推荐几个人工智能工具

推荐几个IT人工智能工具

今年以来,人工智能领域取得了令人瞩目的飞跃。从sora发布的文生视频开始,我们见证了人工智能技术的飞速发展。从最初的Devin,一个标志性的人工智能程序员,到现如今层出不穷的大模型,再到最近备受瞩目的ChatGPT-4,人工智能已经具备了视觉识别、语音交互和深度思考的能力,距离实现全面的AGI(Artificial General Intelligence,人工通用智能)似乎指日可待。

对于我们这些身处IT行业的人来说,人工智能的发展无疑带来了极大的便利。它不仅能够显著提升我们的工作效率,还可能在未来逐步替代部分传统工作。但值得注意的是,真正会被科技取代的,是那些不愿或不会利用这些先进工具的人。

接下来,我为大家推荐几款实用的人工智能工具,这些工具在国内都可以轻松使用:

1、文心一言:由百度出品,我常用它来协助撰写各种文档,如技术文档和会议通知。不仅如此,它还能处理Excel、PPT制作和问题查询等任务。你可以前往官网(https://yiyan.baidu.com/)了解更多功能。
2、智谱清言:清华大学的杰作(https://chatglm.cn)。它允许你创建个性化的智能体,作为你的工作小助手。例如,我创建了一个全能的DevOps助手,遇到问题时直接询问它,总能得到满意的答案。它还能帮助你快速修改脚本,使其更加实用。

3、豆包:字节跳动推出的智能工具(https://www.doubao.com/chat/),同样支持创建各种智能体。它的功能丰富,值得一试。

4、kimi:由月之暗面团队打造(https://kimi.moonshot.cn/),是目前非常受欢迎的助手之一。它还提供了微信版本,特别擅长处理大文本阅读和分析。你可以随意上传一个文档给它,让它帮你总结内容并生成思维导图。

这些工具功能全面,且智谱清言和豆包还提供了大量的智能体供你选择。当然,你也可以根据自己的工作经验和需求,创建一个专属于你的助手(智能体),让它帮你写代码、做Excel、制作PPT等。

最后,如果你需要一款干净的搜索引擎,我推荐你使用秘塔搜索(https://metaso.cn/),它无广告干扰,搜索结果直达。

如果你已经在使用Google,并安装了ghelper插件,那么你还可以直接体验到ChatGPT-4的强大功能。相关的使用教程和视频教程在网上都能轻松找到。

这些工具,可以让你的工作效率飞起,赶紧用起来吧。

### 适合初学者的AI基础课程推荐 对于希望学习人工智能(AI)基础知识的初学者,选择合适的课程至关重要。以下是几类推荐课程及资源,涵盖了从理论到实践的不同方面。 #### 1. **生成式人工智能基础课程** 微软云技术布道师团队提供了一套面向初学者的十二章系列课程[^1]。这套课程不仅详细讲解了生成式人工智能的基本原理,还通过实际案例帮助学员了解如何将这些知识应用于开发应用程序。课程内容包括构建生成式AI应用程序的核心概念和关键步骤,非常适合希望系统性学习AI应用开发的初学者。 #### 2. **通用人工智能入门教程** 一篇针对初学者的人工智能入门教程提供了从基础知识到实际应用的全面介绍[^4]。文章涵盖机器学习、深度学习等核心领域,并结合现实生活中的应用场景进行讲解。这种理论与实践相结合的方式能够帮助初学者快速理解AI技术的实际价值及其广泛的应用前景。 #### 3. **AI绘画基础教程** 如果对艺术创作感兴趣,可以尝试学习AI绘画相关课程[^3]。这类教程通常包含详细的安装指南和操作步骤,例如stable diffusion工具的使用方法。通过这些课程,初学者不仅可以掌握AI绘画的基础技能,还能深入了解AI在创意领域的应用潜力。 #### 4. **编程语言支持** 在学习AI过程中,掌握一门合适的编程语言也非常重要。JavaScript因其易用性和广泛的适用范围,成为许多初学者的理想选择[^2]。尽管JavaScript主要用于前端开发,但其灵活性使其也能胜任后端开发和移动应用开发等任务。此外,JavaScript的学习资源丰富,初学者可以根据个人需求找到最适合自己的学习路径。 ```python # 示例代码:使用Python实现一个简单的线性回归模型 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 构造训练数据 X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # 创建并训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 输出模型参数 print(f"斜率: {model.coef_[0]} 截距: {model.intercept_}") ``` 此代码示例展示了如何使用Python实现一个基本的线性回归模型,为初学者提供了一个直观的AI实践入口。 --- ####
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