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人工智能快速应用指南：形成概念、建立认知、学以致用

2024-08-14 16:17:53   0  举报

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本教程专为零基础但具备一定计算机理论知识和操作能力的读者设计，旨在从最基础的概念入手，引导读者逐步了解和掌握人工智能的概念和应用技能。转载自不舟AI：https://www.buzhou.ai/

人工智能

AI教程

AI应用

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大纲/内容

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Gemini

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百度文心一言

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DeepAI

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阿里通义千问

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Coze

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抖音豆包

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清华智谱清言

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Vicuna-13B

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ciciai

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讯飞星火

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扣子

01. AI聊天机器人（Al ChatBots）

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Perplexity AI

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360AI搜索

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02. AI搜索引擎（Al Search Engine）

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Adobe Firefly

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CF Spark

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Wepik by freepik

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MasterGo AI

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即时AI

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创客贴AI

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Autodraw

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Pixelied Image AI

03. AI设计工具（Al Design Tool）

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Raycast AI

04. AI写作生成器（Al Writer Generator）

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JanitorAI

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SpicyChat AI

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CrushOn

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05. AI角色生成器（Al Character Generator）

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酷表ChatExcel

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OpenAI in Spreadsheet

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06. AI表格工具（AI Table Tools）

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07. AI音乐生成工具（AI Music Generation Tools）

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08. AI图像生成器（Al lmage Generator）

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09. AI 营销写作（AI Marketing Writing）

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Nero AI Image Upscaler

10. AI图像编辑器（Al lmage Editor）

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AskYourPdf

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LightPDF AI

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11. AI ChatPDF（AI ChatPDF）

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Fin AI bot

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Crisp MagicReply

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Vtiger Calculus AI

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Chatfuel AI

12. AI客户支持（Al Customer Support）

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Beacons AI 2.0

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Robly Email Marketing

13. 营销工具（Marketing Tool）

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ChatGPT Writer

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Zarla AI

14. AI 邮件助手（AI Mail Assistant）

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Quillbot Paraphraser

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Netus AI

15. AI改写工具（Al Paraphrasing Tools）

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Civitai

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Huggingface

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Replicate

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魔搭社区-阿里达摩院

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Lightning AI

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Gradio

16. 模型训练与部署（Model Training & Deployment）

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Rask AI

17. AI视频编辑（Al Video Editing）

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18. AI 3D 生成（AI 3D Generation）

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Pika Art

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19. AI视频生成器（Al Video Generators）

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Slidesgo

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Tome

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Beautiful.ai

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PresentationsAI

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SlidesAI

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博思AI白板

20. AI演示制作工具（Al Presentation Maker）

行业

熟悉各种AI平台和工具的注册和使用流程，如Google Colab、Kaggle等，关键是验证和支付能力。

掌握常见的在线支付手段，必要时能够购买或订阅相关服务或资源以支持AI研究与开发。

支付

精通互联网资源的搜索与应用，能够高效查找、获取和利用公开数据集、预训练模型和学术论文。

网络

作为人工智能初学者，要使用好大语言模型（LLM），掌握提示工程至关重要，能够生成有效的提示词（prompts）来引导和优化语言模型，如GPT-4等，使其输出符合预期。提示工程是向 LLM 提供清晰且信息丰富的提示，以生成高质量输出的艺术。

了解 LLM 的内部工作原理，包括其架构、训练数据和生成过程，将帮助您编写更有效的提示。

01. 理解 LLM 的工作原理

提示模板提供了编写有效提示的结构化框架。了解不同的提示模板，如输入-输出对、问题-回答和摘要，将使您能够根据特定任务定制提示。

02. 掌握提示模板

上下文设置提供了 LLM 执行任务所需的背景信息。了解如何使用上下文设置来设置场景、定义术语和提供示例，将提高输出的准确性和相关性。

03. 使用上下文设置

示例可以指导 LLM 理解您的意图并生成符合您期望的输出。了解如何使用正例和反例来微调 LLM 的响应，将显着提高其性能。

04. 提供示例

LLM 可以生成不同格式的输出，如文本、代码和图像。了解如何使用特定于模型的指令来控制输出格式，将使您能够根据您的需要定制响应。

05. 控制输出格式

提示工程是一个迭代的过程。通过评估不同提示的输出并根据需要进行调整，您可以逐步优化提示，以获得最佳结果。

06. 评估和迭代

有许多提示工程工具可用，如 PromptSonic 和 OpenAI Playground。了解这些工具的功能，如提示模板、示例库和交互式界面，将加快您的学习过程。

07. 利用提示工程工具

你作为一名人工智能提示词优化专家，为了提高人工智能大模型回答质量和准确性，你需要运用先进的自然语言处理技术和深度学习算法来分析和改善用户提交的提示词，确保每个提示词都是精准、具体、高度相关，并能够引导大模型生成最优质的输出。请从以下几个方面对给出的提示词进行优化：1.评估给定的提示词，识别关键信息的缺失、潜在的歧义和不清晰的表达。2.重构和完善提示词，比如增加具体化的背景信息、定义问题的范围、确定专业术语和关键概念。3.整合广泛的知识领域，从技术、科学、艺术到社会科学等各个领域对提示词进行优化。请优化以下括号中提示词内容，然后只输出优化后的提示词内容即可，无需额外说明，提示词如下：

