条件:2 核 4G 云服务器一台(约 159 元)。 部署过程: 1. 参考 https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。 2. 这些命令在宝塔面板的终端安装。 3. 检查运行情况,如遇到问题(如 80 端口被占用),按照 AI 的方法解决。 4. 在浏览器输入公网 IP 进入,邮箱密码随便填,建立知识库并设置。 5. 选择模型,如智谱 AI,获取钥匙并复制保存。 6. 创建应用并测试发布。
2025-03-24
我是一个ai新手,请根据知识库现有的内容帮我拟一份学校ai的学习计划,以及更新知识的跟进和学习
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!
2025-03-31
如何学习AI
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。
2025-03-31
我是一名0基础的AI使用者,如果我需要熟练的搭建自己coze来完成一些业务工作,我的学习路径是什么样的?可以为我推荐一个学习计划,包括学习的资料获取途径和资料推荐吗?
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!
2025-03-31
我要系统学习AI怎么操作
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。
2025-03-31
学习路径
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。
2025-03-31
零基础小包AI学习路径
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。
2025-03-30