Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

如何学习Prompt

Answer

以下是关于如何学习 Prompt 的详细指导:

一、准备工作

首先,您需要有一个大模型帐号,并熟悉与它们对话的方式。以下为您推荐一些可用的平台:

  1. ChatGPT4(性能最强)
  2. 国产平替:

二、学习资料

  1. 必看 OpenAI 的官方文档:

同时,还有中文精度版的官方 Cookbook 可供参考:

三、网站资源

以下是一些精选的 Prompt 相关网站: |站点名|网站介绍|地址|附件| |-|-|-|-| |Learning Prompt|授人以渔,非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney|https://learningprompt.wiki/|| |FlowGPT|国外做的最大的 prompt 站,内容超全面,更新快|https://flowgpt.com/|| |ChatGPT Shortcut|ChatGPT 提示词网站,提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出|https://www.aishort.top/|| |ClickPrompt|轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享|https://www.clickprompt.org/|| |Prompt Extend|让 AI 帮你自动拓展 Prompt|https://huggingface.co/spaces/daspartho/prompt-extend|| |PromptPerfect|帮你自动优化提示词,你可以看到优化前后的对比|https://promptperfect.jinaai.cn/prompts|| |PromptKnit|The best playground for prompt designers|https://promptknit.com/|| |PromptPort(支持中文)|AI Prompt 百科辞典,其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库,快速的寻找到用户需求 prompt|https://promptport.ai/|| |Prompt Engineering Guide|GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南,基于对大语言模型的浓厚兴趣,编写了这份全新的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。|https://www.promptingguide.ai/zh||

四、学习建议

  1. 理解提示词的作用:提示词向模型提供了上下文和指示,其质量直接影响模型输出的质量。
  2. 学习提示词的构建技巧:
    • 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。
    • 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。
    • 使用清晰的指令,如“解释”、“总结”、“创作”等。
    • 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。
  3. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,可在领域社区、Github 等资源中查找。
  4. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量。尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。
  5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI。
  6. 跟上前沿研究:提示工程是当前前沿研究领域之一,持续关注最新研究成果和方法论。

精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。请注意,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

小七姐:Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南(一)

可能对于学了很久prompt的包括小七姐在内的很多星友来说,下面这些内容真的已经是老生常谈了,总觉得没有必要反复提及,但今天认真搜索和翻阅了一下关于prompt新手教程的帖子,的确发现对新手不是很友好,比较零散,不成体系。这里做一个统一的收集和整理,小七姐也努力不断调起自己初学时的同理心,尽量写的再入门一点,希望能帮助更多刚入门学习提示词的朋友。第一步:你要有一个大模型帐号,至少已经熟悉和它们对话的方式。最强性能当属ChatGPT4,当然也推荐国产平替:[Kimi.ai-帮你看更大的世界](https://kimi.moonshot.cn)[智谱清言](https://chatglm.cn)第二步:看OpenAI的官方文档:[目录:OpenAI官方指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EGU4wV4q6i6vprk5A7dckaGTne0)[OpenAI官方提示工程指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HuClwX8wai1fD7kLhyBcdxzJnJf)这是每个学习prompt的人必须看的基础课,相当于人教版教材,建议阅读学习。我和熊猫Jay也在AGI分享了中文精度版的官方Cookbook:[Cookbook:OpenAI中文精读](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Pu2OwhTuni6H3jkiv3FcwCuLn7c)[熊猫Jay:万字解读ChatGPT提示词最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FoJJwvwBNiEJYjkx1ygccO2CnVe)

