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AI可以从事什么行业

Answer

AI 已经广泛应用于众多行业,以下是一些主要的应用领域:

  1. 医疗保健:
    • 医学影像分析:用于分析医学图像辅助诊断疾病。
    • 药物研发:加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。
    • 个性化医疗:分析患者数据提供个性化治疗方案。
    • 机器人辅助手术:控制手术机器人提高手术精度和安全性。
  2. 金融服务:
    • 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。
    • 信用评估:评估借款人信用风险,辅助贷款决策。
    • 投资分析:分析市场数据帮助投资者做出明智投资决策。
    • 客户服务:提供 24/7 客户服务,回答常见问题。
  3. 零售和电子商务:
    • 产品推荐:分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。
    • 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。
    • 动态定价:根据市场需求调整产品价格。
    • 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。
  4. 制造业:
    • 预测性维护:预测机器故障避免停机。
    • 质量控制:检测产品缺陷提高产品质量。
    • 供应链管理:优化供应链提高效率降低成本。
    • 机器人自动化:控制工业机器人提高生产效率。
  5. 交通运输:
    • 自动驾驶:开发自动驾驶汽车提高交通安全性和效率。
    • 交通管理:优化交通信号灯和交通流量缓解拥堵。
    • 物流和配送:优化物流路线和配送计划降低运输成本。
    • 无人机送货:将货物快速送达偏远地区。
  6. 其他应用场景:
    • 教育:提供个性化学习体验。
    • 农业:分析农田数据提高农作物产量和质量。
    • 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。
    • 能源:优化能源使用提高能源效率。

在汽车行业,AI 的应用案例包括:

  1. 自动驾驶技术:利用图像识别、传感器数据分析和决策制定实现自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试。
  2. 车辆安全系统:增强车辆安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。
  3. 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。
  4. 预测性维护:分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。
  5. 生产自动化:在汽车制造中自动化生产线,提高生产效率和质量控制。
  6. 销售和市场分析:分析市场趋势、消费者行为和销售数据制定营销策略和优化产品定价。
  7. 电动化和能源管理:优化电动汽车电池管理和充电策略。
  8. 共享出行服务:优化路线规划、调度车辆和定价策略。
  9. 语音助手和车载娱乐:通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。
  10. 车辆远程监控和诊断:远程监控车辆状态提供实时诊断和支持。

人工智能的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

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

References

问:请问 AI 有哪些应用场景?

人工智能(AI)已经渗透到各行各业,并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景:1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像,例如X射线、CT扫描和MRI,以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务,并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据,向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务,回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障,帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷,提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链,提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人,提高生产效率。5.交通运输:

问:请问 AI 有哪些应用场景?

自动驾驶:AI可以用于开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。交通管理:AI可以用于优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。物流和配送:AI可以用于优化物流路线和配送计划,降低运输成本。无人机送货:AI可以用于无人机送货,将货物快速送达偏远地区。6.其他应用场景:教育:AI可以用于个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。农业:AI可以用于分析农田数据,提高农作物的产量和质量。娱乐:AI可以用于开发虚拟现实和增强现实体验。能源:AI可以用于优化能源的使用,提高能源效率。人工智能的应用场景还在不断扩展,未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

问:人工智能在汽车行业的应用案例

人工智能(AI)在汽车行业的应用已经非常广泛,它正在改变汽车的设计、制造、销售和使用方式。以下是一些人工智能在汽车行业的应用案例:1.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,自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。公司如特斯拉(Tesla)、Waymo和Cruise等都在开发和测试自动驾驶汽车。2.车辆安全系统:AI被用于增强车辆的安全性能,如自动紧急制动(AEB)、车道保持辅助(LKA)和盲点检测系统。这些系统通过分析来自摄像头和传感器的数据来预防事故。3.个性化用户体验:AI可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统。这提供了更加个性化和舒适的驾驶体验。4.预测性维护:通过分析车辆的实时数据,AI可以预测潜在的故障和维护需求,从而减少停机时间和维修成本。这有助于提高车辆的可靠性和效率。5.生产自动化:在汽车制造过程中,AI被用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。AI系统可以监测设备状态,优化生产流程,并减少人为错误。6.销售和市场分析:汽车公司使用AI来分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以便更好地理解客户需求,制定营销策略和优化产品定价。7.电动化和能源管理:AI在电动汽车(EV)的电池管理和充电策略中发挥作用,通过优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。8.共享出行服务:AI支持的共享出行服务,如Uber和Lyft,使用AI来优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。9.语音助手和车载娱乐:AI驱动的语音助手,如Amazon Alexa Auto和Google Assistant,允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。10.车辆远程监控和诊断:AI系统可以远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持,帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。

