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如何用ai工具构建某一课程的知识图谱

Answer

以下是用 AI 工具构建某一课程知识图谱的方法:

  • 一键知识图谱方法:
    • 用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 Markdown 产出内容:
      • Prompt:帮我拆解《爱的五种语言》,生成全书内容的思维导图,要求每个章节后面有三级展开,下一级是主要知识点,下下一级是知识点的论述。先输出对应的 Markdown。
      • 访问地址:https://kimi.moonshot.cn/
    • 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中,一键生成思维导图,还可以自定义微调内容,并免费导出图片:
  • 推导知识图谱方法(可以参考下面 prompt 自己构建):
    • 问题生成:使用大模型帮助生成一系列相关的、深入的问题。
    • 探索性学习:将每个问题作为一个学习起点,利用 AI 搜索引擎和大模型进行深入探索。
    • 知识图谱构建:随着学习的深入,使用大模型帮助构建和扩展知识图谱。
    • 创造性应用:基于新获得的知识,尝试解决原问题或创造新的作品。
    • 反思与迭代:定期反思学习过程,调整方向,并生成新的问题,形成持续学习和创作的循环。

此外,利用 AI 写课题的步骤和建议如下:

  1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。
  2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。
  3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。
  4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成课题大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。
  5. 撰写文献综述:利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分,确保内容准确完整。
  6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。
  7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。
  8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。
  9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。
  10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性,并根据反馈修改。
  11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性,并进行最后的格式调整。

需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。

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

References

危柯宇:如何让 AI 走进我们的工作和生活

日常活动文案输出(读书社ing,AI复核型玩法“高阶”,依托传音智库+飞书妙记+在线思维导图Markmap):有了AI赋能加持,读书会活动yyds✔️运营一个读书俱乐部(策划方案,欢迎仪式,互动玩法)✔️筹办一场趣味性活动(主题拆解,魔性流程,头脑风暴)✔️完成一次结构化总结(快速记录,分秒总结,一键同频)方法一:一键知识图谱1.用kimichat让ai拆解这本书的三级章节并按照markdown产出内容:1.1.Prompt:帮我拆解《爱的五种语言》,生成全书内容的思维导图,要求每个章节后面有三级展开,下一级是主要知识点,下下一级是知识点的论述。先输出对应的markdown1.2.访问地址:[https://kimi.moonshot.cn/](https://kimi.moonshot.cn/)2.复制ai内容粘贴到在线思维导图Markmap中,一键生成思维导图,还可以自定义微调内容,并免费导出图片:2.1.访问地址:[https://www.min2k.com/tools/markmap/](https://www.min2k.com/tools/markmap/)方法二:推导知识图谱(可以参考下面prompt自己构建)

小七姐:Prompt is not enough

[title]小七姐:Prompt is not enough[heading1]三、以问题驱动的AI+内容创作1.问题生成:使用大模型帮助生成一系列相关的、深入的问题2.探索性学习:将每个问题作为一个学习起点,利用AI搜索引擎和大模型进行深入探索3.知识图谱构建:随着学习的深入,使用大模型帮助构建和扩展知识图谱4.创造性应用:基于新获得的知识,尝试解决原问题或创造新的作品5.反思与迭代:定期反思学习过程,调整方向,并生成新的问题,形成持续学习和创作的循环在掌握了解构与建构的思维方法后,我们可以将其应用到实际的学习和创作过程中。"以问题驱动的学习法和创作法"是一种将深度思考融入学习和创作的有效方法。这种方法不仅能帮助我们更深入地理解复杂主题,还能激发创新思维,产生新的见解。一个以《关于AI搜索引擎的一切》为示例的,以问题驱动的学习法的实例

问:如何利用AI写课题

[title]问:如何利用AI写课题利用AI技术来辅助写作课题可以提高效率并激发新的创意。以下是一些步骤和建议:1.确定课题主题:明确你的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。2.收集背景资料:使用AI工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。3.分析和总结信息:利用AI文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。4.生成大纲:使用AI写作助手生成课题的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。5.撰写文献综述:利用AI工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。6.构建方法论:根据研究需求,利用AI建议的方法和技术来设计研究方法。7.数据分析:如果课题涉及数据收集和分析,可以使用AI数据分析工具来处理和解释数据。8.撰写和编辑:利用AI写作工具来撰写课题的各个部分,并进行语法和风格的检查。9.生成参考文献:使用AI文献管理工具来生成正确的参考文献格式。10.审阅和修改:利用AI审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。11.提交前的检查:最后,使用AI抄袭检测工具来确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。请记住,AI工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用AI进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

