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怎么进入人工智能这个行业

Answer

要进入人工智能行业,可以从以下几个方面入手:

  1. 学习基础知识:了解人工智能的发展历史、基本概念和原理,包括神经网络、机器学习等。
  2. 掌握相关技能:例如编程(如 Python)、数学(如线性代数、概率论)等。
  3. 深入研究特定领域:如计算机视觉、自然语言处理等,选择自己感兴趣的方向进行钻研。
  4. 实践项目:通过实际参与项目,积累经验和提升能力。
  5. 持续学习:人工智能领域发展迅速,要不断跟进最新的技术和研究成果。

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,后因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在多个领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。

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References

黄仁勋在AI界超级碗GTC2024的主旨演讲: 精华及全文(附视频)

我为你做了一个小漫画,从字面上看是我画的,在一页中这是NVIDIA的旅程。1993年开始,这可能是谈话的其余部分。1993年,这是我们的旅程,我们于1993年成立,一路上发生了几件重要的事件。我想强调几个关键的时间节点。首先是2006年,CUDA的诞生。事实证明,这是一种革命性的计算模型。当时,我们预见到它将引发一场革命,并在一夜之间崭露头角。如今,近20年过去了,我们看到了这一预言的实现。然后是2012年,AlexNet的出现,标志着人工智能与CUDA的首次接触。再后来是2016年,我们认识到这种计算模型的重要性,于是发明了一种全新类型的计算机,我们将其称为DGX-1。这台超级计算机具有170 teraflops的计算能力,8个GPU连接在一起。我亲手将第一台DGX-1交付给了一家位于旧金山的初创公司,名为OpenAI。DGX-1是世界上第一台AI超级计算机,记住,它的计算能力达到了170 teraflops。从2017年的Transformer到2022年的ChatGPT,这些技术激发了全世界的想象力,让人们认识到人工智能的重要性和能力。到了2023年,生成式人工智能出现了,一个新的行业开始了。为什么我说这是一个新的行业呢?因为这种软件以前并不存在。我们现在正在用计算机编写软件,生产出以前从未存在过的软件。这是一个全新的类别,它从无到有地占据了市场份额。这是一个全新的类别,以及一种全新的制作软件的方式,与我们以前做过的任何事情都不一样。在数据中心,我们生成Token,产生浮点数,规模非常大。这就像在最后一次工业革命中,当人们意识到可以建立工厂,对其施加能量,这种看不见的、有价值的东西,叫做电,就出现了交流发电机。100年后,200年后,我们现在正在创建新型电子Token,使用我们称为工厂的基础设施——人工智能工厂来生成这种新的、极其有价值的东西。一个叫做人工智能的新产业已经出现。

人工智能简介和历史

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理非常流行,也带来了一系列重要进展,例如专家系统——能够在某些有限问题的领域充当专家的计算机程序。然而,人们很快发现这种方法无法实现应用场景的大规模拓展。从专家那里提取知识,用计算机可读的形式表现出来,并保持知识库的准确性,是一项非常复杂的任务,而且因为成本太高,在很多情况下并不适用。这使得20世纪70年代出现了“人工智能寒冬”([AI Winter](https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter))。随着时间的推移,计算资源变得越来越便宜,可用的数据也越来越多,神经网络方法开始在计算机视觉、语音理解等领域展现出可与人类相媲美的卓越性能。在过去十年中,“人工智能”一词大多被用作“神经网络”的同义词,因为我们听到的大多数人工智能的成功案例都是基于神经网络的方法。我们可以观察一下这些方法是如何变化的,例如,在创建国际象棋计算机对弈程序时:

《生成人工智能网络安全法案》(GAINS Act).pdf

[heading1](A)Conduct a survey of artificial intel-12ligence through outreach to participating enti-13ties to—14(i)establish a list of industry sectors15that develop and use artificial intelligence;16(ii)establish a list of public-private17partnerships focused on promoting the18adoption and use of artificial intelligence;19(iii)provide a description of the ways20industry sectors develop,use,or promote21the use of artificial intelligence;and22(iv)provide a description of the ad-23vantages of the widespread adoption of ar-24tificial intelligence,as well as identify any25•HR 6950 IHVerDate Sep 11 2014 07:56 Jun 14,2020 Jkt 099200 PO 00000 Frm 00002 Fmt 6652 Sfmt 6201 E:\BILLS\H6950.IH H6950pbinns on DSKJLVW7X2PROD with BILLS3concerns the use of such technology may1present.2(B)Conduct a survey of Federal activity3relating to artificial intelligence to—4(i)establish a comprehensive list of5Federal agencies asserting jurisdiction over