Prompt网站精选

|站点名|网站介绍|地址|附件||-|-|-|-||Learning Prompt|授人以渔,非常详尽的Prompt学习资源,包括ChatGPT和MidJourney|[https://learningprompt.wiki/](https://learningprompt.wiki/)|||FlowGPT|国外做的最大的prompt站,内容超全面,更新快|[https://flowgpt.com/](https://flowgpt.com/)|||ChatGPT Shortcut|ChatGPT提示词网站,提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出|[https://www.aishort.top/](https://www.aishort.top/)|||ClickPrompt|轻松查看、分享和一键运行模型,创建Prompt并与其他人分享|[https://www.clickprompt.org/](https://www.clickprompt.org/zh-CN/)|||Prompt Extend|让AI帮你自动拓展Prompt|[https://huggingface.co/spaces/daspartho/prompt-extend](https://huggingface.co/spaces/daspartho/prompt-extend)|||PromptPerfect|帮你自动优化提示词,你可以看到优化前后的对比|[https://promptperfect.jinaai.cn/prompts](https://promptperfect.jinaai.cn/prompts)|||PromptKnit|The best playground for prompt designers|[https://promptknit.com/](https://promptknit.com/)|||PromptPort(支持中文)|AI Prompt百科辞典,其中prompts是聚合了市场上大部分优质的prompt的词库,快速的寻找到用户需求prompt|[https://promptport.ai/](https://promptport.ai/)|||Prompt Engineering Guide|GitHub上点赞量非常高的提示工程指南<br>基于对大语言模型的浓厚兴趣,我们编写了这份全新的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。|[https://www.promptingguide.ai/zh](https://www.promptingguide.ai/zh)||

问:如何学习提示词运用?

提示词(Prompt)在现代大型语言模型中扮演着极其重要的角色,掌握提示词的运用技巧可以最大限度地发挥模型的潜能。以下是一些学习提示词运用的建议:1.理解提示词的作用提示词向模型提供了上下文和指示,使其能更准确地理解并完成所需的任务。提示词的质量直接影响了模型输出的质量。1.学习提示词的构建技巧明确任务目标,用简洁准确的语言描述给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境使用清晰的指令,如"解释"、"总结"、"创作"等对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等2.参考优秀案例研究和学习已有的优秀提示词案例,了解行之有效的模式和技巧。你可以在领域社区、Github等资源中找到大量案例。1.实践、迭代、优化多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量。尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。1.活用提示工程工具目前已有一些提示工程工具可供使用,如Anthropic的Constitutional AI。这些工具可辅助构建和优化提示词。1.跟上前沿研究提示工程是当前最前沿的研究领域之一,持续关注最新的研究成果和方法论。精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,是高效使用大模型的关键技能。多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

