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想学AI，从哪开始

Answer

对于新手学习 AI，您可以从以下几个方面开始：

  1. 了解 AI 基本概念：
    • 建议阅读「从这里启程」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。
  2. 开始 AI 学习之旅：
    • 在「入门：AI 学习路径」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。
  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。
    • 建议您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，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」知识库首页的布鲁姆分类法，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，这些是 AI 和机器学习的基础。
    • 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。

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。

以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：新手如何学习 AI？

[title]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。

问：新手如何学习 AI？

[title]问：新手如何学习AI？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，你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」[知识库首页](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。类似问题：我是新人，怎么学习AI？新手学习AI学习AI，我应该从哪里开始如何从头开始学习AI？

问：中学生如何开始学习 AI，有哪些好用的工具或者平台？

[title]问：中学生如何开始学习AI，有哪些好用的工具或者平台？我总结了以下中学生学习AI的建议：1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习，这些是AI和机器学习的基础。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。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。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

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2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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2025-04-20
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AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
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2025-04-20
普通人想学习AI自动化，make和coze哪个更推荐一点
对于普通人学习 AI 自动化，Make 和 Coze 哪个更适合的问题，以下是一些相关信息供您参考： Make 对于编程小白比较友好，其思考过程较长，有助于学习，但不太适合专业选手，因为思考过程较慢，可能会让人有点不耐烦。Make 具有国内版优势，包括深度理解中国开发场景和技术生态、完全免费、无需翻墙、流畅稳定，还具备完整的 IDE 功能（代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等）。您可以通过进行尝试。 Coze 是一款 AI Agent 的衍生产品，其价值在于可以跟进当前 AI Agent 工具的发展情况，发现商业化机会，还能用于做产品 Demo。在学习新知识如 RAG 时，可以先通过 Claude 了解细节概念，再通过 Coze 搭建 Demo 进行实践。在学习 RAG 过程中，还可以利用 Coze 的知识库能力创建如产品资料问答机器人等 Bot。 总的来说，如果您是编程小白，Make 可能更适合；如果您希望跟进 AI 工具发展并进行实践操作，Coze 可能更符合您的需求。但最终的选择还需根据您的具体学习目标和个人偏好来决定。
2025-04-08
我想学AI，那么coze是否适合拿来练手学习AI
Coze 适合拿来练手学习 AI，原因如下： 其在智能体开发方面，低代码或零代码的工作流等场景表现较好。 对于没有代码基础和图文审美的人来说，门槛较低。 能让学习者短时间接触大量的应用场景练习和 prompt 练习。 有相关的教学资源，例如从操作界面、业务逻辑和用户界面的学习教程，还有关于数据库等概念的细化讲解。 但同时需要注意，AI CODING 虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。
2025-04-01
我想学提示词工程
提示词工程是指在与人工智能模型进行交互时，负责设计和优化提示的专业领域。 提示词工程师的职责包括： 1. 设计提示：根据用户需求和模型能力，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，设计有效的提示，清晰传达用户意图，引导模型生成满意结果。 2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同策略等方式，不断优化提示，提高模型性能。 3. 评估提示：使用准确率、流畅度和相关性等指标评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识： 1. 领域知识：对工作领域有深入了解，以便设计有效提示。 2. 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能（AI）：了解 AI 基本原理和技术，能够理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力：与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 提示工程是在人工智能领域，特别是自然语言处理和大型语言模型的背景下，一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定输出或执行特定任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代和上下文理解。提示词通常指直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，是提示工程的一部分。提示工程不仅包括创建提示词，还涉及理解模型行为、优化提示以获得更好性能、探索模型潜在应用等。 目前提示词工程发展火热，出现了各种流派和框架，但结构化虽降低沟通难度、提高结果准确度，却也限制了更多可能性，且大部分框架不太适合解决过于主观、个人情绪或过于简单的问题，一个框架往往难以完全满足需求。
2025-03-31
我是一名电商设计师，现在想学习SD AI绘图，有一点基础，但学习课程资源有限，请你帮我制定一份详细的学习计划，并提供一些学习资源。
以下是为您制定的学习 SD AI 绘图的详细计划及相关学习资源： 学习计划： 1. 首先，深入学习 Stable Diffusion 的核心基础原理，包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程以及其他主流生成式模型介绍。 2. 接着，掌握 Stable Diffusion 的核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 3. 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同方式，如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 搭建推理流程，并查看生成示例。 4. 了解 Stable Diffusion 的经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 5. 最后，尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括配置训练环境与训练文件，以及基于 Stable Diffusion 训练 LoRA 模型。 学习资源： 1. 教程：深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识 知乎。 目录涵盖了 Stable Diffusion 系列的各个方面，包括核心基础知识、网络结构解析、搭建推理流程、应用场景和模型训练等。 2. SD 模型权重百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 模型，即可获得资源链接，包含多种模型权重。 3. SD 保姆级训练资源百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SDTrain，即可获得资源链接，包含数据处理、模型微调训练以及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码全套资源。 4. Stable Diffusion 中 VAE，UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 网络结构，即可获得网络结构图资源链接。
2025-03-28
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
我想学习ai视频ai生图的相关技能，并且我不想速成，我想了解其中的底层原理以便可以更好的控制生成的内容，我应该如何学习
以下是关于学习 AI 视频和生图相关技能的一些建议： 一、基础概念 1. 模型 Checkpoint：生图必需的基础模型，任何生图操作必须选定一个才能开始。 Lora：低阶自适应模型，可视为 Checkpoint 的小插件，用于精细控制面部、材质、物品等细节。 VAE：编码器，功能类似于滤镜，可调整生图的饱和度，一般选择 840000 这个。 2. 提示词 Prompt 提示词：想要 AI 生成的内容，需要花费功夫学习，可从照抄别人开始。 负向提示词 Negative Prompt：想要 AI 避免产生的内容，同样需要学习，可从照抄开始。 3. 其他概念 ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等，属于高阶技能，可后续学习。 ADetailer：面部修复插件，用于治愈脸部崩坏，是高阶技能。 二、参数设置 1. 迭代步数：AI 调整图片内容的次数。步数越多，调整越精密，出图效果理论上更好，但耗时越长，且并非越多越好。 2. 尺寸：图片生成的尺寸大小，需适中选择，太小生成内容有限，太大 AI 可能放飞自我。 3. 生成批次和每批数量：决定重复生成图的批次和每批次同时生成的图片数量。 4. 提示词引导系数：指图像与 prompt 的匹配程度，数字增大图像更接近提示，但过高会使图像质量下降。 5. 随机数种子：固定后可对图片进行“控制变量”操作，首次生成图时无需关注。 6. 重绘幅度：图生图时用到，幅度越大，输出图与输入图差别越大。 在学习过程中，您可以先从熟悉基础模型、提示词和常见参数设置入手，通过实践和参考他人的经验不断积累知识，逐步掌握更高级的技能和工具。
2025-03-24