请问小白想学AI，用什么软件或app好呢？
2024-11-19 阅读 11
更新于 2024年11月22日
1. 面向零基础的初学者：无需编程经验这些工具和软件以图形化界面和交互体验为主，适合刚开始学习AI的小白：
推荐工具Google Teachable Machine 特点：无需编程即可创建AI模型，通过拖拽和简单设置完成训练。适合学习内容：图像分类、音频识别等基础AI模型。网址：Teachable MachineAI Dungeon 特点：使用自然语言处理（NLP）的互动游戏，可以体验AI如何理解和生成语言。适合学习内容：自然语言生成的实际应用。Scratch + AI 扩展 特点：面向孩子和零基础用户的图形化编程语言，加入AI模块后可实现简单的AI应用。适合学习内容：编程逻辑、AI基础原理。Wolfram Alpha 特点：交互式问答平台，可以学习机器如何利用大数据回答问题。适合学习内容：自然语言查询、知识图谱等。2. 面向入门级编程用户：初探AI代码如果你愿意学习编程，这些工具可以帮助你上手简单的AI模型：
推荐工具Google Colab 特点：基于云端的Python编程环境，无需安装软件，直接运行AI代码。适合学习内容：机器学习基础、数据分析、深度学习。学习资源：官方教程Kaggle 特点：数据科学和机器学习学习平台，提供数据集和社区支持。适合学习内容：Python入门、机器学习比赛。网址：KaggleRunway ML 特点：无需太多代码即可创建AI项目，支持图像生成、视频处理等应用。适合学习内容：AI创意应用，视觉AI的基本操作。Jupyter Notebook 特点：Python编程环境，适合交互式学习。适合学习内容：基础算法、数据处理、简单模型训练。3. 面向学习规划明确的用户：逐步深入AI知识如果你打算系统学习AI，可以尝试以下工具和平台：
推荐平台TensorFlow Playground 特点：通过交互界面，直观理解神经网络的工作原理。适合学习内容：神经网络的基本概念。Coursera 特点：提供权威AI课程（如Andrew Ng的机器学习课程）。适合学习内容：系统了解机器学习、深度学习等知识。推荐课程：Andrew Ng的机器学习课程PyTorch 特点：灵活的深度学习框架，适合构建复杂模型。适合学习内容：深度学习模型开发。资源：官方教程Hugging Face 特点：专注于自然语言处理（NLP），提供预训练模型。适合学习内容：NLP基础和模型使用。网址：Hugging Face4. 面向专业发展者：构建复杂AI应用当你已经具备一定的AI基础，可以选择更专业的工具和环境。
推荐工具Anaconda 特点：集成多种数据科学工具，适合AI研究开发。适合学习内容：高级数据分析、模型开发。Deepnote 特点：基于云的Jupyter Notebook替代品，支持协作。适合学习内容：团队AI项目。AutoML 平台 特点：自动化机器学习平台（如Google AutoML、Microsoft Azure ML）。适合学习内容：如何快速构建生产级AI模型。GitHub Copilot 特点：代码生成工具，基于AI协助开发。适合学习内容：代码生成和优化。学习AI的几点建议从基础概念入手： 了解AI的基本原理，例如什么是机器学习、神经网络等。 学会编程： 学习Python，这是AI开发最常用的语言。 动手实践： 不断尝试构建小型项目，例如简单的图像分类或文本分析。 借助社区支持： 加入学习群体（如Kaggle、Reddit的AI社区）分享经验，解决疑问。 选择适合自己的工具，从简单的交互式平台到深入的编程环境，逐步提高自己的AI技能。无论是学习AI基础还是追求专业能力，都能找到适合自己的方法和软件。
以下是一些适合小白学习AI的软件和APP：
写作类
- 爱制作AI：多功能AI软件，可24小时聊天，提供多种写作类型，输入关键词和主题就能生成高质量文章，还有绘画功能，简单易上手[__LINK_ICON].
- 越成写作助手：基于深度学习和自然语言处理技术，提供多种写作模板和风格选择，还能检测抄袭和提供替代词汇，使写作更准确流畅.