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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
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
从事AI工作,需要什么样的能力
从事 AI 工作需要具备以下能力: 1. 熟悉各种 AI 工具:了解不同 AI 工具的特点和用途,根据具体任务选择合适的工具。例如,写标题可用 ChatGPT,写文章可用 Claude,检查文本错别字和病句可用秘塔写作猫的 AI 纠错功能。 2. 编写提示词:这是用好 AI 工具的关键。要用 AI 能理解的语言,清晰说明需求、任务内容和步骤,搭建起人与 AI 之间的“沟通桥梁”,让 AI 明白要做什么和怎么做。 3. 搭建 AI 智能体:让其替代人工,使用多个 AI 工具协同工作,自动完成任务。 此外,从“AI 摊主速成脑暴会”的相关内容来看,具备以下方面的能力和背景也有助于从事 AI 工作: 1. 技术背景:包括编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等,是 AI 行业内的技术专家或初学者。 2. 产品开发与管理经验:有产品经理的经验,尤其在互联网和 AI 产品开发方面,具备项目管理与执行能力。 3. 多元化应用场景经验:广泛涉足 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等 AI 应用场景。 4. AI 学习与技能提升:处于 AI 技术的初学阶段,渴望通过学习提升技能,并将 AI 技术应用到实际工作和生活中。 5. 内容创作与营销能力:包括自媒体运营、视频博主、内容创作者所具有的文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力,以及营销和品牌运营人士所掌握的商业化路径和解决方案提供能力。 6. 活动策划与执行能力:有丰富的活动策划和运营经验,涉及线下工作坊、社群活动、比赛等,具备资源整合和组织协调能力。
2025-04-09
我想在未来从事ai事业,现在该如何学习ai,
如果您想在未来从事 AI 事业,以下是一些学习建议: 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,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,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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 可以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,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 AI 的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点包括: 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。
2025-03-26
请问普通人怎么从事ai产品经理
普通人要从事 AI 产品经理,可以从以下几个方面入手: 1. 技术背景:具备扎实的编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等技术知识,这对于理解和推动 AI 产品的开发至关重要。 2. 产品开发与管理经验:积累互联网和 AI 产品开发方面的经验,提升项目管理与执行能力,以推动产品的落地与优化。 3. 多元化应用场景:了解 AI 在 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等各行业的应用。 4. 学习与技能提升:处于 AI 技术初学阶段的人,要通过学习提升技能,并将其应用到实际工作和生活中。 5. 工具使用:广泛使用生成式 AI 工具,如 Midjourney、Stable Diffusion(SD)、Coze、GPT 等,培养对工具的熟悉度和运用能力。 6. 协作与共学:积极参与各种 AI 学习社群和线上线下活动,与他人共学交流,提升技能与认知。 7. 内容创作:具备自媒体运营、视频制作、文案策划等内容创作能力。 8. 营销与品牌运营:掌握商业化路径,将 AI 技术与商业化需求结合,提供完整解决方案。 9. 活动策划与执行:积累活动策划和运营经验,具备资源整合和组织协调能力。
2025-03-21
我是一个AI小白,从事基础建设土木工程行业。请你给我制定一个AI学习计划,特别是相关软件学习,联动。
对于您这样从事基础建设土木工程行业的 AI 小白,以下是为您制定的一个初步的 AI 学习计划: 一、基础知识学习 1. 在线课程:推荐您在 Coursera、EdX 等平台上搜索关于人工智能基础的课程,了解 AI 的基本概念、发展历程和应用领域。 2. 书籍阅读:可以阅读《人工智能:一种现代方法》《机器学习》等入门书籍,建立对 AI 的理论框架认识。 二、相关软件学习 1. Python 编程语言:这是 AI 开发中常用的语言。您可以通过在线教程(如菜鸟教程、廖雪峰的 Python 教程)学习 Python 的基础语法和数据结构。 2. TensorFlow 和 PyTorch:这是两个主流的深度学习框架。您可以从它们的官方文档入手,学习如何搭建和训练简单的神经网络模型。 三、实践项目 1. 尝试使用 Python 实现一些简单的机器学习算法,如线性回归、决策树等。 2. 参与开源项目或者在 Kaggle 等平台上参加竞赛,积累实践经验。 四、与土木工程行业结合 1. 研究如何将 AI 技术应用于土木工程中的结构分析、材料性能预测等方面。 2. 关注土木工程领域中使用 AI 的最新案例和研究成果。 学习 AI 是一个长期的过程,需要您保持耐心和持续的学习热情。祝您学习顺利!
2025-03-04
关于从事ai的就业前景
