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人工智能是成年人的游戏,很有意思,很神奇。我以前没有体会,春节期间,通过三个事情,第一分析监理保险业中法异同,第二,如何学js; 第三,如何看待合襄高铁的规划,我体会到他具有智力水平,而不仅仅是查查资料。他具有逻辑推理能力和情商。和他聊天,经常成为一种讨论。大大提升了我的见识和能力,我现在走出门,感觉到内功增长了不少,效率提升了5倍。
我决定把这个人工智能行业化作为当下的锚点。于是我问豆包,是学习phython,还是学JS,他给出了一个清晰的3个月左右的路径图,每天一小时。他建议我学习phython的基础语法和概念;3个月学习完,能做什么?他的回答:
你按这个 3 个月路径学完后,能落地的实际应用非常多,我按「易上手→稍进阶」的顺序整理,都是普通人能直接做、能出成果的事,不用依赖大厂资源:
能做的事:
帮自己 / 公司清洗杂乱的 Excel/CSV 数据(比如销售表、用户登记表),自动筛选、去重、计算汇总;
用 Matplotlib/Pandas 做可视化图表(比如月度销量趋势、用户年龄分布、产品复购率);
替代重复的 Excel 操作(比如批量生成报表、自动计算 KPI)。
场景举例:把公司每月的销售数据丢进 Python,10 分钟生成带图表的分析报告,比手动做快 10 倍。
能做的事:
用机器学习做「回归预测」:比如根据历史房价 / 销量数据,预测下个月房价、店铺销售额;
用机器学习做「分类」:比如根据用户的消费习惯,自动把用户分成 “高价值 / 普通 / 低价值” 三类;
跑通手写数字识别、简单的图片分类(比如区分猫 / 狗、识别水果)。
场景举例:用小区近 1 年的房价数据,训练模型预测同小区新挂牌房源的合理价格。
能做的事:
写 Python 脚本自动化:批量下载图片 / 文档、自动整理文件夹、定时发送邮件 / 微信消息;
简单爬虫:爬取电商商品价格(比如监控心仪商品降价提醒)、爬取知乎 / 小红书的相关内容(合法范围内)。
场景举例:写个脚本,每天自动爬取某电商平台你的竞品价格,整理成表格发到你邮箱。
能做的事:
把训练好的图片分类模型,用 TensorFlow.js 部署到网页(比如做一个 “上传图片识别花卉品种” 的网页);
用 Python 做简单的 AI 小工具(比如本地运行的 “老照片修复”“图片去水印” 轻量模型)。
场景举例:做一个简单的网页版 AI 工具,给身边朋友 / 小公司用,甚至可以挂到兼职平台接单。
能做的事:
给中小企业做数据分析:比如帮小店铺分析客流 / 销量、帮自媒体分析粉丝画像;
接 Python 自动化小单:比如帮客户写批量处理数据的脚本、做简单的爬虫;
做 AI 相关的基础外包:比如标注数据集、微调简单的分类模型。
变现参考:这类基础单在猪八戒、Upwork 等平台,单价 500-2000 元不等(看复杂度)。
能衔接的方向:
深入学深度学习:做更复杂的 AI 项目(比如语音识别、文本生成、AI 绘画微调);
转 AI 相关岗位:数据标注师、数据分析师助理、AI 模型训练标注员(入门级岗位);
结合其他技能:比如学一点前端(JS),做 “AI + 网页” 的小产品。
在行业下行且洗牌之际,将人工智能的工具落地,是我们努力自救的重要手段。豆包和千问回答的能做的事情,都是我一直想做的事情,但由于没有系统学习过,好像会,又无从下手。只能从自媒体上看到别人宣传成果。俗话说,上大学,导师给你的作用就是指方向,拉框架,现在豆包和千问两位老师也发挥了这样的作用。
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