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零基础，如何开始学搭建

Answer

对于零基础学习搭建，以下是一些建议和相关资源：

  • 从网站搭建方面，您可以参考以下直播内容：
    • 大雨将介绍软件安装情况并分享零基础搭建可修改网站的目标。在直播中，大雨会先介绍需要下载的东西并去转发，还会询问观众编程基础、学习目标等。当天目标是搭建网站并修改，目的是降低编程难度。
    • 大雨介绍了自己的职业背景，包括曾在央企做架构师、外企做咨询顾问、互联网公司产品经理，现在运营公众号。他提到去年开始认识一些人，上个月在切磋大会后开始做 AI 编程相关的事，表示做编程不是为成为程序员，而是提高日常工作学习效率，还提及后续的共学安排。
    • 共学搭建网站部分，主要围绕搭建自己网站所需的账号注册展开，包括 GitHub 与 Radio 账号注册流程。
  • 关于 Stable Diffusion 方面，您可以在知乎上查看以下教程：
    • 深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识，涵盖系列资源、核心基础原理、核心网络结构解析、搭建使用推理流程、经典应用场景、训练自己的 AI 绘画模型等多个方面。
  • 如果您想搭建 AI 微信聊天机器人，可以参考以下内容：
    • 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建，重点是修改 docker-compose.yml 文件中的具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置时需留意相关参数，如私聊或群聊的触发前缀、群组自动回复的配置等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

03-0基础建站

[heading2]智能章节[00:24](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn8zisfrlv44tzsw5bk4ds?t=24000)直播开场：大雨将介绍软件安装情况并分享零基础搭建可修改网站的目标本章节为直播内容，AJ邀请大雨上场后，AJ让大雨先介绍需要下载的东西并去转发，还可询问观众编程基础、学习目标等。大雨提到两天讲不了太多，会以微有基础的视角分享。随后询问观众软件和账号注册情况，还阐述了当天目标是搭建网站并修改，目的是降低编程难度。[05:12](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn8zisfrlv44tzsw5bk4ds?t=312000)大雨的职业经历及开展AI编程共学的想法本章节大雨先介绍了自己的职业背景，他曾在央企做架构师，外企做咨询顾问，后为互联网公司产品经理，现在运营公众号。之后提到去年开始认识一些人，上个月在切磋大会后开始做AI编程相关的事。他表示做编程不是为成为程序员，而是提高日常工作学习效率，还提及后续的共学安排。[08:31](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn8zisfrlv44tzsw5bk4ds?t=511000)共学搭建网站：GitHub与Radio账号注册流程本章节主要围绕搭建自己网站所需的账号注册展开。首先介绍了GitHub账号注册过程，包括输入邮箱、密码、用户名等步骤，强调可从中获取优秀代码。接着提到了Radio账号的注册，注册完成后可登录相关界面进行操作，参加共学的人有一个月福利，还提醒注意正确填写邮箱。

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

1.Stable Diffusion系列资源2.零基础深入浅出理解Stable Diffusion核心基础原理2.1通俗讲解Stable Diffusion模型工作流程（包含详细图解）2.2从0到1读懂Stable Diffusion模型核心基础原理（包含详细图解）2.3零基础读懂Stable Diffusion训练全过程（包含详细图解）2.4其他主流生成式模型介绍3.Stable Diffusion核心网络结构解析（全网最详细）3.1 SD模型整体架构初识3.2 VAE模型3.3 U-Net模型3.4 CLIP Text Encoder模型3.5 SD官方训练细节解析4.从0到1搭建使用Stable Diffusion模型进行AI绘画（全网最详细讲解）4.1零基础使用ComfyUI搭建Stable Diffusion推理流程4.2零基础使用SD.Next搭建Stable Diffusion推理流程4.3零基础使用Stable Diffusion WebUI搭建Stable Diffusion推理流程4.4零基础使用diffusers搭建Stable Diffusion推理流程4.5 Stable Diffusion生成示例5.Stable Diffusion经典应用场景5.1文本生成图像5.2图片生成图片5.3图像inpainting5.4使用controlnet辅助生成图片5.5超分辨率重建6.从0到1上手使用Stable Diffusion训练自己的AI绘画模型（全网最详细讲解）6.0 Stable Diffusion训练资源分享6.1 Stable Diffusion模型训练初识6.2配置训练环境与训练文件

零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人

1.重点来了，在刚刚复制的docker-compose.yml文件中，我们需要修改一下里面的具体配置来串联我们的微信号和平台上已创建好的AI机器人。这个配置的参考官方来源是这里：https://docs.link-ai.tech/cow/quick-start/config，当然我把主要的配置解释先给大家看一下：2.从配置参数解释可以看到，其实配置里面的每个参考的名称的全大写描述，比如open_ai_api_key对应编排模板的OPEN_AI_API_KEY，model对应编排模板的MODEL，以此类推我们就可以在编排模板去配置具体的配置参数了。所以以下是我们最新的容器编排模板的配置参数（里面有'{{中文描述}}'的请大家替换为前面让大家预留好的对应值）：这里要留意下，在私聊或者群上交流时，最好都是需要加上一些前缀才触发机器人回复，比如我这里配置的是["bot","@bot"]，即对应的配置参数SINGLE_CHAT_PREFIX，你在私聊或者群里发消息，必须要包含bot或者@bot才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot的消息。还有这个参数GROUP_NAME_WHITE_LIST，它是用来配置哪些群组的消息需要自动回复的，比如我这里配置的是["ChatGPT测试群","ChatGPT测试群2"]，即只有ChatGPT测试群和ChatGPT测试群2的群组消息才会自动回复。