以下是关于从事 AI 就业前景的相关信息: 在 AI 时代,技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能,如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。因为 AI 虽能输出代码,但无法建立团队、跨越文化交流或激发团队创造力,所以技术就业市场会为能融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。 对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者,需重新思考职业生涯规划,可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 生成式人工智能正在重塑技术就业市场的未来,带来挑战的同时也提供新机遇。技术专业人士关键在于理解并适应变化,发展不可替代的技能,在新生态中找到位置。 在就业方面: 1. 学生和应届毕业生:可通过相关产品了解 AI 技术在不同职业中的应用,评估兴趣和技能,选择职业路径并制定规划,还能根据职业目标获得个性化学习建议和资源提升技能。 2. 职场新人和职业转换者:职场新人能制定职业发展计划,明确短期和长期目标。希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者,可获得详细转型路径和必要技能培训资源。 3. 企业:可利用产品评估应聘者 AI 技能水平,选择合适候选人,为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议,培养内部 AI 人才,为员工制定个性化职业发展计划,提升员工职业满意度和留任率。 4. 教育机构:可将相关产品作为学生职业指导一部分,帮助了解职业机会和发展路径,提升就业率,还能根据市场需求和学生职业规划优化课程设置,提供针对性 AI 技能培训。 5. 职业咨询师:可使用产品为客户提供更精准职业规划建议和技能评估,基于产品提供的市场数据和职业趋势分析,为客户提供更全面和前瞻性的职业指导。 此外,AI 就业市场存在一些情况: 1. 鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别,除看招聘评价,还要提前收集其他信息。 2. 部分企业未搞懂 AI 能带来的价值,求职者要有咨询和商业化思维,帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理定位不同,岗位职责和任职要求也不同,会逐渐统一标准,这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会,目前应用层机会在“AI+行业”,只懂 AI 或行业是不够的,业务创新也很重要。
2025-02-10
从事20年的健康管理教练如何从0到1学习AI
以下是为从事 20 年健康管理教练的您提供的从 0 到 1 学习 AI 的建议: 1. 像优秀的医生和药物开发者那样学习:成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,通过正规学校教育和学徒实践,面对面地向最出色的实践者学习。 2. 构建模型生态系统:通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI,而不是仅依赖大量数据和生成模型解决所有问题。例如,先训练生物学模型,再训练化学模型,然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。 3. 参考他人的学习经验: 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其学习模式是输入→模仿→自发创造。您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。 二师兄的经历也有一定参考价值,比如从获取安装包和教学视频迈出第一步,参与社群学习等。 4. 注重基础:预医学生从化学和生物学基础课程开始,设计新疗法的科学家也需经历多年相关学习。对于学习 AI 同样,要打好基础。 5. 保持良好的学习状态:有意愿和动力,能清醒地学进去东西。不必给自己太大压力,能学多少算多少。 6. 利用免费开源资源:很多学习资源是免费开源的,充分利用这些资源进行学习。
2025-01-30
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
AI行业目前的产业链是怎么样的
AI 行业的产业链大致可分为上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发)。 上游基础设施层:布局投入确定性强,但涉及海量资金投入,入行资源门槛高,未来国内可能更多由“国家队”承担重任。普通人若无强资源,可考虑“合作生态”的切入机会。 中游技术层:处于技术爆炸阶段,迭代速度极快。规模不大的团队或个人需慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑,竞争激烈,最终赢家通吃。 下游应用层:是广阔蓝海,尽管从业者增加并涌现出一些产品,但针对行业/细分领域的成熟应用产品不多,“杀手级”应用稀少。普通个体和小团队强烈推荐重点布局,拥有超级机会和巨大发展空间。 此外,据 SensorTower 统计,2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元,图像和视频类 AI 应用占据主导地位,对话机器人类别排名第二。从地区分布来看,北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 美国红杉资本指出,AI 供应链从下到上分为六层,各层盈利能力存在显著差异。第一层的芯片代工厂和第二层的芯片设计商保持高利润水平;第三层的工业能源供应商受益良多;第四层云厂商处于重金投入阶段;第五层的 AI 模型开发商面临亏损;第六层的应用服务商充满潜力,但市场规模有限。大型云厂商是整个供应链的“链主”。行业格局方面,头部阵营基本稳定。
2025-04-13
零基础如何学习AI从而进入AI行业
对于零基础想要学习 AI 从而进入 AI 行业的人,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,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。 如果希望继续精进,对于 AI 可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-04-12
有AI在各个行业的案例吗
以下是 AI 在各个行业的一些应用案例: 汽车行业: 1. 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,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统:AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统,通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护:分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求,减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化:在汽车制造中用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析:汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据,制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理: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。 