Others are asking
PromptEnhancer
以下是关于 PromptEnhancer 的相关信息: PromptEnhancer 是一款自动生成/优化 prompt 的工具。 在对最流行的“AI 提示生成器”的比较分析中,针对“作为一名 IT 学生,为我的高级项目提出想法;我想要关于学生帮助大学学生的想法”这一测试种子提示,PromptEnhancer 在实验中的成绩为 4 胜 0 负。 相关链接:https://flowgpt.com/prompt/sbuYQwUq_8v8fafR5zJuB
2025-04-20
1.2Prompts 市场营销类
以下是关于市场营销类的 1.2 Prompts(提示词)相关内容: 专业推特新闻小编(作者:Carl):提取文本里的关键信息,整理所有信息并用浅显易懂的方式重新说一遍,让没有技术背景的人也能听懂,同时要写得吸引眼球。使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号来优化排版,提供更好的阅读体验。目标包括提取新闻关键信息并用浅显方式重新表述、为用户提供更好阅读体验让信息更易理解、增强信息可读性提高用户专注度。约束条件为不会偏离原始信息,只基于原有信息收集的消息做合理改编,只使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号进行排版。参考链接: 给 Prompt 打分(作者:李继刚):类似 Prompt 药剂师,通过对用户的 Prompt 进行分析,给出评分和改进建议,帮助用户提升 Prompt 的效果。用户基于当下认知写完 Prompt,不知现在的写法有什么问题,需要帮忙分析。要提供准确的评分和改进建议,避免胡编乱造的信息。参考链接:
2025-04-09
分析程序员在AI能力上的不同维度,比如AI框架,AIPrompt等
以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析,包括 AI 框架和 AI Prompt 等方面: AI 框架: PromptPal:专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具,是一个集中化平台,便于在 AI 项目中管理提示,实现协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。开发指向: ChainForge:开源的可视化编程环境,专门用于测试大型语言模型(LLMs)的提示。允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化,具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。开发指向: AI Prompt: Promptknit:为 AI Prompts 测试提供服务的平台,可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示。网站: 对于律师等法律人写好 Prompt 的建议: 明确 Prompt 是给人工智能(AI)系统提供的信息或问题,用来引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式:CRISPE 包括 Capacity and Role(能力与角色)、Insight(洞察)、Statement(陈述)、Personality(个性)、Experiment(举例)。例如,在处理合同纠纷案件时,为 AI 赋予角色和能力,提供背景信息和上下文,明确期望其完成的任务,设定回答风格等。
2025-04-09
学习Prompt Engineering
提示工程(Prompt Engineering)是人工智能领域中,特别是在自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLMs)的上下文中一个相对较新的概念。 其关键点包括: 1. 精确性:通过精确的提示,提高 AI 模型输出的相关性和准确性。 2. 创造性:需要创造性地思考如何构建问题或请求,以激发 AI 模型的特定能力。 3. 迭代:通常需要多次尝试和调整提示,以获得最佳结果。 4. 上下文理解:提示需要包含足够的上下文信息,以便 AI 模型能够理解并执行所需的任务。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示,它们是提示工程的一部分。提示词可以简单,也可以复杂。 提示工程与提示词的区别在于:提示词是实际输入到 AI 系统中的具体文本,用以引导模型的输出。提示工程则是一个更广泛的概念,不仅包括创建提示词,还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能,而提示词是实现这一目标的手段之一。 在实际应用中,提示工程的提示开发生命周期包括: 1. 开发测试用例:在定义任务和成功标准之后,创建一组多样化的测试用例,涵盖应用程序的预期用例,包括典型示例和边界情况,以确保提示具有鲁棒性。提前定义好的测试用例将使您能够客观地衡量提示与成功标准的表现。 2. 设计初步提示:制定一个初步的提示,概述任务定义、良好响应的特征,以及所需的上下文。理想情况下,添加一些规范输入和输出的示例供参考。这个初步提示将作为改进的起点。 3. 根据测试用例测试提示:使用初步提示将测试用例输入到模型中。仔细评估模型的响应与预期的输出和成功标准是否一致。使用一致的评分标准,无论是人工评估、与答案标准的比较,甚至是基于评分标准的模型判断。关键是要有一种系统性的评估性能的方式。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-25
写Prompt的技巧
以下是关于写 Prompt 的技巧: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在 Prompt 中明确指出。 5. 使用示例:如有特定期望结果,提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:避免过多信息,防止 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整 Prompt 。 此外,编写 Prompt 还可注意以下几点: 尽可能多挖掘需求信息。 把需求信息变成清晰合理的 Prompt 。 不断尝试迭代,直至 Prompt 能解决问题。 在写 Prompt 时,利用 Fewshots 技巧也很实用,通过提供 1 3 个输入 输出示例,让 GPT 学到样本共性,提升输出结果质量。可在“如何写好 Prompt:结构化”的基础上,增加“Examples:”结构块,举 1 3 个示例。
2025-03-21
什么是Prompt
