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普通人怎么自学ai

Answer

普通人自学 AI 可以参考以下步骤：

  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，比如图像、音乐、视频等，可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自己的作品。
    • 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。
  6. 信息获取：
    • 对于没有技术背景的普通人，优质信息源如「即刻」App 的“AI 探索站”等免费圈子。
    • 信息爆炸时做减法的小 tips：只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）；只解决具体问题，不做泛泛了解；只关注核心能力，不关注花式玩法；只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词；先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。
  7. 学习模式：
    • 可以参考输入→模仿→自发创造的模式。
    • 学习资源多为免费开源，可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。
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。

危柯宇：如何让 AI 走进我们的工作和生活

问ai【一个（xxx职业）需要具备哪些知识？】，ai就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让ai工具帮你指数级深度思考啦～[heading2]2.通往AGI之路[content][通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)优质信息源在哪？问渠哪得清如许，唯有源头活水来。好的内容，主要源于好的信息源。那么，像我这样的没有技术背景的普通人，想要学习或了解AI，最好的信息源在哪里呢？1.要点：信息渠道、质量、密度三者皆优即可；2.先说结论：“不在西装革履的卖课海报里，免费的，不需要520”，就在「即刻」App的“[AI探索站](https://m.okjike.com/topics/63579abb6724cc583b9bba9a)”等免费圈子里。“AI探索站”里的前沿信息线索基本够用，很多Twitter上的开发者大牛也会在这里分享，需要溯源的时候，我才会去Twitter和相关官网。3.信息爆炸之做减法的小tips：如果担心信息洪流太大，学不过来，可以尝试这5个技巧3.1.只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超ChatGPT）3.2.只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去3.3.只关注核心能力，不关注花式玩法，用AI扬其长避其短3.4.只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词3.5.先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧

《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友

说明：1.适合纯AI小白：如果你还在观望AI，不知道从何入手，可以参考我这个日记。你可以先看左边的目录，会发现我现在已经快到100天了，在这个时间跨度里，我从一开始的到处看看到现在觉得自己已经走在了一条学习AI的轨道上。2.学习模式是什么：我平时有记录笔记的习惯，所以积累了这份AI学习日记。我最近整理复盘了这将近100天记录的日记后，我发现我学习AI的模式是输入→模仿→自发创造。如果你没有自信一开始就用费曼学习法来接触AI，那你可以试试我这个实践出来的学习模式。3.学习内容：我日记里的学习内容你可以不用直接复用，因为AI的节奏太快了，很多学习的材料在半年后的现在可能已经不适用了。比如coze之前共学的那些课程，你会发现coze已经改版了，如果你按照老课程来模仿，产品功能不一样了，对你来说会有转换的门槛。你可以去waytoAGI社区发现你自己感兴趣的AI领域，去学习你自己想学的最新的内容。4.有时间学吗：在半年多的时间跨度中，其中有100天在学习AI，所以这里的DAY（天数）不是每天依次进行，而是有空的时候学习。目前我进行到了90天，希望自己能够坚持满100天，甚至更多时间。5.学习状态：我在2024年保持了比较好的学习状态，有意愿和动力也能头脑清醒的学进去东西。这种状态不仅体现在学AI，我在2024年还看了33本书，像《穷查理宝典》这样的大部头都能看进去。所以如果你看到这个100天日记觉得自己很难做到，那是学习状态没有到最好，不用有心里压力，能学多少算多少就行。6.有费用吗：本日记中学习资源的内容都是免费开源的，真的很感谢这些把信息开源的人，这样会AI的人才会越来越多。我也是秉持这个理念，把我的学习日记开源了

