普通人学习AIGC，没有好的途径和方式可能是纸上谈兵。正好我在这方面学习研究了多年和积累，接下来给大家分享一下，希望大家有一个收货
AIGC的定义
AIGC(Artificial Intelligence Guidance Counselor) 是一种采用人工智能技术进行指导咨询的系统，它可以在教育领域发挥重要作用，学习AIGC能够帮助教师提升教学质量、提高备课及教学效率，快速管理数据、以及适应未来的教育趋势，是新时代教师的必备技能。
举个例子
提示啊：
一只拟人化的非常可爱的大头蜥蜴，穿着牛仔服，在沙漠里，烈日当头，史诗级灯光，悠闲的散步，ful lbody全身照，一张超写实的照片。效果：
AIGC目前的应用方向
文字设计创作、室内展览展设计创作概念设计创作、游戏设计创作、影视设计创作、产品设计创作、电商&平面设计创作、UI设计创作。
比如，当面对一个新的审计领域时，可以通过与ChatGPT的互动对话，快速梳理出行业背景信息，整理出实施方案的框架；当审计已经完成了初步审计后，可以将审计发现用WPS整理成markdown格式，再由AI快速生成演示PPT，用于向领导及被审计单位汇报相关审计发现
AI绘画
目前主流的就是Midjourney和stable diffusion
其他方面的应用
如何学习AIGC？
基于aigc的核心底层原理，AIGC的技术实现
AIGC技术的实现涉及多个方面，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、优化算法等。下面将对其中几个主要技术进行简要介绍。
机器学习
在AIGC中，机器学习可以被用于创建智能代理，例如游戏角色、机器人等，使它们能够根据不同的游戏状态和用户输入自动地进行决策和行动。机器学习的主要方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
举个例子：
GAN 是 AIGC 最常用的机器学习算法之一，另外一个常用的是 diffusion model，在某些方面很像，比如也是适合基于原始内容（噪音）来生成内容。文章一开头的那几张图，就是基于 diffusion model 原理的。
在原始图像基础上，用 GAN 生成的一些实例
CNN的网络结构分为3部分：输入层，隐藏层与输出层。CNN的输入层是直接输入二维图像信息，这一点与传统的神经网络输入层需要输入一维向量有所不同。
隐藏层由三种网络构成 —— 卷积层（包含激活函数），池化层，全连接层。
卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，其三个关键的操作，其一是局部感受野，其二是权值共享，其三是pooling层，有效的减少了网络的参数个数，缓解了模型的过拟合问题。
局部感受野：由于图像的空间联系是局部的，每个神经元不需要对全部的图像做感受，只需要感受局部特征即可，然后在更高层将这些感受得到的不同的局部神经元综合起来就可以得到全局的信息了，这样可以减少连接的数目。 权值共享： 权值共享意思是卷积核参数在滑动遍历过程中的参数是不变的，比如一个卷积核是识别猫眼睛，在找到一个猫眼睛后再继续找下一个猫眼睛，找的都是相同的特征这两个特性使得CNN具有仿射不变性（平移、缩放等变换），即无论这个特征在哪，是大是小，我都能通过对应的卷积核找到它。
深度学习的逻辑不需要判断，就是一股脑把所有的信息，转化成数据投入进深度学习的模型里去，它会自己去判断哪个有用、哪个没用。
计算机视觉
计算机视觉可以被用于游戏中的自适应图形、虚拟现实和增强现实等方面，以及对玩家的行为进行跟踪和分析。计算机视觉的主要方法包括特征提取、图像分类、目标检测和语义分割。
自然语言处理
包括语音识别、文本分类、情感分析和文本生成。
优化算法
优化算法可以被用于解决强化学习中的探索与利用、高维状态空间等问题，以及在数据分析和决策中进行优化和搜索。优化算法的主要方法包括
遗传算法、
粒子群算法、
蚁群算法
模拟退火算法
其实AIGC的算法包括很多：比如：
递归 回溯 动态规划 操作列表贪心算法 基本图算法 深度优先搜索 最小生成树 最短路径 全对最短路径 最大流量和最小切割 流程和切割的应用 np难题这里不一一展开讲了
必看书籍：
《实战AI大模型》（李开复 周鸿祎 颜水成 鼎力推荐）
《智能经济》
《AIGC：智能创作时代》（著名经济学家朱嘉明推荐、《Web3.0》作者又一力作）
《生成式人工智能》
《从ChatGPT到AIGC：智能创作与应用赋能》
最后一本很值得参读，它该书详细剖析了从ChatGPT这样的大型语言模型到更广泛AIGC技术的发展历程，涵盖了技术原理、应用场景及社会影响等方面，并提供了大量实例和实战指导
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总结
**文章总结**：本文深入探讨了AIGC（人工智能指导顾问）的学习方法和重要性。AIGC在教育和其他领域发挥重要作用，使教师可以通过技术提高教学效果和效率。文章首先定义了AIGC，并通过一个具体的例子展示了其应用效果。接着，文章列举了AIGC的多个应用方向，包括文字设计、室内设计、游戏设计、影视制作等，并特别提到了AI绘画的主流工具。
随后，文章详细介绍了学习AIGC的关键技术，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理和优化算法等。文章通过举例说明了这些技术的具体应用和原理，如GAN和CNN等算法在图像生成和处理中的应用。
文章还推荐了五本必读的专业书籍，并提供了一个免费资料包链接，该资料包包括学习路线汇总、实战案例和多媒体教学资源等，为学习者提供从入门到进阶的全面支持。整体而言，文章旨在为学习AIGC提供详尽的指导和资源，助力个人在这个新时代提升自我、抓住机遇。