Others are asking
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述: 在一个动画场景中,首先有一个传统工作流的部分,就像精心搭建的积木城堡,每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制,这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下,有一团混乱的色彩在飞舞,这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中,有一种力量在尝试引导和塑造,就像在狂风中努力抓住风筝线一样,这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中,动画展示了一个系统。首先,系统将视频输入编码成压缩的表示形式,就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后,扩散模型从随机噪声中不断改进音频,就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导,最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后,音频输出被解码,变成音频波形,并与视频数据完美结合。 总的来说,传统工作流在可控中寻找创新的随机,而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控,两者各有优劣,结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
AI行业目前的产业链是怎么样的
AI 行业的产业链大致可分为上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发)。 上游基础设施层:布局投入确定性强,但涉及海量资金投入,入行资源门槛高,未来国内可能更多由“国家队”承担重任。普通人若无强资源,可考虑“合作生态”的切入机会。 中游技术层:处于技术爆炸阶段,迭代速度极快。规模不大的团队或个人需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,竞争激烈,最终赢家通吃。 下游应用层:是广阔蓝海,尽管从业者增加并涌现出一些产品,但针对行业/细分领域的成熟应用产品不多,“杀手级”应用稀少。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。 此外,据 SensorTower 统计,2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元,图像和视频类 AI 应用占据主导地位,对话机器人类别排名第二。从地区分布来看,北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 美国红杉资本指出,AI 供应链从下到上分为六层,各层盈利能力存在显著差异。第一层的芯片代工厂和第二层的芯片设计商保持高利润水平;第三层的工业能源供应商受益良多;第四层云厂商处于重金投入阶段;第五层的 AI 模型开发商面临亏损;第六层的应用服务商充满潜力,但市场规模有限。大型云厂商是整个供应链的“链主”。行业格局方面,头部阵营基本稳定。
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
有AI在各个行业的案例吗
以下是 AI 在各个行业的一些应用案例: 汽车行业: 1. 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统:AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统,通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护:分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求,减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化:在汽车制造中用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析:汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据,制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理:在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务:如 Uber 和 Lyft 等,使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐:AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断:AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 其他行业: 1. 企业运营:包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析和销售策略咨询等。 2. 教育:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,定制化学习内容,论文初稿搭建及审核,帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 3. 游戏/媒体:定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局,出海文案生成、语言翻译及辅助广告投放和运营,数字虚拟人直播,游戏平台代码重构,AI 自动生成副本。 4. 零售/电商:舆情、投诉、突发事件监测及分析,品牌营销内容撰写及投放,自动化库存管理,自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配,客户购物趋势分析及洞察。 5. 金融/保险:个人金融理财顾问,贷款信息摘要及初始批复,识别并检测欺诈活动风险,客服中心分析及内容洞察。
2025-04-12
ai音乐的行业研究报告
