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自动驾驶入门学习路径有什么系统课程推荐吗

Answer

自动驾驶技术是一个多学科交叉的领域,涉及计算机视觉、机器学习、传感器融合、控制系统等多个方面。以下是一些推荐的系统课程,可以帮助你入门学习自动驾驶技术:

  1. Apollo 自动驾驶入门课程:由百度Apollo联合Udacity共同打造的课程,涵盖无人驾驶车的关键部分,包括高精度地图、定位、感知、预测、规划与控制等。

  2. 自动驾驶技术基础:百度Apollo提供的课程,旨在从源头破解行业发展人才瓶颈,推动无人驾驶技术走向“全民时代”。

  3. 自动驾驶入门系列课程:Udemy平台上的课程,从自动驾驶的基本概念、发展规律、目前状态,以及三大核心系统与主要技术进行介绍。

  4. 无人驾驶车辆:中国大学MOOC(慕课)上的课程,由北京理工大学提供,内容包括无人驾驶车辆国内外发展历程、应用前景、结构组成等。

  5. 自动驾驶基础--路径规划算法A:腾讯课堂上的课程,讲解路径规划算法的作用和应用,计算流程,以及算法所需的必要条件。

  6. 自动驾驶基础--动态路径规划算法:同样是腾讯课堂上的课程,探讨结合随时间变化的地图及交通元素进行动态路径规划。

  7. 自动驾驶基础--路径搜索算法Dijkstra:腾讯课堂上的另一门课程,专注于路径搜索算法Dijkstra的学习。

这些课程适合不同背景的学习者,无论是刚刚接触自动驾驶的新手,还是希望深化特定领域知识的专业人士。通过这些课程的学习,可以逐步建立起自动驾驶技术的基础知识体系,并根据个人兴趣和职业规划深入学习特定方向。

