直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

AI在师范生实践能力培养的路径

回答

以下是关于 AI 在师范生实践能力培养的路径的相关内容：

对于师范生实践能力的培养，可参考以下路径：

  1. 基础学习

    • 了解 AI 基本概念：熟悉 AI 的术语、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。
    • 掌握编程语言：如 Python、JavaScript 等，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。

  2. 学习资源与平台

    • 在线教育平台：通过 Coursera、edX、Udacity 等平台上的课程，按照自己的节奏学习。
    • 特定课程：特别推荐李宏毅老师的课程。

  3. 深入学习与选择方向

    • 依据兴趣选择特定模块，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。
    • 掌握提示词技巧，上手容易且实用。

  4. 实践与应用

    • 参与实践项目：参加学校或社区组织的相关竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决实际问题，培养动手能力。
    • 体验 AI 产品：与 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。

  5. 关注前沿动态

    • 关注权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展和发展方向。

  6. 结合教育领域

    • 学习 AI 在教育领域的应用案例，思考如何将 AI 技术应用于教学实践中。

总之，师范生可以从多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，并将其与教育实践相结合，提升自身的实践能力。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

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？

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：AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些

1.数学基础:线性代数、概率论、优化理论等2.机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等3.深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等4.自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等5.计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等6.前沿领域:大模型、多模态AI、自监督学习、小样本学习等7.科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等[heading3]偏向应用方向[content]1.编程基础:Python、C++等2.机器学习基础:监督学习、无监督学习等3.深度学习框架:TensorFlow、PyTorch等4.应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等5.数据处理:数据采集、清洗、特征工程等6.模型部署:模型优化、模型服务等7.行业实践:项目实战、案例分析等无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