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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
知识图谱
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状知识结构。 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示:包括属性图和三元组。 3. 知识融合: 实体对齐:消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工:对知识统一管理,形成大规模的知识体系。 本体构建:以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估:计算知识的置信度,提高知识质量。 知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新知识。 4. 知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中,知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用,包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。
2025-04-17
学习大模型请给我一张知识图谱
以下是为您提供的大模型知识图谱: 1. 非技术背景,一文读懂大模型 整体架构 基础层:为大模型提供硬件支撑,数据支持等,例如 A100、数据服务器等。 数据层:企业根据自身特性维护的垂域数据,分为静态的知识库和动态的三方数据集。 模型层:LLm 或多模态模型,LLm 即大语言模型,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现;多模态模型包括文生图、图生图等,训练所用数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。 平台层:模型与应用间的平台部分,如大模型的评测体系,或者 langchain 平台等。 表现层:也就是应用层,用户实际看到的地方。 2. AI Agent 系列:Brain 模块探究 知识 内置知识 常识知识:包括日常生活中广泛认可的事实和逻辑规则,帮助智能体具备泛化能力。 专业知识:涉及深入特定领域的详细信息,如医学、法律、科技、艺术等领域的专有概念和操作方法。 语言知识:包括语法规则、句型结构、语境含义以及文化背景等,还涉及非文字部分如语调、停顿和强调等。 3. 大模型入门指南 通俗定义:输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 类比学习过程 找学校:训练 LLM 需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练大模型。 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 找老师:用算法讲述“书本”中的内容,让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 就业指导:为了让大模型能够更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。 Token:被视为模型处理和生成的文本单位,可代表单个字符、单词、子单词等,在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成词汇表。
2025-04-07
RAG和知识图谱的结合,需要如何实现
要实现 RAG 和知识图谱的结合,可以参考以下步骤: 1. 数据加载:根据数据源的类型选择合适的数据加载器,如对于网页数据源,可使用 WebBaseLoader 利用 urllib 和 BeautifulSoup 加载和解析网页,获取文档对象。 2. 文本分割:依据文本特点选用合适的文本分割器,将文档对象分割成较小的文档对象。例如,对于博客文章,可使用 RecursiveCharacterTextSplitter 递归地用常见分隔符分割文本,直至每个文档对象大小符合要求。 3. 嵌入与存储:根据嵌入质量和速度选择合适的文本嵌入器和向量存储器,将文档对象转换为嵌入并存储。比如,可使用 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器,即 OpenAIEmbeddings 和 ChromaVectorStore。 4. 创建检索器:使用向量存储器检索器,传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数,创建用于根据用户输入检索相关文档对象的检索器。 5. 创建聊天模型:根据模型性能和成本选择合适的聊天模型,如使用 OpenAI 的 GPT3 模型,即 OpenAIChatModel,根据用户输入和检索到的文档对象生成输出消息。 此外,通用语言模型通过微调能完成常见任务,而对于更复杂和知识密集型任务,可基于语言模型构建系统并访问外部知识源。Meta AI 研究人员引入的 RAG 方法把信息检索组件和文本生成模型结合,能接受输入并检索相关文档,组合上下文和原始提示词送给文本生成器得到输出,适应事实变化,无需重新训练模型就能获取最新信息并产生可靠输出。Lewis 等人(2021)提出通用的 RAG 微调方法,使用预训练的 seq2seq 作为参数记忆,用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆。
2025-03-28
知识图谱