Others are asking
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例： 1. 诉讼策略制定： AI 将基于商标法等相关条款和案例法，为商标侵权案件提供诉讼策略，包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子： 为专利侵权案件制定诉讼策略，分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由，提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件，分析员工权益和雇主责任，提出诉讼策略，包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中，分析许可协议条款和双方权利义务，提出诉讼策略，包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭，如模拟商业合同违约的法庭审理，分析双方论点、证据和法律依据，预测判决结果，给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写： AI 根据案件背景、证据材料和法律法规，自动撰写初步法律意见书，包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子： 针对商业秘密泄露案件，分析法律责任和赔偿范围，撰写法律意见书，提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书，确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见，分析商家赔偿责任和消费者维权途径，制定应对措施。 起草股权转让协议，包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧： 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格，使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法，如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格：选择幽默且富有洞察力的风格，融入创新视角。 参考和逻辑结构：在提供法律建议时，采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考：在分析商事诉讼时，从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
有没有能根据描述，生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具： 1. Magnific：https://magnific.ai/ 2. ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 4. Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 此外，PMRF 也是一种全新的图像修复算法，它具有以下特点： 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务，生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度，还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题，修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片，效果优质。 详细介绍： 在线体验： 项目地址： 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能，可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。
2025-04-18
想自学ai训练师 推荐哪个视频去学习
以下是为您推荐的自学 AI 训练师的视频： 1. 3 月 26 日｜自由讨论｜离谱视频切磋大会 猫先生介绍自己的背景和擅长领域 AI 学习与实践的重要性 AI 交流会：分享项目经验和技能 讨论比赛规则和资源分配 AI 工具学习与合作 广州 AI 训练师叶轻衣分享使用 AI 工具的经验和想法 组队提升工作效率 AI 技术在 3D 动画制作中的应用与优势 链接：https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnc915891t51l64uyonvp2?t=0 2. AI 大神 Karpathy 再发 LLM 入门介绍视频 神经网络训练的目标：训练神经网络的目标是让模型学习 token 在序列中彼此跟随的统计关系，即预测给定上下文（token 序列）后，下一个最有可能出现的 token。 Token 窗口：训练时，模型从数据集中随机抽取固定长度的 token 窗口（例如 8000 个 token）作为输入。 神经网络的输入与输出：输入为 Token 序列（上下文），输出为预测下一个 token 的概率分布，词汇表中每个 token 都有一个概率值。 随机初始化与迭代更新：神经网络初始参数是随机的，预测也是随机的。训练过程通过迭代更新参数，调整预测结果，使其与训练数据中的统计模式相匹配。 损失函数与优化：训练过程使用损失函数来衡量模型预测与真实 token 的差距。优化算法（如梯度下降）用于调整参数，最小化损失函数，提高预测准确率。 神经网络内部结构：Transformer 包含注意力机制和多层感知器等组件，能够有效地处理序列数据并捕捉 token 之间的复杂关系。 链接：无
2025-04-12
想自学ai训练师