将以上提示词复制到 ChatGPT、Gemini、Claude、文心一言、豆包等大语言模型即可得到优化后的提示词。

08. 通过大语言模型优化提示词

提示词工程

至少掌握一种编程语言，如Python，这是实现和调试AI模型不可或缺的技能。

编程

具备将AI模型部署到生产环境的能力，包括了解云计算服务、API接口开发等。在实际问题中运用不同的机器学习和深度学习算法，能够进行算法选择、参数调优和性能评估。

实施

保持对前沿技术的关注和学习，不断更新自己的知识库，跟进最新的研究动态和技术发展。

学习

能力

AI时代（The AI Era）AI 小白入门教程： https://www.buzhou.ai/↗

适用于所有人的人工智能课程： https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone↗

LearnPrompting提示工程课程： https://learnprompting.org/zh-Hans/docs/intro↗

提示工程指南： www.promptingguide.ai/ ↗

吴恩达大模型系列课程中文版： https://datawhalechina.github.io/llm-cookbook/ ↗

课程

AI快捷指令： https://prompt.vercel.wapple.cn/ ↗

文生图提示词可视化编辑器： https://label.tool.wapple.cn/ ↗

GPT-3.5（免费免登录）： https://mj.buzhou.ai/ ↗

AI免费资源整理： https://homer.buzhou.ai/↗（长期持续更新）

工具

各种互联网资源： https://github.com/AIconjurer/MagicResources ↗

资源

本文专为零基础但具备一定计算机理论知识和操作能力的读者设计，旨在从最基础的概念入手，引导读者逐步了解和掌握人工智能的概念和应用技能。在信息技术飞速发展的今天，人工智能（AI）已经成为推动社会进步的重要力量之一。它不仅影响深远，还与我们的日常生活息息相关。我们已经进入了一个新时代，AI不仅能模拟人类智能，还在医疗诊断、金融分析、智能制造和自动驾驶等领域扮演着关键角色。随着算法的进步、数据的爆炸性增长以及计算能力的大幅提升，AI展现出了前所未有的能力，变得更加智能和自适应。通过处理和学习海量信息，AI能够不断优化决策过程，突破传统界限，推动各行各业的革新。如今，AI不再是科幻小说中的幻想，而是现实世界的重要组成部分，深刻改变着我们的工作、学习和生活方式。毫无疑问，AI时代的大幕已经拉开，它将为人类未来的发展描绘出一幅新的蓝图。值得注意的是，AI作为一种工具，其价值在于使用者如何操控和应用。要想熟练运用AI，我们不仅需要遵守各大AI模型的使用规范和方法，更重要的是提升自身的认知水平，特别是拓宽认知视野，这样才能借助AI来深化自己的理解。有效利用AI并非易事。我们必须学会如何与AI进行有效沟通。明确问题并清晰表述是获得准确答案的前提。如果输入的问题模糊或错误，那么输出的结果也会偏离预期。因此，深入理解和掌握具体的AI模型至关重要。我们还需要明白，AI并非无所不能，也并非总是正确的。有时，AI可能会出现误判或误导。因此，作为使用者，我们需要具备对AI输出结果的判断力，并知道如何去验证它们。而要做到这一点，就需要我们拥有足够广泛的知识储备，明确概念，理清逻辑，而不是盲目接受AI的所有结果。本文的重点是使读者能够快速掌握人工智能技能，以便在工作和生活中解决实际问题，提高效率，降低成本。AI时代悄然而至，未来已来。

前言

理解人工智能的核心概念是迈向这一领域的第一步。在本章节中，我们将详细解释20个关键的人工智能相关概念，包括人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理和计算机视觉等。这些概念是理解和应用人工智能技术的基础。无论你是初学者，还是有一定基础的学习者，通过对这些概念的深入了解，你将能更好地把握人工智能的本质和应用场景。

人工智能是指让计算机或机器能够模拟人类的智能行为，如学习、推理、解决问题、自我修正等。就像科幻电影中的智能机器人，能理解和响应复杂环境，做出决策。

机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机系统通过经验和数据进行学习，而不是简单地执行预定义的程序指令。就像孩子通过观察和尝试来学习新事物，机器学习算法也能从大量数据中“学习”并改进其性能。

深度学习是机器学习的一种高级形式，它使用多层神经网络来模拟人脑的学习过程。这些网络能够自动从原始数据中提取复杂的特征，从而解决更高级的任务，如图像识别和语音识别。

03.深度学习（Deep Learning）

神经网络是深度学习的基础，它由大量相互连接的节点（神经元）组成，每个节点接收输入信号，并根据其权重和激活函数处理这些信号，然后输出到下一个节点。这就像大脑中的神经元网络，通过电信号传递信息。

04.神经网络（Neural Network）

NLP是人工智能领域的一个重要方向，它使计算机能够理解和生成人类自然语言。比如，自动翻译、智能客服、文本摘要等都是NLP的应用实例。

计算机视觉是使计算机能够“看”并理解图像和视频内容的技术。它涉及图像识别、物体检测、场景理解等多个方面，是自动驾驶、医学影像分析等领域的关键技术。

06.计算机视觉（Computer Vision）

强化学习是一种通过试错来学习的方法，计算机在与环境的互动中根据反馈（奖励或惩罚）来优化其行为策略。就像训练宠物狗坐下和待命一样，通过不断尝试和奖励来学会正确的行为。

算法是一系列解决问题的明确步骤。在人工智能中，算法指导计算机如何处理和分析数据，以完成特定任务。

08.算法（Algorithm）