还没有开始学习生成式人工智能？吴恩达博士教你如何掌握生成式人工智能
分享国外大牛整理的心得，关于吴恩达博士（Andrew Ng）制作的《Generative AI for Everyone》课程。这位专家的课程启发我深入学习AI，希望每个人都能充分利用这一技术。
学习完成后，他总结了九个对自己极具价值的知识点，并希望通过分享这些收获，帮助每个人更好地理解和应用AI，同时也为自己留下一份学习的存档
强烈推荐有兴趣的朋友投入一点时间，直接去深入学习吴博士的这门课程。课程内容丰富，全免费，在deeplearning的网站：DeepLearning.AI: Start or Advance Your Career in AI，有中文字幕，非常容易理解。这位大牛页谦虚表达自己的分享只是作为导读，真正的学习还是要亲自去体验。
生成AI入门
AI工作法则
AI其实是一种工具组合，其中生成式AI只是AI大家族中的一员。它特别擅长处理非结构化的数据，如文字、视频、音频和图片，这也是为什么它与我们的日常生活息息相关。
一个有效的类比是将AI视作一个刚毕业的大学生，如果你安排的工作说明，能让一个没有工作经验的大学生理解并进行（比如按照操作说明去回复顾客的邮件），那么这项工作就基本可以交给AI来做。这个类比非常有助于我们更好地理解如何指派AI工作。
RAG技术解析
Retrieval Augmented Generation（RAG）是一种革命性的AI技术，它通过检索和生成的结合，显著提升了AI处理非结构化数据的能力。对于内容创作者来说，这意味着可以将大量的文本数据、如播客剧本、文章或报告等，输入给AI系统。RAG技术能够在这些数据中检索相关信息，然后基于检索到的信息生成新的内容。这不仅大幅度提高了内容创作的效率，也使得内容更加丰富、精准。比如，播客制作人可以利用RAG技术，快速找到与他们即将讨论主题相关的资料或案例，从而使播客内容更加深入和有吸引力。此外，RAG技术还适用于多种场景，包括但不限于学术研究、市场分析、创意写作等，为各领域的专业人士提供了强大的工具，帮助他们在信息海洋中快速定位并创造出具有价值的新内容。
AI代理（Agent）的概念
AI代理（Agent）的概念及其对我们生活和工作的深远影响。AI代理是一种能够在接收到任务后，利用不同工具实时处理问题，甚至在现实世界中进行交互的技术。这让我想到了一个极端的例子：假设存在一个不受道德和法律限制的AI杀手，它能够根据给定的指令，通过分析目标的习惯和弱点来制定刺杀计划（比如操作交通信号制造车祸）。这种想法虽然极端，却揭示了为什么许多AI大公司，包括Meta和OpenAI，对AI代理的应用持谨慎态度。因为AI的这些操作可能导致不可逆的后果和严重伤害。
AI商业应用（相信这是很多人感兴趣的话题）
在课程的第三周中，吴恩达教授探讨了AI在商业和社会中的应用，我认为这是整个课程中最有价值的部分。他介绍了如何将AI作为思考工具，帮助我们更高效地完成工作。例如，通过AI，我们可以快速获得反馈，启发新的思路，从而加速创造过程。
他还提到了AI在提高特定工作任务效率方面的潜力，而不是改变工作本身。这意味着我们可以通过分析自己的工作任务，识别出哪些部分可以借助AI来提高效率。
这一块，可以通过在线工具Oneonline去分析自己的岗位所涉及的具体task，再来分析哪些task可以由AI来代替。
AI赋能变革
AI对高收入的知识型工作，如程序员、设计师、律师和医生的影响尤为显著，因为它直接冲击了知识工作者的工作方式。
通用AI（General AI）和生成式AI的发展，虽然还有很长的路要走，但已经开始重塑我们对知识和技能的需求。我们每个人都有机会利用AI工具，为自己打造一个增强个人能力的“军队”，无论是在知识产权、内容创作还是日常工作中。
AI在未来
一年多打磨，我们的AI团队现向外界开放服务，旨在助力每个企业与个人引领时代潮流，将先进科技与创新想法完美融合!
告别昂贵服务费和缺人烦恼,再见漫长交付周期
无限创意风格,分分钟生成专业级作品
感受 AI 带来的全新工作体验！
欢迎各大品牌方、媒体、科技企业、知名IP等合作
合作请联系负责人微信：Milo-1101
--END--