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，了解其工作原理和交互方式。
6. 持续学习和跟进：
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。
以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容：
1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型及原理。
生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。
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，监督学习是基于有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归；无监督学习是基于无标签数据自主发现规律，经典任务如聚类；强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。
深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法，神经网络可用于多种学习方式。
生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等内容形式。
LLM 即大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。
技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21