其他人在问
AI与师范生实践能力培养
以下是关于 AI 与师范生实践能力培养的相关内容： 对于中学生学习 AI 的建议： 1. 从编程语言入手，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，以及面向中学生的教育平台，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，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。 4. 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等，尝试用 AI 技术解决实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考其对未来社会的影响。 在智慧课程培育建设方面的案例： 1. 24 小时 AI 学伴：学生随时利用 AI 学伴巩固课堂知识，强化对复杂影像的理解。 2. 跨学科知识图谱：AI 整合解剖学、放射物理等资源，提升跨学科学习效果。 3. 个性化学习支持：AI 根据学生进度提供定制化练习和反馈，强化薄弱环节。 4. 病例库与临床决策模拟：AI 通过病例库和虚拟实践，提高学生临床决策能力。 5. 解放教师生产力：AI 减轻教师重复性工作，让其专注教学设计与创新。 此外，拜登签署的 AI 行政命令中提到，为确保 AI 促进公平和公民权利，采取了一系列行动，包括为房东、联邦福利项目和联邦承包商提供明确指导，防止 AI 算法加剧歧视；通过培训、技术援助和部门协调解决算法歧视问题；在刑事司法系统中制定使用 AI 的最佳实践以确保公平等。同时，为保护消费者、患者和学生，总统也指示了相关行动。
2025-01-14
如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
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
学习WaytoAGI的最佳路径是什么
学习 WaytoAGI 的最佳路径包括以下几个方面： 1. 了解最新的 AI 技术：WaytoAGI 像免费的“技术期刊”，能让您了解最新动态，还能教授实用技能，且开源免费。 2. 线上共学：通过线上共学方式，手把手教您应用 AI 技术，无论您是小白还是有一定基础，都能找到适合自己的学习路径。 3. 找到志同道合的队友：如果您想创业、做副业，或者只是想找对 AI 感兴趣的伙伴一起做事，WaytoAGI 是很好的平台。 使用 WaytoAGI 的方法： 1. 点开链接就能看：无需注册和花钱，直接点击链接：点击。 2. 想看啥就看啥：比如想学 AI 绘画，就去看“AI 绘画”部分；想找 AI 工具，就去“工具推荐”部分，内容分类清晰。 3. 有问题还能问：看了还有不懂的，或者想跟别人交流，可以加入社群讨论。 此外，WaytoAGI 还有整活区，这里不是系统性学习的地方，而是一起做有趣事情的游乐场。在这里，您不用证明想法“有什么用”，可以尽情发挥对 AI 最天马行空的想象，鼓励把 AI 玩出新花样。
2025-04-10
学习路径文档
以下是为您提供的新手学习 AI 的路径文档： 首先，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。同时，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。 然后，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，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有可能获得证书。 接着，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。特别建议您掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 之后，进行实践和尝试。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，欢迎您实践后也进行分享。 最后，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。 此外，雪梅 May 的 AI 学习经验也值得参考。May 发现自己的学习路径是：迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。特别是学习 coze 的路径：输入→模仿→自发创造，这是她真实实践下来之后发现的学习规律。May 还提到，虽然费曼学习法告诉我们，学习最好的方式是教会别人，但在一开始学习 AI 时，自学和输入为主也是可行的。回想起来，如果能量更足、更有勇气，可以更早地开始输出倒逼输入。不过不要为难自己，只要迈开脚步，就是进步。
2025-04-09
基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。这个应该怎样使用呢
很抱歉，目前没有关于 Randoop 工具使用方法的相关内容。您可以通过以下途径获取更详细的信息： 1. 官方文档：访问 Randoop 的官方网站，查找其提供的详细使用说明和教程。 2. 技术论坛：在相关的技术论坛上搜索关于 Randoop 使用的讨论和经验分享。 3. 开源社区：参与开源社区中关于 Randoop 的交流，向其他开发者请教。
2025-04-08
提供一个全面的AI学习路径
以下是为您提供的全面的 AI 学习路径： 首先，了解 AI 的基础概念是至关重要的。这包括对机器学习、深度学习、自然语言处理等核心领域的基本认识。 在掌握基础概念后，深入学习数学知识，如线性代数、概率论、微积分等，这些是理解 AI 算法的基石。 接着，学习编程语言，如 Python，它在 AI 开发中被广泛应用。 然后，学习常见的机器学习算法，如决策树、聚类算法等，并通过实践项目加深理解。 对于深度学习，要掌握神经网络的原理和常见模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。 同时，关注最新的 AI 行业资讯，了解前沿技术和应用案例。 参与相关的实践活动，如模型创作大赛等，将理论知识应用到实际中。 此外，利用丰富的学习资源，如文章、教程、工具推荐等，不断提升自己的能力。 “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，由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设。它提供了系统全面的学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，包括丰富的学习资源、定期组织的活动等。您可以通过以下渠道获取更多信息： 网站： 知识库介绍说明：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BE57wlWV2iDkOvkbYIockX11nTC 社区业务：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PhZwwGR7jinzLVkqohOc7oofnzf 公众号：通往 AGI 之路 Bilibili：https://space.bilibili.com/259768893 小红书：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/6457d2e4000000001f030dbe Twitter：https://twitter.com/WaytoAGI
