AI入门必读：三步打造自己的AI应用

AI入门必读：三步打造自己的AI应用

如果你问我2024年最值得学的是什么？我的答案一定是AI。

今天这篇文章是为想要学习AI但不知道从哪里开始的朋友准备的。文章将简单推荐几个AI工具，并介绍零基础入门AI的学习步骤，分享一些好用的学习渠道和课程。从完全没有概念到能够调用模型API做出自己的AI产品。

如果你想要系统地学习AI，你需要掌握以下知识点：微积分、线性代数、概率学、统计学、代码编程、机器学习、深度学习等等。但先不要被这些内容吓到，这里提供一种新的AI学习思路，基本上只需要三个步骤就能实现AI的快速入门，甚至做出你自己的AI产品。

首先，我们需要了解什么是AI。AI技术可以使计算机模拟人类的思维、学习和推理能力，从而完成图像识别、语音识别、自然语言处理、决策制定等复杂的任务。接着，我们需要学习AI相关的基础知识，比如什么是机器学习，大型语言模型怎么运作的，以及如何通过Python编程使用这些模型去做应用。

学会这些内容，你基本上就已经可以自己构建出一个AI产品了，比如这样的AI工具或者是一个AI助理。如果你是零编程基础，大概率需要一个月左右的时间。但是如果你已经有一些Python编程的基础，基本上一两周就可以做到。

什么是机器学习？

机器学习指的是计算机通过数据和信息中学习并不断优化自身判断能力和准确度的过程。机器学习模型有很多分类，我们以CNN（卷积神经网络）为例，它主要用于图像的识别和特征的提取。

具体怎么完成这个模型呢？比如你想做一个能够识别出小猫而不是其他小动物的模型。简单来说，首先你需要有一个带训练带学习的模型，然后你可以开始给它喂一些关于小猫的图片，同时还需要给它一些不是小猫的图片让它去学习。当然你还需要给它一些具有迷惑性的图片让它去学习。比如说被扮成小猫的小狗或者是带着小猫面具的人。然后经过大量的数据训练，你的模型就开始逐渐能够识别出什么是小猫，什么不是小猫。换句话说，它其实是通过哪些拥有的特征更接近小猫，哪些特征更不接近小猫来进行判断的。

我们再来看一下大型语言模型是怎么运作的。以ChatGPT为例，它也是机器学习的一种模型，只不过我们喂给它的是文本数据，巨量的甚至是整个互联网上的文本数据。它的原理就是基于现有的文字来预测下一个文字是什么。

比如当你拥有了“我是”这两个字，那下一个可以是“学生”的概率就比“吃饭”的概率要高出很多。它的算法就是去选择概率最高的那个词，通过这种方式产出一段话乃至一篇文章。当然我说的很简单啊，实际还是很复杂的。如果你感兴趣，可以看一下这个针对初学者一个小时介绍大型语言模型的科普视频。

现在我们还不需要去学习这些复杂的原理。你需要知道的就是有这些模型的存在，并且他们很多也开放了API。基于这些模型，我们是完全可以做出简单的AI产品的，比如自己的聊天机器人或者是AI助理。

编程基础

你需要学习的就是关于Python的基础知识，比如变量、if语句、数据类型、循环语句、API调用等等。不要一听到编程就头疼，其实没有那么复杂。Python本身相比较其他编程语言就更容易上手。

当你拥有了一些编程基础之后，你就可以开始看Deep Learning AI上面的课程了。这个视频就很好，他会教你如何快速利用模型API去制作自己的AI产品。比如你可以用OpenAI的API去构建聊天机器人，你还可以用DALL-E API去构建文案生成图像的AI产品，又或者是文案生成视频，这个时候就可以充分发挥你的想象力了。到这一步，很多人可能已经就够用了。

如果你还想深入，你就会发现自己还是不知道模型具体是怎么运作的，以及怎么制作自己的模型。那想要达到这一层，我们就需要学习更多的机器学习原理，基础数学，比如说微积分和线性代数，统计学，以及更深入的编程学习，尤其是关于数据处理相关的知识。因为我们需要用数据来训练调教自己的模型。

因为本文是针对初学者，所以这里就先不赘述了。在AI学习上，我自己也走过不少的弯路，浪费了不少时间。所以这也是为什么我想要写这篇文章的原因，为了更多和我一样想要学习AI但是不知道从哪里入手的朋友，能够更快速的入门。上面这个学习路径是我自己总结下来最有效的。

当然无论如何，编程都是AI学习的基础，是绕不过去的，所以大家还是要好好学习Python。