8. 共享出行服务:如 Uber 和 Lyft 等,使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐:AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断:AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 其他行业: 1. 企业运营:包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析和销售策略咨询等。 2. 教育:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,定制化学习内容,论文初稿搭建及审核,帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 3. 游戏/媒体:定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局,出海文案生成、语言翻译及辅助广告投放和运营,数字虚拟人直播,游戏平台代码重构,AI 自动生成副本。 4. 零售/电商:舆情、投诉、突发事件监测及分析,品牌营销内容撰写及投放,自动化库存管理,自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配,客户购物趋势分析及洞察。 5. 金融/保险:个人金融理财顾问,贷款信息摘要及初始批复,识别并检测欺诈活动风险,客服中心分析及内容洞察。
2025-04-12
ai音乐的行业研究报告
以下是为您提供的关于 AI 音乐的行业研究报告相关内容: 量子位智库发布的《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》指出,AI 音乐生成技术通过学习大量音乐数据,已能创作出具有一定艺术性的音乐作品。技术发展迅速,音频模型尤其受到关注,因其能直接生成流畅自然的音乐。AI 音乐简化了音乐制作流程,为音乐产业带来变革。流媒体平台可能成为商业化的最大受益者,而传统音乐工程可能面临冲击。数据和情感表达的精准把控是技术迭代和商业化的关键。报告还提到,AI 音乐生成产品如 Suno 和 Udio 等,正在推动“人人皆可创作”的时代,同时面临技术、音乐属性和商业化等方面的挑战。 《专访 Luma AI 首席科学家:我们更相信多模态的 Scaling Law》中,Luma AI 首席科学家 Jiaming Song 在访谈中介绍了他们新推出的视频生成模型 Dream Machine。该模型旨在通过提升动作幅度来改善用户体验,以满足市场对视频生成的需求。Luma 的转型从 3D 生成到视频生成,是为了实现更高维度的 4D 表现,视频被视为实现更好 3D 效果的有效途径。Jiaming 指出,视频生成模型具备强大的 3D 一致性和光学效果,能够直接将图像转化为视频,再进一步转换为 3D 模型。 AI 音乐|2.21 资讯中,包含生成式人工智能对音乐领域的影响研究、谷歌推出 MusicRL:生成符合人类偏好的音乐、使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐、HyperGANStrument:使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑、Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型等内容。 2024 年度 AI 十大趋势报告中提到,AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI 生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的,像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调,将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。同时,AI 还能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度等,提升玩家体验。此外,许多充满灵感的开发者正在尝试将 AI 作为游戏玩法的一环,促进游戏产业变革。 相关报告链接: 《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》:https://waytoagi.feishu.cn/record/YoicrOScreZ7scct1Z3ciDM7nAd 生成式人工智能对音乐领域的影响研究报告:https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf
2025-04-11
请问有什么AI最新在零售行业的应用,最好有趣,实用有建设性
以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用: 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析:通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态,帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放:利用 AI 生成吸引人的营销文案,并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理:基于历史销售数据和其他相关因素,预测未来的库存需求,优化库存配置,降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配:提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察:深入了解消费者的购物偏好和趋势,为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外,在医疗药品零售领域,AI 也有广泛的应用: 1. 药品推荐系统:根据用户购买记录和症状描述等数据,推荐合适的非处方药品和保健品,提高销售转化率。 2. 药品库存管理:分析历史销售数据、天气、疫情等因素,预测药品需求量,优化库存策略。 3. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析:分析销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控:利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯:利用区块链等技术实现全流程的药品溯源,保障药品供应链的安全和可信度。 总之,AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本,并为企业创造更多的价值。
2025-04-10