以下为您提供一些免费的 AI 课程相关信息： 周鸿祎免费课 AI 系列第一讲：周鸿祎认为在人工智能的技能和知识面前人人平等，学会人工智能是未来职业发展必备的基本能力。课程包括分享 AI 三大心法等内容，经过授权转载，2 月 29 日直播 3.5 个小时，干货满满，系统性分享对大模型、AGI 以及未来人工智能发展的趋势判断，详解 Sora 创新突破的本质。 野菩萨的 AI 课程：预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求等；基础操作课涵盖 AI 绘画通识课等；核心范式课程涉及词汇的纸牌屋等；SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署等；ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础等；ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念等；应对 SORA 的视听语言课程涉及通识等。如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。冠军、亚军、季军和入围分别有不同奖励。 希望这些课程信息对您有所帮助。

以下为您推荐一些 AI 课程： 野菩萨的 AIGC 资深课： 由工信部下属单位人民邮电出版社开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程。 课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。 预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。 冠军奖励：4980 课程一份；亚军奖励：3980 课程一份；季军奖励：1980 课程一份；入围奖励：598 野神殿门票一张。 扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 对于新手学习 AI： 了解 AI 基本概念：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。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「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 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，您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），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。 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。

以下是关于音频转文字的相关信息： 推荐使用 OpenAI 的 wishper 进行语音转文字，相关链接：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。还有一分钟搞定 23 分钟音频的相关项目：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ，此项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 语音转文本默认情况下 Whisper API 仅支持小于 25MB 的文件。若音频文件更长，需将其分成小于 25MB 的块或使用压缩后格式，避免在句子中间断开声音以防止丢失上下文字信息。可使用 PyDub 开源 Python 软件包来拆分声频文件，但 OpenAI 对其可用性或安全性不作保证。 可以使用提示来提高 Whisper API 生成的转录质量。例如，对于模型经常错误识别的特定单词或缩略语，用提示可改善；为保留分段文件的上下文，可用先前片段的转录引导模型；想避免转录中跳过标点符号，可用包含标点符号的简单提示；想保留填充词汇，可用包含它们的指示；某些语言有不同书写方式，通过添加指示可改进。 虽然底层模型在 98 种不同语言上进行了培训，但只列出超过 50%单词错误率（WER）的标准行业基准测试所支持的语言，对于未列出的语言，模型也会返回输入结果但质量较低。

生成直方图的工具多种多样，以下为您列举部分常见工具： 1. Excel：在数据分析和图表制作方面广泛应用，可通过数据选择和图表功能生成直方图。 2. Python：利用相关的数据处理和绘图库，如 matplotlib、seaborn 等，通过编程实现直方图的生成。 3. R 语言：拥有丰富的绘图函数和包，可用于生成直方图。 4. MATLAB：常用于科学计算和数据可视化，能方便地创建直方图。 需要注意的是，选择工具应根据您的具体需求和使用习惯来决定。

GPT 在一定条件下可以辅助生成数据图表相关的内容。例如，在数据分析流程中，通过限定用户提示（user prompt）和系统提示（system prompt），校验生成的 SQL 语句，以及对返回格式的精确设定，可以让 GPT 为生成数据图表提供支持。 ChatGPT 4.0 的 Canvas 功能未来可能支持数据图表生成。但需要注意的是，这需要遵循特定的流程和设定，并且可能存在一定的复杂性和准确性的挑战。

以下是一些制作数字人的工具及相关介绍： 1. HeyGen：这是一个 AI 驱动的平台，能创建逼真的数字人脸和角色。使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等。优点是人物灵活、五官自然、视频生成快；缺点是中文人声选择较少。使用方法为点击网址注册后，进入数字人制作，选择 Photo Avatar 上传自己的照片，上传后效果在 My Avatar 处显示，点开大图后，点击 Create with AI Studio 进入数字人制作，写上视频文案并选择配音音色，也可自行上传音频，最后点击 Submit 得到数字人视频。 2. Synthesia：这是一个 AI 视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：这是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后合成逼真的会开口说话的视频。优点是制作简单、人物灵活；缺点是为防止侵权，免费版下载后有水印。使用方法为点击网址，点击右上角的 Create vedio，选择人物形象，可点击 ADD 添加照片或使用给出的人物形象，配音时可选择提供文字选择音色或直接上传音频，最后点击 Generate vedio 生成视频，打开生成的视频可下载或分享。 4. KreadoAI：优点是免费、功能齐全；缺点是音色很 AI。使用方法为点击网址注册后获得 120 免费 k 币，选择“照片数字人口播”功能，点击开始创作，选择自定义照片，配音时可选择提供文字选择音色或直接上传音频，打开绿幕按钮，点击背景添加背景图，最后点击生成视频。 此外，在剪映中也可制作数字人。在剪映右侧窗口顶部打开“数字人”选项，选取免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”，软件会播放数字人声音，判断合适后点击右下角“添加数字人”添加到当前视频中，剪映会生成对应音视频并添加到轨道中。还可增加背景图片，删除先前导入的文本内容，点击左上角“媒体”菜单并点击“导入”按钮选择本地图片上传，将图片添加到视频轨道上，拖动轨道最右侧竖线与视频对齐，选中背景图轨道，拖动角放大图片并将数字人拖动到合适位置。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于如何通过 AI 赚钱的一些分析： 1. 从 GPTs/GLMs 的角度来看，虽然它们有赚钱的可能性，但大多数人难以实现。作为 AI 产品经理，需要从最实际的“钱”的角度复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱（应用落地）这件事。比如，通过分析最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录的数据来了解情况。 2. 在生成式 AI 方面，艺术创作是一个主流用例。像 Lensa 这样的应用，肖像画只是开始，生成式 AI 产品将服务于各种用例，包括消费者“仅为了娱乐”地创造内容，以及创作者或个体创业者通过内容实现盈利。生成式 AI 工具几乎在每一种媒介中都有推出。 3. 大型语言模型在处理数学问题时可能会出错，因为其主要基于语言理解和生成，而非专门的数学计算。学习 AI 有可能赚钱，例如在数据科学家、机器学习工程师等岗位工作，但不能保证每个人都能赚到钱。是否能赚钱取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等多种因素，需要持续学习和实践。