Prompt 是指您给 AI 模型(如 Claude 等)的文本,用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现,例如“为什么天空是蓝色的?”。简单来说,它是一套您和大模型交互的语言模板,通过这个模板,您可以输出对于大模型响应的指令,明确模型应该做什么、完成什么任务、如何处理具体任务,并最终输出您期望的结果。 从更专业的角度来看,大模型的本质是一个基于语言的概率模型,Prompt 给了一个模板,包括对模型的要求、输入和输出的限制,大模型在这个限制下得到概率最大的答案。 此外,每个单独的提示词叫 tag(关键词),支持英语等语言(不用担心英语不好的问题,可点击相关链接获取提示词字典),emoji 也可以使用。在语法规则方面,用英文半角符号逗号来分隔 tag,逗号前后有空格或者换行不影响效果;可以改变 tag 权重,有不同的写法;还可以进行 tag 的步数控制。
2025-03-21
学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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,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,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」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-04-15
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
学习AI怎么在工作中使用,提高工作效率,有必要从技术原理开始学习吗
学习 AI 在工作中使用以提高工作效率,不一定需要从技术原理开始学习。以下是一些相关的案例和建议: 案例一:GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手,能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。其应用场景在于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成,能使生成效果更符合用户使用习惯,同时优化广告位的出现位置、时机和频率。它基于 AI 学习模型,通过视觉理解技术识别网页元素,能执行点击和输入字符操作等,但目前存在一些功能尚未支持,如处理视觉信息程度有限、不支持输入特殊键码等。 案例二:对于教师来说,有专门的 AI 减负指南。例如“AI 基础工作坊用 AI 刷新你的工作流”,从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始,了解其优势短板,学习写好提示词以获得高质量内容,并基于一线教师工作场景分享优秀提示词与 AI 工具,帮助解决日常工作中的常见问题,提高工作效率。 建议:您可以根据自身工作的具体需求和特点,有针对性地选择学习方向。如果您只是想快速应用 AI 提高工作效率,可以先从了解常见的 AI 工具和应用场景入手,掌握基本的操作和提示词编写技巧。但如果您希望更深入地理解和优化 AI 在工作中的应用,了解技术原理会有一定帮助。
2025-04-15
ai小白学习课程
对于 AI 小白的学习课程,建议如下: 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,还有机会获得证书。 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。 在知识库有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 另外,如果让我推荐一门 AI 课,比如【野菩萨】的课程: 1. 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会:如果想要免费获得这门课程,可以来参与 video battle,这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。 冠军奖励:4980 课程一份 亚军奖励:3980 课程一份 季军奖励:1980 课程一份 入围奖励:598 野神殿门票一张 扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。 对于纯小白,还可以参考以下: |分类|标题|文章链接|视频链接|适用人群|简要说明| ||||||| |通识篇|现有常见 AI 工具小白扫盲|(1 小时 32 分开始)|对 AI 都没太多概念的纯纯小白|给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量| |通识篇|AI 常见名词、缩写解释|结合食用|
2025-04-15
ai小白学习课程
对于 AI 小白的学习课程,建议如下: 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,还有机会获得证书。 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。 在知识库有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 另外,如果让我推荐一门 AI 课,比如【野菩萨】的课程: 1. 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会:如果想要免费获得这门课程,可以来参与 video battle,这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。 冠军奖励:4980 课程一份 亚军奖励:3980 课程一份 季军奖励:1980 课程一份 入围奖励:598 野神殿门票一张 扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。 对于纯小白,还可以参考以下: |分类|标题|文章链接|视频链接|适用人群|简要说明| ||||||| |通识篇|现有常见 AI 工具小白扫盲|(1 小时 32 分开始)|对 AI 都没太多概念的纯纯小白|给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量| |通识篇|AI 常见名词、缩写解释|结合食用|
2025-04-15
学习ai思路,完整步骤流程
以下是新手学习 AI 的完整步骤流程: 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,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,通过实践巩固知识,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,以“Windsurf 零基础开发”为例,AI 开发网站的操作步骤如下: 1. 开发目标:以“Windsurf 学习共创社区”为例,借助 AI 能力快速构建现代化 Web 应用。 2. 技术选型:Vue + TypeScript。 3. 目标用户:零基础开发学习者。 4. 参考项目:Cursor101。 5. 开发流程: 需求分析与代码生成。 环境配置自动化。 问题诊断与修复。 界面优化与细节打磨。 功能迭代与完善。 在开发过程中,输入需求让 windsurf 进行 code,它会将开发思路讲解并给出环境命令,可能会出现报错,将报错信息返回给 cascade,经过自动检查后修复 bug,不断优化细节,如优化导航栏和首页,插入细节图片等。
2025-04-14