从头学的路径是什么

对于小白从头开始学习 AGI 并集中于应用层面，建议您按照以下步骤进行： 1. 记忆：先了解 AGI 的历史、基本术语、重要概念、方法和原理等。 2. 理解：进一步了解 AGI 领域的主要思想。 3. 应用：深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc ）、绘画（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5ddwxfkMiVUZBkQXN7cgXf4nOb ）和语音（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ZXPiw2OuLi2YsxkkmaLcPTyInrc ）产品，每天使用它们来解决实际问题或提升效率（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A0Y0wpBOcig7HLkSFNcceTA6nwb ）。 4. 分析：大量阅读各类文章（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/YjJgwbKnriZBZ0kVn6Kc1gSKnsf?table=tblsQKR3a22uFqsp ）、视频（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/LEnvwwEy0iufT3k4kfVc8Ehenvf?table=tbllpoPWJn6MNOR6&view=vew68BlUHo ）以及行业报告（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/FnXcwGrwSimQxnkNo1kcJzPYn7f ），理解各知识之间的关系。 此外，您还可以观看以下两个对建立框架有帮助的视频： 1. 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili（https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893 ），由林粒粒呀（女神）主讲，和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课，新手友好，50 分钟速通 AI 大模型原理。 2. 用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili（https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1 ），某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，两期内容都值得观看。

对于 AI 小白想要系统学习 AI 并应用于工作，您可以按照以下步骤从头开始： 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： 参考「」，其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。 6. 参考他人的学习经验： 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，了解他人的学习模式和经验。比如作者采用输入→模仿→自发创造的模式，并且学习资源都是免费开源的。 总之，学习 AI 需要耐心和持续的努力，祝您学习顺利！

新手学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续努力。以下是一些建议： 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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始学习之旅： 参考「」，找到为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习，比如掌握提示词技巧。 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，欢迎实践后分享。 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，获得实际应用中的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 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。 MIT 为孩子开设的免费 AI 课学习方法： 点开官网后，建议从第一课第一节按照顺序学，不要按年龄跳着学，因为后面有的内容基于前面几节课。 进入官网前先做两个准备工作：以家长身份用常用邮箱简单注册，未来输入邮箱即可登录网站，无需密码；确保有可用的 Google 账号，因为课程所需的 PDF 文件都存在 Google 文档中，登录一次即可进行后续操作。 网站支持多种语言翻译，找到中文可全站翻译（但下载的 PDF 文件全是英文）。 对于孩子较小的家长，这门课程优点是对家长“AI 前置知识”要求不高，缺点是需要较多时间带孩子学习。比如在《什么是 AI》这节课，可将教学指南和 PPT 一起打开，从基础的 AI 词汇开始，让孩子判断哪些事物算真正的 AI，接着学习“数据集”的概念。

学习 AI 是一个长期的过程，新手可以参考以下步骤： 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，如李宏毅老师的课程。 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，包括图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习，比如掌握提示词的技巧。 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。 在知识库中有很多实践后的作品和文章分享，欢迎实践后进行分享。 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进行互动，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，激发对 AI 潜力的认识。 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。 MIT 为孩子开设的免费 AI 课学习方法如下： 点开官网后，建议从第一课第一节按照顺序学习，而不是按年龄跳着学，因为后面有的内容建立在前面几节课基础上。 进入官网后先做两个准备工作： 以家长身份，用常用邮箱进行简单注册，未来输入邮箱即可登录网站，无需密码。 确保有能用的 Google 账号，因为课程所需的 pdf 文件都存在 Google 文档中，点开后可操作和下载，刚开始登陆一次 Google 账号即可进行后面的所有操作。 网站支持翻译成多种语言，找到中文可全站翻译（但网站里下载的 pdf 文件全是英文）。 以第一节《什么是 AI？》为例，针对 8 18 岁孩子，学到三个模块：收集数据集、训练算法和预测新数据。对于孩子较小的家长，这门课程需要足够多时间将视频看完，研究教学指南并带孩子学习，但优点是对家长的“AI 前置知识”要求不高。比如从最基础的 AI 词汇开始，让孩子判断哪些事物算真正的 AI，接着进入“数据集”的概念学习。

以下是为新手从头学习 AI 提供的建议： 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，可根据自己的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自己的作品。 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，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自己的成就。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。

以下是为您制定的从零基础开始学习 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。 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。同时，建议您掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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，在知识库中也有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后进行分享。 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，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。 六、设计自己的学习路径 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法。 七、参考他人学习经验 您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，了解作者从零基础到逐渐掌握 AI 的过程和方法。但需要注意，其中的学习内容可能因 AI 发展而有所变化，您可以在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。 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。

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。

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。

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。

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

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！

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。