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有没有优质的系统的coze入门网课?
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐: 另外,还有“一泽 Eze:万字实践教程,全面入门 Coze 工作流|用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力”,这可能是全网最好的 Coze 教程(之一),即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户,以及希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意,本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。
2025-04-14
七天入门计划
以下是为您提供的七天入门 AI 的计划建议: 第一天: 开始接触李宏毅的生成式人工智能课程。 资源:在 B 站直接搜索《李宏毅 2024 春《生成式人工智能导论》。 第二天至第十四天: 抽空陆续花 2 周时间学完李宏毅的课程。 第五天: 研究并开始使用 Kimi。 参考资料: 。 抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态,调整自己的思考模式,在工作和生活中养成有问题问 AI 的习惯。您还可以参考公众号文章【每天问 Kimi 们 100 个问题,你就 AI 入门了】。 在学习过程中,建议做好笔记,总结所学知识和心得体会,以便更好地掌握和应用。
2025-04-13
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册的链接
以下是为您找到的与清华大学 DeepSeek 相关的一些资料链接: https://pan.quark.cn/s/56e2713e95f4 https://docs.qq.com/doc/DSG9SWFpjVXI3aHZ1 清华大学 104 页的 DeepSeek 从入门到精通的手册:https://waytoagi.feishu.cn/record/FjWorH (2 月 11 日更新附录)
2025-04-11
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册
以下是为您整合的相关信息: 清华大学出品了《DeepSeek:从入门到精通》的指南,该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能,如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等,并探讨了其使用方法,包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略等,旨在帮助用户更好地掌握这一 AI 工具的使用,提升工作效率和创新能力。您可以通过以下链接获取:https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg 。 此外,还有一些相关的更新和资料,如 2 月 11 日更新附录的清华大学 104 页 Deepseek 从入门到精通、1 月 21 日更新热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知、1 月 14 日更新爱好者交流 g 群和微信群、12 月 30 日更新案例 24,25,26 等。 同时还有关于 AI 赋能教学的课程实施流程及案例亮点等内容,如利用 AI 生成开放性问题引发深度思考、通过多维数据分析支持全面客观的判断、通过辩论提升批判性思维和表达能力等。
2025-04-11
入门:Ai绘画
以下是为您提供的 AI 绘画入门相关的资源和教程: 在“通往 AGI 之路介绍.pdf”中,有关于 AI 绘画入门的部分,包括产品工具与案例实战,开箱即用。 以下是一些 B 站的视频教程链接: 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势: 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion: 「AI 绘画」革命性技术突破: 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论: 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置,消灭奇怪的报错: 「入门 2」stable diffusion 安装教程,有手就会不折腾: 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion?: 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装?: 还有 SD 新手从 0 入门的 AI 绘画教程,包括以下章节: 第一节课:AI 绘画原理与基础界面 第二节课:20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置,你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗? 第三节课:打破次元壁!用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课:AI 绘画模型,“画风”自由切换 第五节课:提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课:LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课:定向修手修脸,手把手教你玩转局部重绘! 第八节课:提示词补全翻译反推,“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课:LoRA 从原理到实践 第十节课:零基础掌握 ControlNet! 您可以通过以上资源进行学习,祝您在 AI 绘画领域学有所成!
2025-04-10
AI入门
以下是为您提供的 AI 入门的相关指导: 一、Python + AI 入门 在深入学习 AI 时,编程可能会让您感到困难,尤其是对于不会代码的朋友。但别担心,这里有一份 20 分钟的简明入门指南,能帮助您更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并在接下来的 20 分钟内完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 关于 Python: Python 就像哆啦 A 梦,拥有装满各种道具的标准库,遇到问题时可直接使用。若标准库道具不够,还能通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。Python 在 AI 领域被广泛使用,遍地是大哥。 关于 OpenAI API: OpenAI 通过两种方式提供服务,一是通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,直接对话即可;二是通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,通过代码调用完成更多自动化任务。 二、JavaScript 的 AI 堆栈入门 尽管当前版本是一个很好的起点,但仍在逐步完善,路线图包括: 1. 交互式 CLI 用于 createaistack,开发人员可选择自己的项目脚手架和依赖项。 2. 用于高级用例的事务性数据库(例如,在问答中保留问题、用户偏好等)。 3. 更多的向量数据库和部署平台选项。 4. 用于开源模型的轻量级微调步骤。 同时,对在创建过程中发挥重要作用的开源项目表示感谢,如 Tailwind、ai sdk、dotenv、Next.js、langchain.js 等。 三、新手学习 AI 的方法 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,了解人工智能及其主要分支(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,有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,如图像、音乐、视频等,您可根据兴趣选择特定模块深入学习,一定要掌握提示词的技巧,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您的作品。知识库中有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。 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。
2025-04-10
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
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
基于SUMO的自动驾驶车队行为仿真平台开发
很抱歉,目前知识库中没有关于基于 SUMO 的自动驾驶车队行为仿真平台开发的相关内容。但一般来说,开发这样的平台需要以下几个关键步骤: 1. 深入了解 SUMO 软件及其相关功能和接口。 2. 明确自动驾驶车队行为的模型和算法,包括车辆之间的通信、协同控制等。 3. 设计合理的数据结构和算法,以高效处理仿真中的大量数据和计算。 4. 进行系统的架构设计,确保平台的可扩展性和稳定性。 5. 进行充分的测试和优化,以保证仿真结果的准确性和可靠性。 如果您能提供更详细的需求和问题,我将能为您提供更有针对性的帮助。
2025-03-04
如何把ai作为培训技术手段,建立和制作港口企业管理人员、职能技术专业人员、技能人员以及理货、驾驶、起重人员培训课程
