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自学AI的的资源

Answer

以下是根据你提供的文章内容整理的一篇关于“自学 AI 的资源”的文章：

自学 AI 的资源

一、AI 基本概念

AI 是一个广泛且深入的领域，涉及到许多复杂的概念和技术。在开始学习 AI 之前，建议先了解一些基本概念，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等。可以通过阅读相关的书籍、文章、课程等来学习这些基本概念。

二、在线课程

有许多在线平台提供了与 AI 相关的课程，这些课程通常涵盖了从基础到高级的各个方面。例如，Coursera、edX、Udacity 等平台都提供了大量的 AI 课程，这些课程由专业的教师授课，并提供了完整的学习体验。

三、选择感兴趣的模块深入学习

AI 领域非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等。可以根据自己的兴趣选择一个或多个模块进行深入学习。可以通过阅读相关的书籍、论文、参加课程等来深入学习这些模块。

四、实践

学习 AI 的过程中，实践非常重要。可以通过参加项目、使用开源工具等来实践所学的知识。可以在网上找到许多开源的 AI 项目和工具，可以使用这些项目和工具来实践所学的知识。

五、与其他 AI 爱好者交流

学习 AI 的过程中，可以与其他 AI 爱好者交流，分享经验和知识。可以加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议等。通过与其他 AI 爱好者的交流，可以获得新的想法和灵感，并加速自己的学习过程。

总之，学习 AI 需要耐心和持续的努力。可以通过阅读书籍、参加课程、实践项目、与其他 AI 爱好者交流等方式来学习 AI。随着时间的推移，你将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

如何使用 AI 来做事：一份带有观点的指南

但更令人兴奋的是，使用人工智能来帮助教育的可能性，包括帮助我们学习。[我写过关于人工智能如何用于教学](https://www.oneusefulthing.org/p/assigning-ai-seven-ways-of-using)，并[帮助教师的生活更轻松，课程更有效](https://oneusefulthing.substack.com/p/using-ai-to-make-teaching-easier)，但它也可以用于自学学习。你可以要求人工智能解释概念并获得非常好的结果。这个[提示是一个很好的自动导师](https://twitter.com/emollick/status/1669434927761313807?s=20)，可以[在这里](https://chat.openai.com/share/ec1018ec-1d86-4160-b587-354253c7d5cb)找到一个[直接链接来激活ChatGPT中的导师](https://chat.openai.com/share/ec1018ec-1d86-4160-b587-354253c7d5cb)。因为我们知道人工智能可能会产生幻觉，所以明智的做法是（小心！）根据其他来源仔细检查任何关键数据。

问：新手如何学习 AI？

学习人工智能（AI）是一个既刺激又富有挑战的旅程，它将带领你进入一个充满创新和发现的世界。如果你想开始学习AI，这里有一份详细的学习路径指南，可以帮助你从基础概念到实际应用，逐步建立起你的AI知识体系。1.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。1.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。1.选择感兴趣的模块深入学习：

问：新手如何学习 AI？

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。1.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。1.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。1.持续学习和跟进：AI是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注AI领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入AI相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他AI爱好者和专业人士交流。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，你将逐渐建立起自己的AI知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。

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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
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
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
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14
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
我是一名电商设计师，现在想学习SD AI绘图，有一点基础，但学习课程资源有限，请你帮我制定一份详细的学习计划，并提供一些学习资源。
以下是为您制定的学习 SD AI 绘图的详细计划及相关学习资源： 学习计划： 1. 首先，深入学习 Stable Diffusion 的核心基础原理，包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程以及其他主流生成式模型介绍。 2. 接着，掌握 Stable Diffusion 的核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 3. 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同方式，如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 搭建推理流程，并查看生成示例。 4. 了解 Stable Diffusion 的经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 5. 最后，尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括配置训练环境与训练文件，以及基于 Stable Diffusion 训练 LoRA 模型。 学习资源： 1. 教程：深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识 知乎。 目录涵盖了 Stable Diffusion 系列的各个方面，包括核心基础知识、网络结构解析、搭建推理流程、应用场景和模型训练等。 2. SD 模型权重百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 模型，即可获得资源链接，包含多种模型权重。 3. SD 保姆级训练资源百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SDTrain，即可获得资源链接，包含数据处理、模型微调训练以及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码全套资源。 4. Stable Diffusion 中 VAE，UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 网络结构，即可获得网络结构图资源链接。
2025-03-28
ai在人力资源工作中可以做什么？有哪些好用的智能体？
AI 在人力资源工作中可以发挥以下作用： 1. 招聘与选拔：利用 AI 进行简历筛选、人才匹配和面试评估，提高招聘效率和准确性。 2. 员工培训与发展：通过个性化的学习路径推荐、在线培训课程和培训效果评估，优化员工的培训体验和效果。 3. 绩效管理：借助数据分析来评估员工绩效，提供更客观的绩效评估结果。 4. 员工关系管理：预测员工离职风险，及时采取措施改善员工满意度和忠诚度。 以下是一些好用的 AI 智能体： 1. （用于客户服务和支持）。 2. （用于软件开发）。 3. （用于财务后勤）。 需要注意的是，智能体和工作流有所不同。智能体是特定任务的“助手”，用于局部执行任务，擅长做具体、重复性的任务，如客服聊天、推荐商品、处理订单等，但只能按照预先设定的规则和任务做事，遇到超出范围的情况可能无法应对。工作流则是一个“计划”或“路线图”，指导整个任务的流程，更灵活，能够适应变化，可处理一个完整的过程，涵盖所有步骤和环节。在业务中，通常需要的是工作流而非单个智能体，因为整个业务流程设计至关重要。
2025-03-27
作为AI小白，如何开始学习AI?有哪些资源和方式推荐？
对于 AI 小白，以下是开始学习 AI 的建议和资源推荐： 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。 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。 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，关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍：讨论了 AI 知识库的使用情况、AIPO 活动的发起背景、内容安排及相关资源等。AIPO 线下活动及 AI 相关探讨：讨论了 AIPO 线下活动的规则和玩法，以及 AI 在科技发展中的重要地位和相关研究方向。way to AGI 社区活动与知识库介绍：讨论了 way to AGI 社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。 学习路径方面：有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。初学者入门推荐：推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。历史脉络类资料：整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。
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