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ai学习

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以下是新手学习 AI 的方法和建议：

  1. 了解 AI 基本概念：
    • 阅读「从这里启程」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「入门：AI 学习路径」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」知识库首页的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

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

References

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：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

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？

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请主要介绍你平台，我在此平台如果更好学到关于AI的东西
WaytoAGI（通往AGI之路）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，具有以下特点和优势： 1. 社区介绍： 汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的AI工具、应用、智能体和行业资讯。 拥有丰富多样的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的行业资讯等。 定期组织实践活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了大型共创项目。 在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过100万用户和超千万次的访问量。 目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因AI而强大，目前合作过众多公司和产品。 2. 基础通识课： 介绍了AI技术的发展与应用，包括流式训练方式提升训练速度和质量、多种AI生成工具、端侧大模型的特点、AI工程平台等。 对coach平台的应用进行了说明，包括新手教程、文档、创建智能体、调用工作流节点和prompt构建提示词、调用插件等。 介绍了模型社区，包括为大模型提供服务的平台、按任务划分的模型库等。 为后续AI建站做预告。 3. 新手学习AI的方法： 了解AI基本概念：建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，可通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习：AI领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，掌握提示词技巧。 实践和尝试：实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品，知识库有实践作品和文章分享。 体验AI产品：与如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式。
2025-03-17
如何通过AI编程完成一个项目
通过 AI 编程完成一个项目可以参考以下方式： 1. 使用 Trae 工具： Trae 有 Chat 和 Builder 两种模式。Chat 模式一般用于和 AI 编程助手对话，沟通产品需求、规划产品功能、讨论错误修复等情况。Builder 模式在讨论清楚需求后，可直接开干，AI 会自动创建和修改所有文件，您只需要下指令并点击操作，适合非技术背景的同学。 不同模式下可选择不同的模型。Chat 时最好使用 R1 这样的慢思考模型来梳理产品脉络或深度思考问题。Builder 时，若对速度要求高，可选择 V3 这样的快思考模型，但有时多思考能节省解 bug 的时间。 Trae 支持引用三种形式的上下文，包括 Code 代码片段、File 单个文件、Folder 整个文件夹。按“”或者点击【引用】按钮即可引用上下文，让 AI 助手更有针对性地完成任务。 例如用六边形小球题来体验 Trae 的使用流程：输入 prompt 后，AI 开始思考和开发，中间会提示安装必要的依赖组件，几十秒后基础版创建完成，可继续让 AI 优化改进。 2. 重构代码的体验： o1 pro 重构代码适用于单个或少数几个文件的代码重构，提示词简单直接。重构质量可靠，极少出错，若有问题重新生成一般即可解决。实践时可一边重构一边添加新功能，完成后手动 Review 和测试，有条件可让 AI 生成测试代码。 3. 教孩子学编程的经验分享： 找需求：选择实用小项目激发学习兴趣。 与 AI 结对编程：先学基础知识，借助 AI 完成第一版代码，快速构建可用版本。 解释代码：讲解代码工作原理加深理解，不清楚的地方让 AI 辅助解释，反复学习并修改代码观察效果。 迭代功能：在基础版本上不断增加新功能，通过迭代完善程序，同时在实践中学习。 4. 个人经历分享： 有人在一个月内，在 AI 的帮助下完成了多个项目，如 Obsidian 插件、vs code 插件、剧本创作平台界面、宣传页、官网多语言支持、跨平台文生视图一站式平台等，创造了“不可能完成的任务”，尽管看不懂代码和语法，也实现了高效和高质量的成果。
2025-03-17
AI手工