以下是为您提供的关于将 AI 作为培训技术手段建立和制作港口企业各类人员培训课程的一些建议: 首先,参考相关法律法规,如《2020 年国家人工智能倡议法案》,其中提到要为人工智能研究和发展提供持续、一致和协调的支持,包括通过拨款、合作协议、测试平台以及获取数据和计算资源等方式。 对于港口企业管理人员、职能技术专业人员、技能人员以及理货、驾驶、起重人员的培训课程制作,可以利用以下方法: 1. 支持开发自愿性的标准、最佳实践和基准,以确保培训课程的质量和有效性。 2. 为各级教育项目提供支持,在正式和非正式的学习环境中,让员工能够使用和与人工智能系统互动,并适应其对社会和经济的潜在变革性影响。 3. 支持跨学科的研究、教育和培训项目,促进学生和研究人员学习人工智能的方法和系统,培养跨学科的视角和合作,涵盖计算机科学、数学、统计学、工程、社会科学、心理学、行为科学、伦理学、安全、法律学术等相关领域的专家。 需要注意的是,在实际操作中,应根据港口企业的具体需求和人员特点,有针对性地设计和优化培训课程。
2025-02-28
智能驾驶行业现状
以下是关于智能驾驶行业现状的相关信息: 2024 年,在 AI 领域中,智能驾驶表现突出。国内 AI 行业融资总金额增加,但事件数同比下降,机构态度更谨慎,马太效应明显,资本更倾向热点和高成熟度赛道。智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头,投资事件数量和金额总数远超其他赛道,多家企业成功 IPO 为市场注入信心与活力。 从 AI 行业影响力图谱来看,智能驾驶处于第一梯队,对 AI 技术有紧密需求和强伴生性。AI 技术在不同行业的渗透和变革力受多种因素影响,行业的数据基础和用户需求是关键因素。 在 AI 应用领域,Copilot 和 AI Agent 是两种主要技术实现方式。以智能驾驶作类比,Copilot 类似于辅助驾驶,AI Agent 可视作自动驾驶。当下,Copilot 类型的应用成为大厂重点布局方向,而 AI Agent 类型的应用面临较大挑战和不确定性。
2025-01-02
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案,参照以下要求:(1) 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 (2) 重点撰写第2部分技术与服务,必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 (3) 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 (4) 整体架构可以根据选题进行调整,可适当增加章节或者删减。 (5) 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上,不少于10000字,小四,宋体。 以下为一篇样稿,可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容,您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充: 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛,正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,使汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中,AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面,AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中,AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据,优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面,AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略,提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合:采用多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析,提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策:基于深度神经网络,训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据,让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策,如加速、减速、转向等。 模拟训练:利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中,可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景,加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警:利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据,如车速、加速度、转向角度等,以及外部环境信息,如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时,及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动:基于 AI 的图像识别和距离检测技术,当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时,自动启动紧急制动系统,降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习:通过收集驾驶员的日常操作数据,如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等,利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐:根据学习到的偏好,为驾驶员提供个性化的推荐,如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析:安装各类传感器收集车辆的运行数据,如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析,挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型:建立基于机器学习的故障预测模型,提前预测可能出现的故障,并及时通知驾驶员和维修人员,安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测:利用机器视觉技术和 AI 算法,对生产线上的汽车零部件进行自动检测,识别缺陷和瑕疵,提高产品质量。 生产流程优化:通过分析生产数据,如设备运行状态、生产节拍等,利用 AI 优化生产流程,提高生产效率,降低生产成本。 三、财务分析(可根据情况适当缩减) 1. 初始投资 技术研发费用:包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本:为实现自动驾驶功能,对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用:持续收集车辆运行数据和环境数据,并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本:对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值:配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价,增加销售收入。 服务订阅费用:为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况,进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
帮我想想三年内有争议有公众性时效性的新闻评议选题,关于无人驾驶的,贴近生活,有新意。 例子:《强制加班不应该成为企业文化》《不敢看体检报告,是我们这一代人的命吗》《理发师因听得懂话爆火,这份作业值得抄》《“网红探墓”别“自挖坟墓”》《大学生挂科8门后离奇失踪,学校有责任吗》《不招疫情班应届生,一种赤裸裸的求职歧视》
以下是为您提供的一些关于无人驾驶三年内有争议、有公众性时效性且贴近生活、有新意的新闻评议选题: 1. 《无人驾驶汽车事故频发,谁来负责?》 2. 《无人驾驶能否解决城市交通拥堵难题?》 3. 《无人驾驶普及,传统司机将何去何从?》 4. 《无人驾驶技术,是便利还是安全隐患?》 5. 《无人驾驶车辆的隐私保护,你放心吗?》 6. 《无人驾驶时代,驾照是否会成为历史?》 7. 《无人驾驶汽车的保险政策,公平吗?》 8. 《无人驾驶上路,行人安全如何保障?》 9. 《无人驾驶出租车,你敢坐吗?》 10. 《无人驾驶公交,能否改变城市出行方式?》
2024-12-05
智能驾驶未来三年会怎么发展
未来三年智能驾驶的发展可能呈现以下趋势: 安全性方面:L4 智能驾驶可能是第一个具身智能最大的应用场景,目前其安全性比人类高 10 倍。 技术应用方面:FSD 会带来新机会,将大模型带入无人驾驶。但接入物理世界会面临很多现实问题。 发展阶段方面:05 年处于信息智能阶段,510 年进入物理智能(具身智能)阶段。 应用普及方面:重 AI 的 AI 原生硬件会更大规模普及,关键转折点是找到使用上的刚需,如自动驾驶。但目前最重要的 AI 原生应用是自动驾驶。 能力提升方面:用多模态做感知,虽目前不如特斯拉的最先进技术,但三五年之后可能会汇合。
2024-12-03