2025最新AI智能体学习路线图

零基础如何入门AI智能体?智能体来了为你梳理完整学习路径。

🧠智能体来了课程主体线路

下图描绘了智能体学习的整体思路,细节内容颇多,今天给各位看官讲解部分,关注博主,详细细节后续会持续更新。

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大纲打造旨在解决商户(个体)的痛点【做产品的不懂流量、做流量的不懂运营、做运营的不懂成交】而设计,形成完整的闭环。

  • 专业技能:掌握后就具备了做产品的基础能力
  • 项目经验:智能体项目可以让你做出商用产品,并且能举一反三,产出其它行业的智能体项目,实现后面的差异化变米。
  • IP运营:短视频、直播、大模型SEO的掌握可以让你获取大量流量
  • IP运营:矩阵投流、直播、大模型电商的掌握可以让你明白运营逻辑的同时,完成成交

课程的设计核心:智能体专业技能是工具,IP打造和产品运营变米才是最终目的。

🚀 专业技能

🔹智能体基础

此技能是智能体开发的基石,智能体项目开发都是建立在这些基础技能之上的。课程在讲解这些知识点的时候会安排相应的小案例来加强实操和理解。

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  • 专业技能主要围绕扣子平台(大众群体易上手)展开,这里先从智能体相关的一些概念入手,让大家对这个行业有一个基本的认知。
  • 接下来就开始认识coze平台,理解coze空间组织架构,coze页面功能面板介绍,方便后续的操作。
  • 然后快速开发一个智能体,加深对智能体能力的理解以及coze页面功能面板的熟悉度。
  • 透过coze页面功能面板,这里为大家梳理了一个智能体涉到的功能组件图解。

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  • 接下来针对上图给定的相关知识点,课程给出了对应的讲解。

🔹python课程和智能体

我们是有必要简单学习一下python知识的,这样有利于大家更好的理解智能体相关技术,从而方便后续智能体项目的开发。至于python课程的难度会根据班级学生的情况进行调整,但主体核心内容如下图所示。

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课程在每讲完一个python知识点后,都会讲解智能体对应的内容,这样能够好的理解这些技术。

🔹智能体高级

课程设计这块内容,主要是为了进一步完善一个智能体的功能,主要涉及到卡片、插件和数据库的知识。每个知识点讲解完毕后都会给出对应的实战案例(下图列举了部分)来加强实操。

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🔹全平台

前面在讲解智能体的时候,考虑到新手操作的友好性,课程前期选择使用coze平台来进行开发。接下来的课程会涉及到其它的平台开发,这里值得注意的是:各个平台都有自己独有的优势,它们的出现不是为了取代,而是互补,用户根据自己的应用场景来决定选择具体的平台。课程主要讲解常用的4个平台,至于它们之前的区别,稍后博主会单独出具一个文档。

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🔹综合案例

学习技术是为了运用,本章节列举了部分案例(下图),这些案例都是为了对智能体专业技能操作的加强,课程在讲解的时候是将这些案例穿插到前面的知识点中去的。

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🎯项目经验(IP运营)

🔹智能体项目(可商用)

通过智能体专业技能的学习,大家都已经具备了智能体开发的能力,为了打造商业闭环,课程会讲解一些可商用的项目(部分如下图)。

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至于如何进行商用,课程在讲解完这些项目后,都会针对性的讲解每个项目商业化的场景,让学者在此刻就可以实现变米。此项内容博主后期会专门录制视频进行讲解~

🔹短视频

不同于其它机构,智能体来了在讲解智能体专业技能(做产品)后,还要教大家如何获取流量,这些都是变米的有效途径。而做流量就绕不开短视频和直播,其中短视频制作有以下类别。

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  • 资讯类:从手动剪辑变成智能体全流程制作。
  • 科技大佬:手动剪辑(教剪映的操作),解剖科技大司马的短视频,让自己的短视频快速涨粉。
  • 口播:通过手机录制最新最热事件相关内容的短视频,这类视频主要是通过话题来快速涨粉。
  • 演讲:OBS+绿幕
  • 干货:具体的技能讲解,比如——今天给大家分享一下【科技大佬】短视频制作方法,第一步xxxx,第二步xxx。。。。

每一个类别老师都会手把手教大家实操,并完成相关作品。

🔹直播

直播是获取流量和变米的重要途径,通过智能体做的产品,借助直播可以实现获取流量和变米的目的。而直播会涉及很多细节问题,课程都会逐一讲到,具体大纲内容如下:

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课程中,大模型SEO、大模型电商、矩阵投流都是实操性的内容,文字板述繁琐且效果不好,这里不再赘述。值得一提的是,这几个实操板块是获取流量和变米的绝佳途径(市面上基本不会讲解这个内容)。

✅结语

文章前面给出的是智能体来了课程学习的一个整体线路,分支较多,在后续的博文中会陆续讲到。这里给大家一个学习建议,希望能帮助到大家~

  • 边学边做:每学一个模块就做一个小项目。
  • 重实践轻公式:智能体更偏向工程实现。
  • 加入社区:可以关注开源项目(LangChain、Autogen、CrewAI)。
  • 多问多用AI:你可以用ChatGPT来解释每一段代码或原理。
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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