如果您想自学成为 AI 训练师，以下是一些相关的知识和建议： 一、AI 训练的基本概念 训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。这需要使用大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。训练过程需要较高的计算性能，能够处理海量的数据，并具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。 二、相关领域的知识 1. 机器学习：机器学习是人工智能的一个分支，是实现人工智能的途径之一，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 2. 自然语言处理：自然语言（NLP）认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言，是人工智能和语言学领域的分支学科。 三、学习资源和实践 您可以参考以下的一些资源和实践方式： 1. 参加相关的线上交流会，例如 3 月 26 日的自由讨论活动，其中会分享项目经验、技能以及使用 AI 工具的经验和想法。 2. 了解一些健身的 AI 产品，如 Keep（https://keep.com/）、Fiture（https://www.fiture.com/）、Fitness AI（https://www.fitnessai.com/）、Planfit（https://planfit.ai/）等，虽然这些主要是健身领域的应用，但也能帮助您了解 AI 在不同场景中的应用和创新。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-12
身份是小学语文老师，如何自学waytoAGI
以下是为您整理的相关内容： 1. 10 月 9 日小作业中提到：熟悉 waytoagi 知识库，并找到 Prompt 提示词框架文章，给出两个提示词框架和生成结果。框架一是“CRISPE 框架”，处理小学六年级同学丢钱引发的同桌纠纷，给出三种解决方式，包括调查真相、教育双方，全班寻找失物、避免误解，引导调解与反思。生成结果为详细的解决步骤。同时提到人工智能时代的三个基石是数据、算法、算力，数据和算法可在开源数据库等找到，算力可在云计算平台如 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 找到。 2. 6 月 11 日 AI 秒学团队中，有人分享了搭建聊天功能工作流的经历，提到在实践中不断迭代、调整和优化。一位纯社科背景的高校老师感谢 way to AGI 带文科生进入 agent 的“坑”，并提到小团队给予的帮助。 3. 问卷中，刘翔宇表示自己是国内一线互联网 AI 产品经理，愿意共同维护 WaytoAGI 开源社区，学习目标是了解 Comfy 基础理论等多方面，所在城市为北京。
2025-04-12
我想要自学AI相关的知识，但不知道从哪里开始，需要一个行动方案，我未来想做一个ai产品经理
以下是为您提供的自学 AI 知识并成为 AI 产品经理的行动方案： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 掌握相关技能： 了解目前 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求，例如： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 4. 了解产品经理工作： 调研市场、思考需求、转化需求、思考解决方案、设计解决方案、分配任务、进行测试、实现解决方案。 像善用提示词工程的人一样，将需求抽象再具象成产品。 总之，要成为 AI 产品经理，需要不断学习和实践，适应行业的发展和变化。
2025-04-12
我应该如何自学ai
以下是关于自学 AI 的一些建议： 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，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，了解它们的工作原理和交互方式。 6. 对于中学生自学 AI 的建议： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 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。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 7. 使用 AI 来做事： 利用人工智能帮助教育和自学学习，可以要求人工智能解释概念并获得结果。但因为人工智能可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。
2025-03-03
自学AI路径
以下是新手自学 AI 的路径： 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、当前应用和未来发展趋势。 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。 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。
2025-03-02
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
ai如何让普通人个人实现经济独立
在 AI 时代，普通人实现经济独立可以通过以下方式： 1. 达到人机协作的高级形态与独立创新：努力达到与 AI 高度协同又不失主导的状态，利用 AI 组成自己的“AI 团队”，实现原来需要很多人才能完成的目标。例如在产品开发中，一个人借助 AI 可以同时扮演多个角色，高效完成各项工作，实现一人公司或个人创造者经济。但要达到此阶段，需要对 AI 工具掌控纯熟，保持自主性和判断力，将 AI 看作“增强器”而非替代者。 2. 充分运用 AI 进行渐进式培养：从心态、知识、技能、思维、创造力到协作能力，层层推进，不断强化自身的主动性和思考力，成长为适应 AI 时代的超级个体，在知识广度、思考深度、创造力和效率上实现飞跃。 此外，还可以关注以下方面： 1. 了解 AI 多模态大爆发的趋势，认识到“互动”与“内容”可能变得廉价，而“真实”会成为稀缺资源。 2. 关注“AI 原生”的商业模式，基于 AI 的能力再造商业模式，而非套用现有流程。 3. 思考 AGI 可能带来的极端垄断和中心化操控能力，为自己准备 PlanB。 4. 认识到“人的模型”是 AI Agent 的前提，是 AI 与人合作的关键一环。 5. 关注 AGI 会主动投资的技术，如可控核聚变、量子计算、超导、广义机器人等。
2025-03-24
普通人通过ai赚钱