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coze搭建智能体，用上传的文件和知识库的文件做对比，分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
如何搭建知识库
搭建知识库的方法如下： 使用 flowith 搭建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：提供三种索引方式，根据需求选择，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建： 手动清洗数据： 在线知识库：点击创建知识库，创建 FAQ 知识库，选择飞书文档，输入区分问题和答案，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理，然后创建自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。
2025-04-14
如何搭建自己的知识库
以下是搭建自己知识库的方法： 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号，添加新的知识库，并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后，可在知识库管理页面测试检索，输入关键词过滤相关内容。 此外，搭建本地知识库还需了解 RAG 技术： 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法，即先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割：把 Documents 切分为指定大小的块。 存储：将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库，涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。
2025-04-14
搭建在线知识库，在线客服
以下是关于搭建在线知识库和在线客服的相关内容： RAG 流程： 自顶向下，RAG 的流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。 离线数据处理的目的是构建知识库，知识会按照某种格式及排列方式存储在其中等待使用。 在线检索是利用知识库和大模型进行查询的过程。 以构建智能问答客服为例，了解 RAG 流程中的“是什么”与“为什么”同等重要。 创建智能体： 手动清洗数据创建知识库： 点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库。 知识库的飞书在线文档中，每个问题和答案以“”分割。 选择飞书文档、自定义，输入“”，可编辑修改和删除。 点击添加 Bot，可在调试区测试效果。 本地文档： 注意拆分内容以提高训练数据准确度。 以画小二课程为例，先放入大章节名称内容，再按固定方式细化处理每个章节。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。 开发：GLM 等大模型外接数据库： 项目启动：包括 web 启动（运行 web.py，显存不足调整模型参数，修改连接）、API 模式启动、命令行模式启动。 上传知识库：在左侧知识库问答中选择新建知识库，可传输 txt、pdf 等。可以调整 prompt，匹配不同的知识库，让 LLM 扮演不同的角色，如上传公司财报充当财务分析师、上传客服聊天记录充当智能客服等。MOSS 同理。
2025-04-13
零基础如何学习AI从而进入AI行业
对于零基础想要学习 AI 从而进入 AI 行业的人，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，包括人工智能的定义、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。 如果希望继续精进，对于 AI 可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-04-12
介绍一下AI视频的基础知识
以下是关于 AI 视频的基础知识： 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词 AI：即人工智能。 机器学习：电脑找规律学习，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。 深度学习：一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元，因层数多而称为深度，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 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。 3. 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）处理序列数据，不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
2025-04-12
AI的基础知识了解
以下是关于 AI 基础知识的介绍： AI 背景知识： 基础理论：明确人工智能、机器学习、深度学习的定义以及它们之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解其基本概念。 评估和调优： 性能评估：知道如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 网络结构：理解包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等基本结构。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于新手学习 AI，建议： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解其主要分支及联系，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，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 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，如掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后进行实践，尝试使用各种产品并分享作品。 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，了解其工作原理和交互方式。
2025-04-09
我想从零基础学习成为一名ai产品经理，我该学习哪些知识内容，请把这些知识内容做个排序。
以下是从零基础学习成为一名 AI 产品经理所需学习知识内容的排序： 1. 入门级： 通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：对某一领域有认知，根据需求场景选择解决方案，利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径：熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 3. 落地应用： 有一些成功落地应用的案例，产生商业化价值。 同时，AI 产品经理还需要具备以下技能和知识： 1. 理解产品核心技术：了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通：掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性：在产品规划阶段，能准确评估某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向：了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力：发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力：掌握相关知识，提升数据分析能力。 此外，了解技术框架，对技术边界有认知，关注场景、痛点、价值也是很重要的。
2025-04-08
我是一名0基础的AI使用者，如果我需要熟练的搭建自己coze来完成一些业务工作，我的学习路径是什么样的？可以为我推荐一个学习计划，包括学习的资料获取途径和资料推荐吗？
以下是为您推荐的从 0 基础学习搭建自己的 Coze 来完成业务工作的学习路径和学习计划： 学习路径： 1. 了解 Coze AI 应用的背景和现状，包括其发展历程、适用场景和当前的局限性。 2. 熟悉创建 AI 应用的操作界面，包括学习业务逻辑和用户界面的搭建。 3. 掌握前端和后端的基础知识，了解其在 Coze 应用中的作用。 4. 学习容器的操作和页面布局技巧。 学习计划： 1. 资料获取途径：可以通过飞书知识库获取相关学习资料。 2. 资料推荐： “90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本”，其中包含智能纪要和智能章节，详细介绍了 Coze 应用的创建过程、界面讲解、前端与后端基础及界面组件布局、容器操作与页面布局等内容。 （筹划中）「Agent 共学」之“两天学会用 AI 建站”，其中的共学日程表可能会提供相关的学习安排和指导。 在学习过程中，建议您重点熟悉桌面网页版的用户界面，按照资料中的步骤逐步实践，遇到问题及时查阅资料或寻求帮助。祝您学习顺利！
2025-03-31
零基础小包AI学习路径
以下是为零基础的您提供的 AI 学习路径： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，您可以找到一系列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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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，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，像二师兄这样的案例也可供您参考。二师兄在二月因七彩虹售后群老哥的分享，要了 SD 秋叶安装包，下载了教学视频，迈出 AI 学习的第一步。三月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，四月尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文的项目，五月加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。 如果您是零基础小白，还可以： 找网上的基础课程进行学习。 观看科普类教程。 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 利用一些练手的 Prompt 工具。
2025-03-30