请问小白想学AI，用什么软件或app好呢？
2024-11-19 阅读 78
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.
- 读乐写作助手：专注学术写作，提供丰富学术资源和写作指导，内置学术数据库和文献引用工具，还有阅读难度评估工具，助力撰写高质量论文和报告.
绘画类
- DALL-E 3：理解能力强，能根据文字描述生成图像，操作简单，适合零基础小白快速上手创作，但画质精细度不够.
- Midjourney：生成的图像画质细腻、真实度高，适合对绘画质量要求较高的初学者，可用于制作文章配图、宣传海报等.
- Stable Diffusion：专业的作图工具，能制作更可控的图片，可胜任电商产品处理、摄影写真制作等多种任务，小白可以通过学习相关教程来掌握其使用方法.
编程类
- Scratch：通过拖放编程块的方式让用户轻松入门编程，可创建故事、动画、游戏等，界面设计直观，拥有庞大的在线社区，适合青少年等初学者[__LINK_ICON].
- http://Code.org：非营利性网站，提供多种编程课程，从简单的拖拽式编程练习开始，逐步进阶到复杂编程概念，其“小时代码”教育活动可吸引初学者体验编程[__LINK_ICON].
- Blockly：使用拖放式编程界面，是谷歌开发的开放源码编程语言，应用于多种教育工具和游戏中，适合移动端和桌面端，具有跨平台的灵活性[__LINK_ICON].
视频剪辑类
- 剪辑魔法师：AI智能剪辑软件，界面简洁，功能分类清晰，操作简单，适合小白快速上手，有文字转视频功能、视频模板等，可用于日常Vlog、短视频等制作.
- 剪映：抖音官方推出的视频编辑APP，功能专一，容易上手，有丰富的特效模版、文字特效、贴纸素材、滤镜和配乐，可满足日常手机视频剪辑需求.
综合学习类
- 天工：学习类AI工具，能实现个性化AI搜索、知识问答解题、多语种翻译、文献摘要AI阅读、文案写作、代码编程学习等多应用场景[__LINK_ICON].
- Kimi：智能对话助手，支持输入长达20万汉字的上下文，擅长中文和英文对话，可解决各类问题、提供建议、进行语言翻译等，还能处理多种格式的文档.
- 渗透智能-shirtAI：集成全球大模型的全方位AI产品，涵盖问答、绘画、PDF对话解析、语音等功能，其绘画功能提供多种模型和变换选项，问答功能有300+指令库，可帮助初学者获得高质量回复.
小白想学AI，推荐以下软件和App，入门轻松易上手！
一、编程与学习工具Jupyter Notebook特点：适合初学者的编程环境，支持Python，可实时运行代码并展示结果。适用：数据处理、机器学习入门。获取方式：通过安装Anaconda一键配置。Google Colab特点：在线运行Python代码，内置GPU支持，无需配置环境。适用：机器学习、深度学习的基础练习和小项目。获取方式：Google Colab 免费在线使用。Kaggle特点：提供大量AI和数据科学项目、比赛和课程。适用：动手实践并学习真实数据集的分析和建模。获取方式：Kaggle官网 注册账号。二、AI课程学习AppCoursera课程推荐：《Machine Learning》（Andrew Ng教授经典课程）。特点：由全球知名大学和公司提供的专业课程，学习理论基础和实操。获取方式：下载Coursera App或访问官网。Khan Academy特点：提供通俗易懂的数学和编程基础课程，是AI学习的好起点。适用：零基础学习数学（线性代数、微积分）和编程基础。获取方式：Khan Academy 免费学习。DataCamp特点：交互式学习编程，涵盖Python、机器学习和数据科学基础。获取方式：下载DataCamp App或访问官网。三、AI开发工具（适合小项目）Teachable Machine特点：通过简单拖拽上传数据，快速训练AI模型。适用：无需编程基础，体验AI模型创建过程。获取方式：Teachable Machine官网 免费使用。Runway ML特点：零编程工具，可创建图像生成、视频处理等AI项目。适用：适合创意方向的AI应用初学者。获取方式：下载Runway ML App。TensorFlow Playground特点：通过可视化界面理解机器学习基础概念，如神经网络的工作原理。适用：理论和概念学习，便于理解模型的调整和效果。获取方式：TensorFlow Playground 在线体验。四、中文友好工具网易云课堂推荐课程：AI编程入门课程、Python基础课程。特点：中文授课，适合零基础学习者。哔哩哔哩（B站）推荐关键词：Python入门、机器学习教程、AI初学者课程。特点：丰富的免费中文教程视频，社区互动友好。AI练习工具：AI Studio（百度）特点：内置丰富的AI学习案例和GPU支持，适合初学者快速入门。获取方式：AI Studio 注册使用。五、建议的学习路径基础阶段：学习Python编程和数学基础（线性代数、概率论）。推荐工具：Jupyter Notebook、Khan Academy。入门阶段：掌握AI基础概念（机器学习、深度学习）。推荐工具：Google Colab、Coursera课程。实践阶段：参与简单的AI项目和数据分析任务。推荐工具：Kaggle、Teachable Machine。
坚持学习，AI领域的大门会逐步向你打开！有任何学习问题也可以随时提问哦~