以下是为您提供的关于 AI 音乐的行业研究报告相关内容: 量子位智库发布的《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》指出,AI 音乐生成技术通过学习大量音乐数据,已能创作出具有一定艺术性的音乐作品。技术发展迅速,音频模型尤其受到关注,因其能直接生成流畅自然的音乐。AI 音乐简化了音乐制作流程,为音乐产业带来变革。流媒体平台可能成为商业化的最大受益者,而传统音乐工程可能面临冲击。数据和情感表达的精准把控是技术迭代和商业化的关键。报告还提到,AI 音乐生成产品如 Suno 和 Udio 等,正在推动“人人皆可创作”的时代,同时面临技术、音乐属性和商业化等方面的挑战。 《专访 Luma AI 首席科学家:我们更相信多模态的 Scaling Law》中,Luma AI 首席科学家 Jiaming Song 在访谈中介绍了他们新推出的视频生成模型 Dream Machine。该模型旨在通过提升动作幅度来改善用户体验,以满足市场对视频生成的需求。Luma 的转型从 3D 生成到视频生成,是为了实现更高维度的 4D 表现,视频被视为实现更好 3D 效果的有效途径。Jiaming 指出,视频生成模型具备强大的 3D 一致性和光学效果,能够直接将图像转化为视频,再进一步转换为 3D 模型。 AI 音乐|2.21 资讯中,包含生成式人工智能对音乐领域的影响研究、谷歌推出 MusicRL:生成符合人类偏好的音乐、使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐、HyperGANStrument:使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑、Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型等内容。 2024 年度 AI 十大趋势报告中提到,AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI 生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的,像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调,将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。同时,AI 还能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度等,提升玩家体验。此外,许多充满灵感的开发者正在尝试将 AI 作为游戏玩法的一环,促进游戏产业变革。 相关报告链接: 《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》:https://waytoagi.feishu.cn/record/YoicrOScreZ7scct1Z3ciDM7nAd 生成式人工智能对音乐领域的影响研究报告:https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf
2025-04-11
请问有什么AI最新在零售行业的应用,最好有趣,实用有建设性
以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用: 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析:通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态,帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放:利用 AI 生成吸引人的营销文案,并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理:基于历史销售数据和其他相关因素,预测未来的库存需求,优化库存配置,降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配:提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察:深入了解消费者的购物偏好和趋势,为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外,在医疗药品零售领域,AI 也有广泛的应用: 1. 药品推荐系统:根据用户购买记录和症状描述等数据,推荐合适的非处方药品和保健品,提高销售转化率。 2. 药品库存管理:分析历史销售数据、天气、疫情等因素,预测药品需求量,优化库存策略。 3. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析:分析销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控:利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯:利用区块链等技术实现全流程的药品溯源,保障药品供应链的安全和可信度。 总之,AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本,并为企业创造更多的价值。
2025-04-10
如果面试AI产品经理岗位,我的简历应该如何介绍对应的AI项目?目前我在做的是一个AI深度解读的功能,用户通过报告页面进行深度解读,进入后触发AI与用户的沟通,根据沟通信息,将用户的一些情况写在病历信息中,最终发给医生
以下是为您提供的一些参考,帮助您在面试 AI 产品经理岗位时介绍对应的 AI 项目: 在您所做的 AI 深度解读功能项目中,可以从以下几个方面进行介绍: 项目背景:阐述开展该项目的原因和目标,例如为了提升医疗服务的效率和准确性,满足用户对深度医疗解读的需求等。 项目职责:详细说明您在项目中的具体职责,如需求分析、产品规划、与开发团队协作、与用户沟通获取反馈等。 技术实现:描述项目中所运用的关键技术,如触发 AI 与用户沟通的机制、如何将用户信息写入病历等。 用户体验优化:提及为提升用户体验所采取的措施,比如优化报告页面的设计、提高 AI 沟通的自然度和准确性等。 成果与效益:展示项目取得的成果,如提高了医生的诊断效率、提升了用户满意度等。 此外,您还可以参考以下其他相关人员的项目经验: 秦超作为 AI 2C 项目负责人,在产品落地服务方面具有丰富的经验,包括产品、技术架构以及项目管理等。 Cici?在 AI 算法开发领域,将宠物与 AI 结合,具备 AI 产品研发和创业经验。 11 鸭鸭呀作为产品经理,在智能写作产品方面有 Prompt 撰写和 AI 应用的经验。 枫 share 作为产品经理,熟悉 ChatGPT,写过 prompt,使用过多种 AI 创作工具,并正在寻找 AI 方向的产品岗位。 行远作为产品经理,熟悉 prompt,部署过多种绘图项目,使用过多款 AI 创作工具,期待学习和实战案例应用。 希望以上内容对您有所帮助,祝您面试成功!
2025-04-01
想进入AI 这个赛道,有啥搞钱方式