以下是关于您提到的“AI 手工”的相关内容： 一、如何用 AI 快速做一张满意的海报 1. 需求场景 当您想在社交平台发布内容时，纯文字可能吸引力不足。 网上找的图片可能质量差、易撞图，而自己相册中的照片又不太合适。 2. 大致流程 确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 选择想要完成的风格意向，背景可根据文案和风格灵活调整画面布局。 使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 二、AI 摊主速成脑暴会 1. AI 图像处理 包括图像生成、照片修复与动起来、动漫化头像、老照片复活、创意壁纸制作等。 示例项目如 AI 写真、老照片动起来（10 积分）、卡通头像（10 积分）、赛博头像定制（多样风格）。 2. 文案与内容创作 涵盖文案定制、朋友圈文案生成、爆款文案编写、创意故事、情话生成等。 示例项目如产品文案优化（10 积分）、AI 土味情话（5 积分）、个性化文案定制（10 积分）、朋友圈鸡汤生成。 3. 音频与音乐制作 包括专属歌曲创作、音频处理、声音克隆、AI 唱歌、背景音乐定制等。 示例项目如制作专属歌曲（10 积分）、声音克隆/视频对口型（20 积分）、声音解梦音乐制作。 4. 视频处理 包含视频换脸、照片转视频、视频动漫化、视频剪辑、数字人制作等。 示例项目如换脸（60 积分）、视频动漫化、AI 生成的视频脚本（20 积分）、AI 高清处理（10 积分）。 5. 智能体与 Coze 涉及搭建智能体、GPTs 创建、coze 工作流、微信机器人等。 示例项目如搭建智能体（50 积分）、智能体体验（10 积分）、Coze 工作流（20 积分）、微信机器人搭建（100 积分）。 6. AI 教育与咨询 包括 AI 应用培训、课程设计、商业化咨询、AI+行业应用咨询等。 示例项目如 AI 培训策划（20 积分）、商业化建议（10 20 积分）、产品思路分享（5 积分）、应用场景分析。 三、3 月 6 日社区动态速览 1. Monica 团队发布 Manus 真正自主的 AI 代理，能自主完成复杂任务，不仅生成想法，还能直接执行并交付结果。 核心亮点包括自主执行、类人工作模式、云端异步运行、持续学习与记忆、“心智与手”理念。 可查看演示视频及详细介绍。 2. 用 Claude 生成更漂亮的 UI 界面的关键技巧 只要用对技巧，就能用 Claude 生成精美 UI。 可查看关键技巧及提示词、完整教程。 3. Andrej Karpathy 关于高效使用 LLM 的指南 包括内容总结、Python 解释器、Claude Artifacts/Cursor/NotebookLM 等各种 AI 辅助工具的应用、图片及视频生成等方面。
2025-03-17
百度的ai大模型免费的新闻？
以下是关于百度 AI 大模型免费的相关新闻： 2024 年 5 月 21 日，阿里云宣布通义千问主力模型 QwenLong 的 API 输入价格大幅下降，同时下午百度宣布文心大模型两大主力模型全面免费。 2024 年 2 月 13 日，百度宣布文心一言将全面免费，AI 价格战加剧。
2025-03-17
你能给我一些论文降aicg率的指令吗，我论文AICG率太高了
很抱歉，所提供的内容中没有直接关于论文降 AICG 率的指令。但一般来说，降低论文的重复率可以通过以下方法： 1. 重新表述：对原文中的语句进行重新组织和表达，避免直接复制粘贴。 2. 增加引用：合理引用权威文献，并正确标注引用格式。 3. 深入研究：对相关主题进行更深入的探讨，提供独特的观点和分析。 4. 检查修改：使用专业的查重工具，对论文进行多次检查和修改。
2025-03-17
AI模型微调
以下是关于 AI 模型微调的全面介绍： 介绍： 微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益，包括比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省了 Token、更低的延迟请求。GPT3 已在大量文本上预训练，微调通过训练更多示例改进小样本学习，在大量任务中取得更好结果。对模型进行微调后，不再需要在提示中提供示例，节省成本并实现更低延迟请求。 哪些模型可以微调： 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。这些是原始模型，在训练后没有任何说明（例如 textdavinci003）。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据，而无需从头开始。 安装： 建议使用 OpenAI 命令行界面。要安装，运行（以下说明适用于 0.9.4 及更高版本。此外，OpenAI CLI 需要 python 3。），通过设置环境变量 OPENAI_API_KEY 来准备。 创建微调模型： 假设已准备好训练数据，使用 OpenAI CLI 开始微调工作。从 ada、babbage、curie 或 davinci 等基本模型开始，可使用后缀参数自定义微调模型的名称。运行命令会上传文件、创建微调作业、流式传输事件直到作业完成。每个微调工作默认从 curie 基本模型开始，模型选择影响性能和成本。开始微调作业后，可能需要几分钟到几小时完成，若事件流中断可恢复。除创建作业外，还可列出现有作业、检索作业状态或取消作业。
2025-03-17
我需要的是学习目录，比如 基础--专项---实战等路径
以下是为您提供的 AI 学习目录： 基础部分： 根据电脑硬件和自身财力选择合适的开始方式，包括本地部署（M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑）、在线平台（在线出图和云电脑），不建议一开始就配主机。 熟练使用文生图、图生图，具备一定逻辑思考和推理能力。 掌握数学基础（线性代数、概率论、优化理论等）和编程基础（Python、C++等）。 专项部分： 建炉，针对不同炼丹方式提供炼丹工具的安装教程。 数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 实战部分： 通过真实业务场景的项目案例，如研报生成、旅游搭子、即拍即搜等积累实战经验。 模型部署：模型优化、模型服务等。 请注意，以上内容仅供参考，您可以根据自身需求和实际情况进行调整和学习。
2025-03-17
更通用一点，更落地一点，主题换成学习AI&LLM吧
以下是关于学习 AI&LLM 的相关知识： 一、AI 相关概念与技术 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 AI 即人工智能。 2. 机器学习 电脑通过找规律进行学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是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：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 3. 深度学习 一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度）。 神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM（大语言模型） 对于生成式 AI，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（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 二、技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 三、RL 与 LLM 融合的本质与阐释 AI 本质是一堆 scaling law。今天能看到最好的模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs 这种规模，且数量级还会持续增长，算力是必要条件。一个值得被 scale up 的架构是基础，要支持不断加入更多数据。现在“吃”的是 base model 的 scaling law，未来可能会“吃”用户数据源的 scaling law。alignment 也有 scaling law，只要能找到对的数据就能解决。当 next token prediction 足够好时，能够平衡创造性和事实性。多模态数据的引入可推迟数据瓶颈问题，如视频和多模态的卡点解决不了，文本的数据瓶颈就会很关键。在限定问题（如数学或写代码）上，数据相对好生成，通用问题还没有完全的解法，但有探索方向。统计模型没有问题。