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎能力,增强用户搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状知识结构。 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示:包括属性图、三元组等。 3. 知识融合: 实体对齐:消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工:对知识统一管理,形成大规模知识体系。 本体构建:以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估:计算知识的置信度,提高知识质量。 知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新知识。 4. 知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中,知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用,包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。
2025-03-21
知识图谱产品
知识图谱(Knowledge Graph,KG)是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。 知识图谱于 2012 年 5 月 17 日被 Google 正式提出,其初衷是为了提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索质量以及搜索体验。知识图谱可以将 Web 从网页链接转向概念链接,支持用户按照主题来检索,实现语义检索。 知识图谱的关键技术包括: 1. 知识抽取:通过自动化的技术抽取出可用的知识单元,包括实体抽取(命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)从数据源中自动识别命名实体)、关系抽取(从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状的知识结构)、属性抽取(从数据源中采集特定实体的属性信息)。 2. 知识表示:属性图、三元组。 3. 知识融合:在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等,达到数据、信息、方法、经验等知识的融合,形成高质量知识库。包括实体对齐(消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题)、知识加工(对知识统一管理,形成大规模的知识体系)、本体构建(以形式化方式明确定义概念之间的联系)、质量评估(计算知识的置信度,提高知识的质量)、知识更新(不断迭代更新,扩展现有知识,增加新的知识)。 4. 知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。
2025-03-21
知识图谱
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状知识结构。 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示:包括属性图和三元组。 3. 知识融合: 实体对齐:消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工:对知识统一管理,形成大规模的知识体系。 本体构建:以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估:计算知识的置信度,提高知识质量。 知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新知识。 4. 知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中,知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用,包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。
2025-03-21
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议: 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验,包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程,如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面,先基础教学,再涉及特定应用。 介绍当前承接业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求,如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策:在小规模决策中使用 AI 分析工具,以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化:识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务,从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策:制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计:尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 个性化学习路径:探索使用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体,都应记住:与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将 AI 视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