MoE（Mixture of Experts）架构是一种深度学习模型结构，由多个专家网络组成，每个专家网络负责处理特定的任务或数据集。其核心思想是将一个大的、复杂的任务拆分成多个小的、简单的任务，并让不同的专家网络负责处理不同的任务。这样做的好处是可以提高模型的灵活性和可扩展性，同时减少模型的参数量和计算量，从而提高模型的效率和泛化能力。 MoE 架构的实现通常需要以下几个步骤： 1. 定义专家网络：首先需要定义多个专家网络，每个专家网络负责处理特定的任务或数据集。这些专家网络可以是不同的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 2. 训练专家网络：使用有标签的训练数据对每个专家网络进行训练，以获得每个专家网络的权重和参数。 3. 分配数据：在训练过程中，需要将输入数据分配给不同的专家网络进行处理。分配数据的方法可以是随机分配、基于任务的分配、基于数据的分配等。 4. 汇总结果：将每个专家网络的输出结果进行加权求和，得到最终的输出结果。 5. 训练模型：使用有标签的训练数据对整个 MoE 架构进行训练，以获得最终的模型权重和参数。 MoE 架构在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域都有广泛的应用。 此外，苹果大模型 MM1 也采用了 MoE 架构，研究者在小规模、9M、85M、302M 和 1.2B 下对学习率进行网格搜索，通过专家混合（MoE）进行扩展。要将密集模型转换为 MoE，只需将密集语言解码器替换为 MoE 语言解码器。为了训练 MoE，采用了与密集骨干相同的训练超参数和相同的训练设置，包括训练数据和训练 token。

混合专家模型（MoE）是一种深度学习模型结构，由多个专家网络组成，每个专家网络负责处理特定的任务或数据集。其核心思想是将一个大而复杂的任务拆分成多个小而简单的任务，让不同的专家网络负责处理不同的任务，这样能提高模型的灵活性、可扩展性，减少模型的参数量和计算量，从而提升模型的效率和泛化能力。 MoE 架构的实现通常包含以下步骤： 1. 定义专家网络：先定义多个专家网络，每个负责特定任务或数据集，这些网络可以是不同的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 2. 训练专家网络：使用有标签的训练数据训练每个专家网络，获取其权重和参数。 3. 分配数据：在训练中，将输入数据分配给不同专家网络处理，分配方法可以是随机分配、基于任务的分配、基于数据的分配等。 4. 汇总结果：对每个专家网络的输出结果进行加权求和，得到最终输出。 5. 训练模型：使用有标签的训练数据对整个 MoE 架构进行训练，获得最终的模型权重和参数。 MoE 架构在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域应用广泛。 在苹果大模型 MM1 中也应用了 MoE 架构。研究者使用三种不同类型的预训练数据，构建了参数最高可达 300 亿的多模态模型系列 MM1，它由密集模型和混合专家（MoE）变体组成，在预训练指标中实现 SOTA，在一系列已有多模态基准上监督微调后也能保持有竞争力的性能。在 MM1 的最终模型和训练方法中，通过专家混合（MoE）进行扩展，将密集语言解码器替换为 MoE 语言解码器，并采用与密集骨干相同的训练超参数和设置进行训练。

以下是关于 WPS AI 的使用教程： 首先，在与 GPT4 交流制作 PPT 大纲的过程中，通过自然交流体验，经过多次迭代完成大纲。之后使用 WPS AI 对大纲进行优化，其内容会丰富不少，且大纲还能二次修改。接着，利用 WPS AI 制作 PPT，不到 2 分钟即可完成，然后可直接向 WPS AI 提出修改主题配色和字体等要求，30 秒左右就能完成修改。目前 WPS AI 功能强大且免费，建议抓紧使用，不过需注意可能未来会收费。