2025-03-17
给我一份通往AIGC的学习目录
以下是一份通往 AIGC 的学习目录： 1. AIGC 概述 1.1 GenAI、AIGC 的基本概念 GenAI 的定义、工作原理及应用 典型的 GenAI 产品 AIGC 的定义及创建方式 国内 AIGC 的监管框架 1.2 AIGC 的分类及应用 语言文本生成的模型和代表项目 图像生成的技术和代表项目 音视频生成的方法和代表项目 AIGC 在音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域的应用 1.3 AIGC 应用可能引发的风险 内生风险，如算法的不可解释性和不可问责性，代码开源的安全和伦理担忧 数据隐私问题，如数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享 知识产权风险，如作品侵权、不当竞争 相关法律和规定对 AIGC 的要求 AIGC 滥用可能导致的问题，如虚假信息传播、侵犯隐私 2. AI 赋能教学 从易到难的学习路径 了解 AI 工作原理 尝试各种 AI 工具 学会优化提示词 生成课程资源 解决教学场景 课上师生机共学 促学生正确使用 提升人机共创力 相关主题 AIGC 教育革命：技术原理与课堂实践 AI 从工具到助手赋能教师提升效率与能力 大语言模型的教学潜力：交流技巧与心得 AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景 AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力 一线教师的 AI 需求与高效工具推荐 AI 赋能课堂的核心逻辑：从理论到应用 解码 AI 教学案例：创新与实践 教学主要负担分析，如备课压力、适应新课标
2025-03-17
如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法： 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，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自己的成就。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。
2025-03-16
学习MIdjourney
学习 Midjourney 可以采取以下步骤： 1. 注册 Discord 账号并加入 Midjourney 服务器：这是使用 Midjourney 的基础，Midjourney 也推出了在线版本，可以直接使用。 2. 掌握 Midjourney 的提示词（Prompt）结构：了解 Prompt 的基本组成部分，如“主体”“媒介”“环境”等，学习如何构建有效的 Prompt 来生成理想的图像。 3. 熟悉 Midjourney 的常用参数和命令：学习 Midjourney 的各种参数设置，如放大、细节等，掌握常用的 Midjourney 命令，如/imagine、/test 等。 4. 针对不同应用场景练习创作：尝试针对插画、游戏、框架等不同场景进行创作练习，通过实践不断提高 Prompt 编写和图像生成的技巧。 5. 学习他人的优秀作品并进行模仿：观察和学习其他用户的优秀作品，了解他们的 Prompt 技巧，通过模仿练习，提高自己的创作水平。 此外，还可以通过以下方式辅助学习： 训练 Midjourney 的 prompt：把 Midjourney 的官网说明书喂给 GPT，让它根据说明一步步了解机制和结构，给出适合的提示词。如果官网说明更新了，可以自主替换，也可以用这个方法去学习一些其他技能。 参考 Midjourney 官方指南：在私信 Midjourney Bot 使用/imagine 命令，了解更多的 Prompts，学习如何编写基础提示信息，探索如何通过艺术媒介、地点和时期的描述来改变图像。还可以学习如何使用/blend 命令合并图片，上传至少两张图像，然后使用命令加上已上传的图像 ID，调整混合过程中的各种设置。 总的来说，系统地学习 Prompt 编写技巧、熟悉 Midjourney 的功能，并通过大量实践创作，是学习 Midjourney 的有效方法。同时也要善于学习他人的经验，不断提升自己的创作能力。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-16
一个小白，如何通过咱们这个网站来学习和应用AI，赋能工作，请给出详细的方案，
对于一个小白，通过本网站学习和应用 AI 赋能工作，可以参考以下详细方案： 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。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。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。 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。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。 六、在网站中引入 AI 助手 1. 创建大模型问答应用：先通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站：通过函数计算，来快速搭建一个网站，模拟您的企业官网或者其他站点。 3. 引入 AI 助手：接着通过修改几行代码，实现在网站中引入一个 AI 助手。 4. 增加私有知识：最后可以通过准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助您更好的应对客户咨询。 七、推荐布鲁姆分类法学习路径 应用：深入 分析：大量阅读，理解各知识之间的关系。
2025-03-16