2025-04-01
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
学习路径
以下是关于学习 AI 的不同方面的学习路径： LLM 开发： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理中的词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理，以及 BERT 的预训练和微调方法。掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，使用 LLM 预训练框架如 PyTorch、TensorFlow 等，以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态，关注顶会最新论文、技术博客等资源。 AI 技术研究方向： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 AI 应用方向： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 AI 基础入门： 1. 根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式，如本地部署（电脑是 M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑）、在线平台（分为在线出图和云电脑）或配台电脑（不建议一开始就配主机）。 2. 必学、必看内容是基础课，主要解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉是针对不同炼丹方式提供不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-03-31
如果是小白新手，理论应用到实践中最重要的是什么
对于小白新手，将理论应用到实践中，以下几点最为重要： 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。同时，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，可找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，并争取获得证书。 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，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习，同时掌握提示词技巧。 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，知识库中有很多实践后的作品和文章分享，欢迎分享自己的实践成果。 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，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 此外，就像有人认为“只要知道它的原理和历史，自然而然就会知道它的底线和顶点在哪里”，但实践中的体验和尝试同样不可或缺。
2025-04-13
学的理论模型如何高效指导实践，在教学中
在教学中，关于如何让学习的理论模型高效指导实践，以下是相关内容： 本系列课程是由 Deeplearning 联合谷歌 Gemini 团队开发的免费在线课程，以 Gemini 模型作为教学模型，教授如何使用多模态提示词与模型交互。但课程内容在国内存在部分无法应用的情况，且缺乏某些概念。因此，对部分教程内容进行了重新整理和刊发，并适当混合了一些入门概念，以增强普世价值。（如有需要，请访问） 在本节课程中您可以学到： 通过实践，与视频内容交互，辅助工作与学习。 通过实践，学习 Function Calling 概念与实际应用。 扩展阅读： )
2025-04-13
ai在茶饮或者餐饮行业的实践
以下是 AI 在茶饮或餐饮行业的一些实践： 中昊智达是一家智能饮茶机研发与运营服务商，专注于智能饮茶机的研发、生产和市场投放。该公司整合了茶叶种植、生产、销售和体验等多方资源，构建了完整的产业链，致力于为消费者提供便捷的茶饮服务。 有人对利用 ComfyUI 的底层原理搭建适用于中医药房自动抓药或养生茶饮茶方的工作流感兴趣。 大雍是新茶饮行业的全栈服务商，在 AI 社群的共创项目里主要负责剧本创意和分镜脚本部分。
2025-04-09
AI在人力资源中的实践应用资料
以下是关于 AI 在人力资源中的实践应用资料： 在人力资源管理领域，AI 的应用覆盖了多个环节，显著提高了工作效率。 在招聘初期，AI 可用于职位描述生成、简历分析、面试题设计等方面。 在员工绩效评估中，AI 能够分析员工工作表现，识别绩效趋势和提升点，为管理层提供数据支持的绩效反馈。 在员工培训与发展方面，AI 也能发挥作用。 相关报告推荐： 《》预测，随着技术进步，AI 将进一步推动个性化人力资源管理，创造无人值守的 HR 平台，推动企业持续发展。 此外，在全行业中，基础办公提效如 ppt、excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等，都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。
2025-03-31
公司给我了一个调研作业，收集 市场上其它公司在agent业务变革上的优秀实践
很抱歉，目前没有关于市场上其他公司在 agent 业务变革方面优秀实践的相关内容。建议您通过以下途径进行收集和调研： 1. 行业报告和研究机构发布的分析：这些通常会涵盖多个公司在特定领域的实践和趋势。 2. 专业的行业论坛和社区：与同行交流，获取他们的经验和见解。 3. 公司的官方网站和公开资料：了解其业务变革的介绍和相关案例分享。 4. 新闻媒体报道：关注相关的商业新闻，获取最新的动态和实践案例。
2025-03-31
实践案例推荐，仅搜索教育、多邻国相关的内容
以下是与教育、多邻国相关的实践案例推荐： 张翼然：用 AI 为教师减负（3H） 教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用 教师使用 AI 小技巧 想让 AI 做好，首先你得会做 教学目标：是否明确，与课程标准和学生实际需求相符合 教学方法：是否使用多种，考虑学生不同学习风格 能力培养：是否注重培养学生的思维、创新和实践能力 教学实践 教案中的教学过程是否紧密结合学生现实生活和个人经验 群里“公开问”创造良好探究学习气氛，提问技巧可见的快速提高 是否充分利用课堂时间，让学生参与教学 是否在教学中关注学生反馈和理解，及时调整教学策略 师生关系 是否营造良好教学氛围和师生关系 是否平等尊重学生主体地位，体现尊重和关爱学生的教育理念 是否注重发挥学生积极性和主动性，激发学习热情 移动教学应用： 多邻国 六六写字 幕布 “遇见苏轼”项目式教学 在教育实践中，针对二年级学生对于抽象数学概念感到困惑的痛点问题，也有相关的探索和尝试。
2025-03-20