AI学习第二步-认识AI

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作者：微信文章
AI学习的第二步应该干什么？

既然第一步我已经确立我的前进方向，我的IP定位，我是否应该立刻执行，落地操作？

我觉得吧，第一步里我们只是通过AI的辅助了解了我们自己，可我们还没有了解AI啊，就像认识一个新朋友一般，最先要做的事便是互相了解。

所以AI学习的第二步便是认识AI，完整来说是认识AI的细分方向，AI应用的所有赛道

我们毕竟不是学者，AI的定义和历史可以当做课外读物，但与我们生活最贴近的，还是认识AI在行业中所有可以应用的赛道，

我先发一篇AI给我总结的细分赛道，我会在之后做出解释
AI核心赛道（小白友好版）
一、核心技术：AI的“基本功”

•机器学习：让计算机“从数据里学本事”。比如外卖平台根据你的点餐记录推荐商家，就是它的功劳。

•深度学习：机器学习的“加强版”，靠多层神经网络处理复杂数据。AI绘画、语音助手能听懂你说话，核心都在这。

•自然语言处理（NLP）：专门搞定“人机对话”。智能客服回复消息、翻译软件实时转文字，全是它在发力。

•计算机视觉：让AI“看懂世界”。手机人脸识别解锁、超市自助结账扫商品，都离不开它。

•多模态智能：打通“文字、图片、语音”的壁垒。比如你发一张风景照+“写段文案”，AI能同时看懂图和需求，直接生成文字。

二、热门应用：AI落地的“香饽饽”

•AI Agent（智能体）：你的“全自动小助手”。比如电商客服机器人自动回订单问题，办公Agent帮你整理会议纪要，用Coze、N8N就能搭。

•自动驾驶：让汽车自己开。特斯拉的自动辅助驾驶、无人配送车，都在靠AI处理路况。

•医疗AI：医生的“智能帮手”。AI看CT片找病灶、预测疾病风险，能帮医院提高效率。

•金融AI：金融行业的“风控员”。银行用它判断贷款是否安全，基金公司靠它做投资分析。

•AIGC创意应用：AI当“创意工具”。用Midjourney画海报、AI写文案、剪视频，普通人也能当创作者。

•工业/教育AI：工厂里AI查产品缺陷，学校里AI改作业、推个性化习题，都是刚需。

三、支撑保障：AI的“后勤队”

•AI芯片：给AI“赋能”的“超级大脑”。比如GPU就是专门给AI训练模型用的硬件。

•数据标注/治理：给AI“喂好料”。比如训练AI识别猫，得先有人给海量猫图打标签，这就是数据标注。

•AI伦理/合规：给AI“立规矩”。防止招聘AI搞性别歧视、保护医疗AI里的病人隐私，都靠它。

四、交叉创新：AI的“新玩法”

•AI+生物：用AI研究基因、蛋白质，帮科学家更快研发新药。

•AI+体育：分析运动员动作帮他提升成绩，比如AI看乒乓球选手的挥拍姿势给建议。

•AI数字人：虚拟主播24小时带货、博物馆里的数字人导览，都是它的应用。

•量子AI：用量子计算给AI提速，是未来的前沿方向。
以上是AI给我总结的所有行业方向。我来简单解释一下一开始的“机器学习”“神经网络”这些词汇，听起来很复杂，当然，做起来更复杂，在我看来这不是任何人都可以深入的领域。如果把学习AI比做盖房子，这就是在打地基
地基（核心技术）： 这是AI的内功。

机器学习/深度学习：就像教电脑“从数据里学本事”，是所有AI的大脑 。


感知能力：让AI拥有五官。NLP是嘴巴和耳朵（听懂话、会聊天）；计算机视觉是眼睛（看懂图、识别人脸）；多模态是通才（能看图写文，也能听话画图）。

后勤（支撑保障）： 盖房子需要的砖瓦和水电。

包括芯片（提供算力大脑）、数据标注（给AI喂学习资料）、以及伦理合规（定规矩，防止AI做坏事）。

以上，在我看来都是程序员的工作，具体要怎么归类，那我也不清楚，我也不是程序员，真正适合我们普通人做的，是下面这些

如果你想找“全能秘书”：



AI Agent（智能体）：它是全自动小助手，能帮你回消息、理纪要。这是目前离普通人最近的方向 。





AIGC（内容创作）：它是你的创意工具。帮你画海报（Midjourney）、写文案、剪视频 。



如果你关注“行业变革”：



自动驾驶：特斯拉、无人配送车，解放驾驶员 。





医疗/金融：帮医生看片子找病灶 ，帮银行防诈骗、做投资分析 。





教育/工业：帮老师批改作业 ，帮工厂找产品缺陷 。



如果你喜欢“未来科技”：



AI+X：比如AI帮运动员纠正挥拍动作 ，或者24小时直播带货的数字人。

以上便是目前AI的所有应用方向，也许以后还会更多，也许我总结的不够详细，这些以后都会补足，但贪多嚼不烂，让我们先从这些开始，选择自己合适的，喜欢的技术方面的应用我就不细说了，我也不了解，下一篇我会再次细分AI Agent，AIGC，AI数字人，AI+x，这些普通人都能做的赛道，并提供一些好的文章，大家的变现思路和个人赛道，帮助大家更好的找到适合自己的AI赛道所以在认识了自己与认识了AI以后，我想下一篇就是研究自己如何与对应的AI赛道结合，走出自己的学习方向，这便是第三步第三步要晚些更新了，我需要做大量资料学习，感谢各位支持。