以下是一些普通人通过 AI 赚钱的方式： 1. 电商：婴儿的四维彩超 AI 预测 思路和玩法：通过 AI 工具将宝宝的四维彩超还原出现实模样进行变现。孕妇妈妈在孕期 22 26 周会进行四维彩超检查，很多准爸爸妈妈期待宝宝的模样，从而衍生出市场需求。在小红书、抖音等公域平台发布相关笔记吸引咨询，将客户引流到私域接单变现。 操作流程：客户提供四维彩超图原图，在 Midjourney 里进行垫图和特定描述词，整个流程不超过 10 分钟就能出图。 变现方式：受众群体多为宝妈，变现方式多样，单价不低。但在平台引流要注意隐蔽，避免被平台检测限流或封号。 2. AI 产业中的机会 基础设施层：布局投入确定性强，但涉及海量资金投入，入行资源门槛高，普通人若无强资源应谨慎入局，可考虑“合作生态”的切入机会。 技术层：技术迭代速度快，小规模团队或个人须慎重考虑技术迭代风险，基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。 应用层：是广阔蓝海，当前针对行业/细分领域的成熟应用产品不多，“杀手级”应用更是稀少，普通个体和小团队强烈推荐重点布局，拥有超级机会和巨大发展空间。 3. 内容创作 像作者本人是 AI 的受益者，AI 是生产力工具，能降本增效，但仍需投入大量时间和精力，起到辅助作用。 同时存在 AI 的受害者，他们的技能失效，AI 未创造足够新的生存空间。 作者作为坚定的 AGI believer，期望 AI 能做出重大科学发现、治愈疾病、消除饥饿和肥胖、给每人发钱，让人类自由从事想做的事。
2025-03-23
请问普通人怎么从事ai产品经理
普通人要从事 AI 产品经理，可以从以下几个方面入手： 1. 技术背景：具备扎实的编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等技术知识，这对于理解和推动 AI 产品的开发至关重要。 2. 产品开发与管理经验：积累互联网和 AI 产品开发方面的经验，提升项目管理与执行能力，以推动产品的落地与优化。 3. 多元化应用场景：了解 AI 在 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等各行业的应用。 4. 学习与技能提升：处于 AI 技术初学阶段的人，要通过学习提升技能，并将其应用到实际工作和生活中。 5. 工具使用：广泛使用生成式 AI 工具，如 Midjourney、Stable Diffusion（SD）、Coze、GPT 等，培养对工具的熟悉度和运用能力。 6. 协作与共学：积极参与各种 AI 学习社群和线上线下活动，与他人共学交流，提升技能与认知。 7. 内容创作：具备自媒体运营、视频制作、文案策划等内容创作能力。 8. 营销与品牌运营：掌握商业化路径，将 AI 技术与商业化需求结合，提供完整解决方案。 9. 活动策划与执行：积累活动策划和运营经验，具备资源整合和组织协调能力。
2025-03-21
一个高中毕业普通人学习AI如何从小白到精通
对于一个高中毕业的普通人，若想从 AI 小白成长为精通者，可以参考以下步骤： 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，能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自己的作品。 在知识库中有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，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，对于纯小白开发 AI 应用，还可以参考以下经验： 1. 从小白学代码，看人类导师和硅基助教的协作之道： 像案例中，女儿在 Claude 和父亲的帮助下，用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。起初父亲不相信纯小白能通过 AI 搞定 Unity 程序，但女儿通过让 Claude 教她做一个简单任务，半小时内完成并明白了 Unity 里的基本概念。 开发过程有顺利也有挫折，挫折原因包括问题描述不清、AI 给的方案复杂、配置错误等。这让我们意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目，先学明白背后的原理，在此基础上才能开发复杂项目。最好有人类导师，一开始把任务拆解到足够小，针对性地设计学习路径，并密切关注随时从坑里捞人。 2. 基础小任务： 推荐从一个最最基础的小任务开始，让 AI 先帮你按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，学会必备的调试技能。 如果用的是 o1mini，可以在 prompt 最后添加“请生成 create.sh 脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（如果 windows 机器则是 create.cmd），足够勤勉的 o1mini 会为你生成一段超级长的代码，并给出提示，复制粘贴并执行，一次性生成十多个目录和文件，超方便。 3. 明确项目需求： 通过和 AI 的对话，来逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，这样的文档会包含影响技术方案选择的细节，比直接给 AI 一段口头的需求描述要准确得多。在后续开发时每次新起一个聊天就把文档发给 AI 并告知在做第几点功能，会非常方便。
2025-03-21
普通人如何学习AI
普通人学习 AI 可以参考以下步骤： 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，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，还可以参考以下补充内容： 1. 万能公式法：问 AI【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 优质信息源：像没有技术背景的普通人，想要学习或了解 AI，最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 另外，对于纯 AI 小白，如果还在观望 AI 不知从何入手，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。学习资源都是免费开源的。
2025-03-21