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
如果你是一个AI领域的专家,我有个问题关于应用AI来学习的:假设我有一个网上的课程,然后我把这个网上的课程全部视频都下载下来,然后输入给AI,让AI来学习,如果以后我问AI关于这方面的问题的话,AI能像课程老师一样思考,来回答我的问题吗
以下是关于您提问的相关内容: AI 的学习方式与人类有相似之处,也有不同之处。在医疗保健领域,为产生真正的改变,AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始,如正规学校教育和学徒实践,通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说,当前学习方式及技术人员对待方式存在问题,应通过堆叠模型训练,而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型,再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型,能反映对基本元素的理解和预测能力,可能会平行于人类教育范例发展,也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易,且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时,应让 AI 接触现实世界互动,避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而,您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习,然后期望它像课程老师一样回答问题,目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。
2025-04-13
AI办公相关的课程、软件教学
以下是为您提供的 AI 办公相关的课程和软件教学资源: 1. 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用: 课程包含从零开始的应用界面教学,涉及过年相关应用。 介绍了当前承接的业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 提到 11 月底应用推出背后的情况,包括社区对 AI 应用的呼声和功能需求挖掘。 2. AI 视频的软件教程: 涵盖了众多工具,如剪映、Dreamina、Pika、StableVideo、Pixverse、morphstudio、Runway Gen3、Adobe Firefly 以及清影等。 3. 张翼然:用 AI 为教师减负(3H).pdf: 包括教师的 AI 减负指南,生成式人工智能在教学中的应用。 介绍了教师使用 AI 的小技巧,如提示词设计公式之——RTFC。 涉及使用 AI 生成图片的方法与注意事项,AI 自动生成 PPT 功能。 展示了通过小程序实现文字与声音、视频的转化,自定义数字人形象进行教学。 展示了便捷的课堂教学工具与 Ai 课件制作,探讨了 A 生成视频与手工制作视频的教学效果差异。 强调了教育资源与版权问题,教师能力重塑,极简思维的教育应用,生成式 AI 教学策略。 包括 AI 技术助力教育管理和辅助教学实践,如班级与学校管理中的行政职日流程简化、听课记录自动化等。
2025-04-12
AI 领导力课程在哪里可以看到
您可以在以下网址查看 AI 领导力课程:https://www.ailingdaoli.com/ 。该课程包含多个核心模块、精选课时、实践价值等内容,如 AI 思维、AI 素养的培养,涵盖逻辑、抽象、创造等思维的训练,以及对课程大纲、学习效果、学习收获、课程价格等方面的介绍。
2025-04-09
点击AI应用主界面的某一个图片组件触发另一个工作流,如何设置入参
要在 AI 应用主界面设置点击某一图片组件触发另一个工作流的入参,具体步骤如下: 1. 工作流的入参设置为 File>Image。 2. 入参配置为 {{ImageUpload1.value}}是获取图片上传组件的第一张图片,因为组件可以上传多张图片,所以需要通过下标数来获取,数组的下标从 0 开始。 3. {{psy_ai.error}}是工作流的报错信息。 4. 当用户上传图片点击按钮时会进入加载状态,加载状态通过 {{psy_ai.loading}} 控制。提交按钮配置中,属性设置包括宽度百分比 95%、高度固定 50px、颜色填充 295DC1、圆角 12、加载状态 {{psy_ai.loading}}。事件配置为事件类型 点击时,执行动作 调用工作流,WorkFlow(工作流) psy_ai,失败提示 工作流调用失败,原因:{{psy_ai.error}}。 5. 当工作流运行时,右边的内容显示容器包含两个组件,图片组件显示加载中的 gif 图片(默认隐藏),其来源为本地上传加载中 gif 图,尺寸为宽度百分比 100%,高度适应内容,可见性隐藏根据 {{!psy_ai.loading}},即当 loading 为 true 时隐藏,前面加「!」取反,工作流运行中显示。Markdown 组件显示分析内容,内容显示是 psy_ai 工作流输出的结果,隐藏根据 {{psy_ai.loading}},psy_ai 工作流运行完显示。 至此,页面所有的布局和数据交互就全部完成了。
2025-03-29
如何用结构化提示词生成具体某一页PPT
