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文科生如何开始接触人工智能

Answer

对于文科生开始接触人工智能，以下是一些建议：

  1. 了解基本概念：
    • 阅读相关资料，熟悉AI的术语和基础概念，如人工智能的定义、主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）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. 开始学习之旅：
    • 参考「入门：AI学习路径」，找到为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程。
    • 利用在线教育平台（如Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，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，可根据自身兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等。
    • 掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。
  4. 实践和尝试：
    • 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。
    • 分享实践成果。
  5. 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，获取实际应用中的体验，激发对AI潜力的认识。

有兴趣的伙伴，可以留言互动，如有需要还能提供一份AI工具逐渐进入状态的tips文章。

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References

YoYo：小白 AI 初识知识点扫盲

作者：@YoYo文科生一枚，早期只会ChatGPT日常聊天，后来在coze平台一发入魂，逐渐沉迷，又菜又爱现在初步进阶手搓智能体，可以使用API，coze平台搓过大聪明的agent，复刻过kimi搜索逻辑的智能体虽然捏过几个BOT，但越发觉得知识对实践的意义重大，所以结合自己踩过的坑，小结了下基本知识，对其有个大致的认识，是自己在AI的浪潮中，有那么一点笃定的求知路径。以此献给那些，曾经与自己有相同困惑的小伙伴，让我们一起在AI的浪潮中乘风破浪，不断探索和成长有兴趣伙伴，可以留言互动，有需要可以提供一份AI工具逐渐进入状态的tips文章。

YoYo：我在通往AGI的学习之路心得

千人千面，仅代表个人的学习实践，仅供参考启发。[heading2]澄清内容，方便大家参考[heading3]学习前状态[content]不理解什么是AI，什么是提示词工程，但是不影响使用的一个蛮干的状态个人是个文科生，不懂代码，英语也非常差；在学习AGI之前的状态是，注册尝试各种AI工具，走了不少弯路对ChatGPT的认识，仅限于日常问答，SQL学习交互，能够支持工作数据提取[heading3]学习后现状[content]终于可以搓多Agent的智能体，但是需要进修python搓更多智能体营销文案demo，SQL代码进阶学习应用创建了3个图像流智能体，2个Agent智能体玩具?在公司中实践智能客服从创建到应用的过程，实现企业微信机器人问答的基本功能学习Dr.kown的尝试实践图像流的尝试企业智能体实践，智能客服[heading2]在AGI的学习路径[content]关键词：#少就是多#先有个初识#目录索引推荐#兴趣最重要#先动手学习路径，主线+支线的游戏通关～最后，个人感受真的学不完，找到适合自己的就好学以致用，通过学习-分享-不断填补知识的缝隙，成长的一种路径。[heading2]关于我[content]大家好～我是yoyo ??坐标北京，铲屎官一枚? AIGC的小白，持续进阶成长，打造一个自己的智能体☕️以上期待能够给到各位一点启发感谢家属带我在“[通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)”打开新世界，接触有趣的事情，结识有趣的人

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。

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我是一个文科生，并且是AI方面的小白，请问如何在这学习AI
对于文科背景且是 AI 小白的您，以下是学习 AI 的建议： 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，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，以下是一些关于 AI 技术原理和框架的通俗易懂的内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是有标签的训练数据，算法学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
2025-02-22
我是不懂编码的文科生，我学习扣子Coze的应用，难度大吗？大概需要多长时间？
对于不懂编码的文科生来说，学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的，但并非不可逾越。 根据相关资料，扣子 Coze 应用于 11 月底推出，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中，您需要熟悉操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。 课程安排方面，第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用，解决表单使用等卡点。 不过，社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间，难以给出确切的时长，这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习，逐步掌握相关知识和技能，相信会在一段时间内取得一定的成果。
2025-02-18
我是一个文科生，没有接触过相关知识，该如何开始学习AGI
对于文科生且没有相关知识基础的您，开始学习 AGI 可以参考以下步骤： 1. 记忆阶段：先从以下方面开始了解，比如。 2. 理解阶段：进一步了解 AI 领域的都试一试。 您还可以参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2024-09-28
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
我是一个接触这个知识库的新手，请你根据知识库给我做一个学习计划。
以下是为您制定的新手学习 AI 的计划： 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、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。建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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。 五、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。通过与这些 AI 产品的对话，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。
2025-04-11
一个从来没有接触过AI技术的、电脑方面就会打字的人怎么学习AI及应用
对于从未接触过 AI 技术但会打字的新手，以下是学习 AI 及应用的建议： 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。 在知识库中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。 此外，如果您想深入了解 AI 的技术历史和发展方向，以及目前最前沿的技术点，有以下学习路径： 1. 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 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。
2025-03-22
我是一个刚接触本站的AI小白，本站的AI提示词应该怎样使用
以下是关于本站 AI 提示词使用的详细介绍： 1. 提示词的定义和作用： 提示词用于描绘您想要的画面。 星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 提示词相关资源： 提示词模板的相关网站，如 Majinai： 。 希望以上内容对您有所帮助，祝您使用愉快！
2025-03-15
我要学习AIGC ，零基础，刚接触，请给我制定一个系统的学习清单
以下是为您制定的零基础学习 AIGC 的系统学习清单： 1. 阅读彭博社对谷歌 CEO Sundar Pichai 的访谈，了解关于搜索未来、Gemini 构建、与微软和 OpenAI 竞争、美中在 AI 方面的竞争以及谷歌文化挑战等内容，同时关注 Google 对 AI 技术未来包括 AGI 的承诺和看法。 2. 查看 Elicit 发布的机器学习必读清单，系统学习机器学习基础、Transformer 与基础模型、训练与微调、推理与运行策略等方面，从基础概念入门到深度强化学习和反向传播等进阶内容，深入了解 Transformer 架构以及训练和精调语言模型的方法与策略，分析大语言模型如何处理复杂推理和解决问题的任务。 3. 学习提示工程基础，掌握三种高级提示工程技巧，包括思维链（CoT）提示、思维树（ToT）提示和思维图（GoT）提示。 4. 观看【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架的相关内容，了解什么是 AI 大模型及其原理，包括生成式 AI 生成的内容（AIGC）、相关技术名词（如 AI、机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、生成式 AI、LLM 等）以及技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文提出的 Transformer 模型）。
2025-02-24
没有接触过AI的小白刚来到这个网站应该从哪里学习
对于刚接触 AI 的小白，您可以从以下几个方面开始学习： 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，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。 您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，这适合纯 AI 小白。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容方面，由于 AI 节奏快，很多材料可能不适用，您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。而且学习时间灵活，资源免费开源。另外，像元子语从 prompt 开始自己的 AI 之旅，通过参与活动和近距离观察，发现 AI 的门槛并非高不可攀。
2025-02-11
我是AI小白如何接触AI领域
对于 AI 小白接触 AI 领域，您可以参考以下步骤： 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。 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，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。 知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后进行分享。 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。 6. 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。 此外，您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，这适合纯 AI 小白。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容可根据您的兴趣在 waytoAGI 社区寻找最新的内容。学习时间较为灵活，日记中的学习资源免费开源。如果您学习状态未达最佳，不必有压力，能学多少算多少。
2025-01-12