以下是进入 AI 赛道的一些搞钱方式: 1. 参加“城市狂想”文旅短视频创意大赛: 该大赛由百度百家号主办,国内最大 AI 开源社区通往 AGI 之路协办,于 8 月 27 日正式开启。 无论个人、团体还是机构,AI 视频创作者或普通自媒体创作者,都可选择适合的分赛道参与,奖金池达 60000 元。 优质作品有机会获得单项 10000 元奖金及百+助推,还有机会获得地方政府/媒体扩圈传播,百度 APP 城市频道商业 banner 推荐。 针对零基础/技术欠缺的朋友,下周将在社区开设线上直播课程,由行业内顶尖的 AI 艺术家手把手教学如何制作 AI 文旅宣传片。 报名方式: 第一步,报名,填写右侧报名链接,本赛道为实名制,未报名作者不参与评奖。https://www.wjx.top/vm/w2oCF2q.aspx 第二步,投稿,在百家号创作者后台/百度 APP,带话题城市狂想发布符合活动要求的视频内容。(允许同一作者投稿多个参赛作品,或参与多部参赛作品制作。) 第三步,提交作品,填写右侧提交作品链接。https://www.wjx.top/vm/wvfqf2f.aspx 2. 运营 AI 创作账号: 变现方式:分为通过官方蒲公英平台接单和主流媒体约稿。蒲公英平台会收取 10%手续费,行业 AI 视频价格一分钟约 2.5 万到 4 万,主流媒体约稿稿费可能较低但有背书作用。 平台选择:推荐小红书和 B 站。小红书从种草平台逐渐变为知识社区,其知识属性适合 AI 创作者,视频号也值得做但经验分享较少。 内容形式:小红书能发视频就发视频,小红书的视频 UI 界面改版且推送机制变化,后续可能重点发力视频。 账号赛道:起号前期可用妖魔鬼怪类内容,但后期要扭转账号标签,此类账号变现方式窄,做账号要有价值,不能割韭菜,要把 AI 生态圈做大。 账号搭建与运营: 头像设计:要有记忆点和视觉冲击力,能让人记住。 名称选择:要独特,能体现个人或内容特点。 简介撰写:要有哲理或引人思考的话语,能吸引用户。 封面统一:要统一且具有账号属性,体现商业化。 追热点策略:账号初期应追热点,如对热门内容进行分析和跟风创作。 获取信任:做 IP 最终要赢得用户信任,用户信任能增强其对推荐内容的关注度。 3. 运营 AI 视频号: 保持日更:起号阶段至少两天一更,每天半小时就能完成 20 秒的简单内容制作,持续更新让平台看到创作者的诚意。 选择赛道:资讯类不做,选择 AI 视觉冲击力、利他的内容,有 AI 基础可做教程。 寻找对标:起号阶段要找 10 个对标的账号,参考其内容和模式。 克服心理:出镜做 IP,不要有容貌焦虑,长得丑或有特点都能有流量,要克服不敢出镜的心理。 蹭取热点:蹭经过平台验证有流量的热点,如黄油小熊,根据热点抄学制作,同时注意热点的舆论导向和合规性。 其他经验: 获取视频教程:可在 vtwoagi.com 网站的飞书知识库中获取 AI 视频创作教程。 应对抄袭方法:在抄袭者评论区留言指出,或找朋友点赞将评论顶上去,为自己账号引流。 特效视频长度:建议控制在 1 分钟内,不建议做费时费力的剧情或故事片。 账号限流处理:视频号限流建议重新起号,小红书限流可日更 10 天尝试。 内容商业价值:内容有商业价值的标准是甲方或品牌愿意投钱,如靠播放量或带货分成有收入。 封面获取渠道:可从堆友、吉梦、小红书等获取封面素材。 蹭取平台热点:做哪个平台就蹭哪个平台的热点。 寻找对标账号:在小红书创作者平台的成长榜样中可找到对标账号。 账号标签查看:在小红书创作者后台可查看账号是否被打上标签。 内容发布时间:8 点到 10 点、2 点到下午 5 点、7 点到 8 点较为合适。
2025-03-28
小白如何通过学习AI跨行进入游戏行业
对于小白想要通过学习 AI 跨行进入游戏行业,以下是一些建议: 1. 学习基础的 AI 知识:包括机器学习、深度学习的基本概念和算法,了解常见的模型如神经网络等。 2. 掌握相关编程语言:例如 Python,它在 AI 开发中广泛应用。 3. 研究游戏中的 AI 应用:了解游戏中的智能角色、路径规划、策略制定等方面是如何运用 AI 技术的。 4. 实践项目:通过参与开源项目或自己创建小型的游戏 AI 项目,积累实际经验。 5. 学习游戏开发知识:了解游戏引擎、游戏设计原则等,以便更好地将 AI 技术融入游戏开发中。 6. 参加相关培训课程或在线学习资源:获取系统的学习和指导。 7. 建立人脉:与游戏行业的专业人士交流,了解行业动态和需求。 8. 制作优秀的作品集:展示自己在游戏 AI 方面的成果和能力,增加求职竞争力。
2025-03-21
0AI实习经验,该如何破局进入AI相关行业。bg:小语种专业,有电商+互联网实习经历
对于没有 AI 实习经验但想进入 AI 相关行业的小语种专业背景且有电商和互联网实习经历的您来说,可以从以下几个方面破局: 1. 学习基础知识:通过在线课程、书籍等途径,系统学习 AI 的基础知识,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 2. 参加培训项目:报名参加专业的 AI 培训项目,获取实践经验和项目成果。 3. 构建个人项目:利用所学知识,在开源数据集上构建自己的 AI 项目,展示实践能力。 4. 拓展人脉:参加 AI 相关的行业活动、论坛、社群,结识业内人士,争取内推机会。 5. 优化简历:在简历中突出您在电商和互联网实习中所培养的相关技能,如数据分析、问题解决等,并强调您对 AI 的学习热情和潜力。 6. 申请实习岗位:即使是一些小型公司或初创企业的 AI 实习岗位,也积极申请,积累经验。 7. 考取相关证书:获取一些被行业认可的 AI 相关证书,增加竞争力。
2025-03-21
我如何才能进入AI产品经理这一行业,目前是B端产品经理
要进入 AI 产品经理这一行业,您可以参考以下几点: 1. 学历和专业背景: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会有一定优势。 2. 技能掌握: 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。 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 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。 3. 工作内容参考: 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。 正确地处理 PDF 文档并从中获取信息。 在构建数据飞轮中起到重要作用。 考虑如何应对 AI 对产品的冲击。 需要注意的是,懂 AI 的产品经理是稀缺资源,To B 方向的产品经理缺口更大。同时,要避免用技术热点指导创投,顺着技术发展的脉络做产品时要注意避免与大公司竞争。
2025-03-05