以下是关于如何用结构化提示词生成具体某一页 PPT 的相关内容: 一、熊猫 Jay 的思路和指南 1. AI 生成 PPT 的主要思路 利用 AI 生成 PPT 大纲 培训文档助手提供核心提示词(仅供参考,可在此基础上丰富) 本章节结合 ChatGPT GPT4 模型生成大纲,也可利用其他 AIGC 工具 结构化提示词模版大多以 Markdown 语法构建,“”代表一级标题,“”代表二级标题,“”代表无序列表 输入关键信息生成大纲,包括针对不同人群的受众分析 2. 注意事项 提示词是利用 LangGPT 生成的基本提示词 语法的详细用法可自行了解 二、Kimi 的 15 款官方提示词 1. 【PPT 精炼】整理各种课程 PPT,输出结构明晰、易于理解内容文档 2. 【?爆款文案】生成高质量的爆款网络文案 3. 【?影剧推荐】根据喜好推荐影视,提供保姆级资源渠道 4. 【?影评达人】专业生成引人入胜、富有创意的电影评论 5. 【?职业导航】私人职业路径规划顾问,综合考虑个人特质、就业市场和发展前景 6. 【?营销策划】为产品或服务提供定制化营销活动策划 7. 【?面试模拟】私人面试 mock 伙伴,根据简历信息和求职岗位进行模拟面试 8. 【?宣传 slogan】快速生成抓人眼球的专业宣传口号 9. 【✍️期刊审稿】提前预知审稿人对文章的吐槽 10. 【?诗意创作】现代诗、五言/七言诗词信手拈来的诗歌创作助手 11. 【?推闻快写】专业微信公众号新闻小编,兼顾视觉排版和内容质量,生成吸睛内容 12. 【?要点凝练】长文本总结助手,能够总结用户给出的文本、生成摘要和大纲 13. 【?短剧脚本】创作定制化短视频脚本,包含拍摄要求和分镜细节 14. 【?美文排版】使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号优化文字排版,提供良好阅读体验 整理收录:小七姐 Prompt 星球:https://t.zsxq.com/15KhQ0RE7 三、甲木的方法 1. 让 Claude 帮做「古诗词卡片」 语文老师 PPT 配图有救了 主题+方向=符合诗词原意调性的古诗词名片 流程简单:输入 Prompt,用户输入主题、风格,AI 输出最终结果 获取提示词:第一版规定 AI 排版,固定输出;第二版释放 AI 创意,自由发挥,不受拘束 开源了提示词,可直接获取,关注、点赞、转发更佳 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-17
我想让ai通过文字生成某一类风格的图片,可以给示例
以下是关于让 AI 通过文字生成某一类风格图片的示例和相关信息: 一、关键词相关 在生成图片时,图片内容通常分为二维插画和三维立体两种主要表现形式。为得到想要的图片,以下几个方面很重要: 1. 主题描述 可以描述场景、故事、元素、物体或人物的细节及搭配。 对于场景中的人物,应独立描述,避免用长串文字,以免 AI 识别不到。 大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 2. 设计风格 设计师可能难以直接表达设计风格,可找风格类关键词参考或用垫图/喂图,让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 某些材质的关键词使用有较多门道,需针对特定风格进行“咒语测试”。 二、工具 Ideogram 2.0 相关 1. 特点 设计能力强,文字生成效果好且准确(仅限英文),图像生成效果优于 Flux&Dalle·3。 具有精准文本生成、多样化风格、创意控制、开发者友好、支持手机端、免费使用额度等特点。 2. 基本操作界面 3. 示例 磨铁文化 Xiron 的字体设计 字体版权:AI 生成文字并非使用真实字体,而是基于学习创造类似风格的文字。 字体生成错误:可通过多次生成提示、使用编辑器修改、更换版本等方式纠正。 3D 风格海报设计、复古海报、网页设计等示例。
2025-03-10
我没有知识库,如何让AI就某一问题穷尽搜索
要让 AI 就某一问题进行穷尽搜索,一般会涉及以下步骤: 1. 文档向量化:知识库中的文档需要被转换成向量形式,以便在数值级别上与问题向量进行比较。使用知识库工具上传文档时,会完成文档的向量化,这依靠 Embedding Model 实现。 2. 知识库检索: 相似性计算:使用相似性度量方法(如余弦相似性)计算问题向量和各个文档向量之间的相似度,以找出与问题内容最接近的文档。 排序与选择:根据相似性得分对所有文档进行排序,通常会选择得分最高的几个文档,认为这些文档与问题最相关。 信息抽取:从选定的高相关性文档中抽取具体的信息片段或答案,可能涉及进一步的文本处理技术,如命名实体识别、关键短语提取等。 3. 信息整合阶段:将检索到的全部信息连同用户问题和系统预设整合成一个全新的上下文环境,为生成回答提供基础。 此外,像生物进化中通过自然选择的方式,从特定规则开始逐步改变(可能随机),在每一步保留最有效的规则并丢弃其他,这种方法不是我们通常定义的“人工智能”(更像是“遗传算法”),但在高维规则空间中往往比低维规则空间效果更好,因为维度越多,陷入局部最小值的可能性越小。 同时,给 AI 配备随时更新的“活字典”即知识库是一个好方法。知识库就像 AI 随时可查阅的百科全书,当 AI 遇到不确定问题时,可从知识库中检索相关信息给出更准确回答。比如建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库,或者利用整个互联网的实时数据作为知识库,通过搜索引擎获取最新信息。
2024-11-13
如何给AI投喂某一专业的资料,让它成为专业领域的问答机器人,投喂顺序是什么
目前没有关于如何给 AI 投喂某一专业资料以及投喂顺序的相关内容。但一般来说,要让 AI 成为专业领域的问答机器人,首先需要对专业资料进行整理和分类,使其具有清晰的结构和逻辑。然后,可以逐步将资料输入给 AI ,并通过不断的训练和优化来提高其在该专业领域的回答能力。同时,要注意资料的质量和准确性,以及与 AI 模型的适配性。
2024-08-09
分析某一领域的最新技术趋势,技术洞察,是否有合适的工具?
目前在分析某一领域的最新技术趋势和技术洞察方面,常见且有效的工具包括: 1. Gartner 魔力象限:提供对特定技术领域供应商的评估和分析。 2. Forrester 研究报告:涵盖了各种技术领域的趋势洞察。 3. 行业专业数据库,如 IEEE Xplore、Web of Science 等,可获取最新的研究文献。 但具体选择哪种工具,取决于您所关注的领域以及具体的需求。
2024-08-08