1、 自动化枯燥任务

人工智能（AI）具有改变我们生活的潜力，因为它可以接管那些单调、乏味的任务，这些工作通常会占用我们宝贵的时间和精力。

对于网页开发者而言，这意味着AI可以协助他们处理许多例行性工作，从而释放更多时间和精力，用于更具价值的任务。

1.1、人工智能助力的代码生成

通过利用人工智能代码生成工具，开发者只需用普通语言描述他们想要实现的功能或应用，AI模型将自动生成所需的代码，省去了大量手工编码的时间和努力。

举例来说：

• GitHub Copilot — 这位AI合作伙伴在你编写代码时会智能生成与上下文相关的代码建议。它的智能学习模型基于数十亿行公共代码，提供准确的代码帮助。
• Tabnine — 这是一款AI自动代码补全工具，能在你编写代码时提供整行代码或函数的智能建议，旨在提高工作效率，减少重复编码。

  

  1.2、自动化测试

  手动测试网页应用程序往往费时又容易出错。AI通过智能生成和运行测试来实现自动化：

  • Applitools — 它运用视觉AI技术来检测不同浏览器和设备上的视觉错误和回归问题，大大减少了手动截图和对比的工作。
  • Testim — 这是一个AI测试工具，学习用户与网页应用程序的互动方式，然后模拟这些互动过程，实现自动化的重复性测试。

    1.3、人工智能驱动的DevOps

    人工智能正逐渐渗透到DevOps工作流程，例如持续集成/持续交付（CI/CD）：

    • Dotscience — 它利用AI在CI流程中自动验证代码，可以在代码进入生产环境之前检测到潜在的代码异常。
    • OpsRamp — 这是一个基于机器学习的AIOps平台，提供了DevOps监控的洞察和异常情况，甚至能够自动化问题解决。

      总之，人工智能正帮助网页开发者自动化许多重复的编码、测试和运维任务，使他们有更多时间用于更具创意和战略性的工作。

      2、 构建更智能的用户界面

      人工智能（AI）正在创造更智能、更易用的用户界面，这是如何实现的呢？让我们看看一些关键方法：

      2.1、语音和聊天界面

      语音助手和聊天机器人允许用户以自然的方式，通过语音和文字与网站进行互动。这其中的魔力来自AI的自然语言理解。

      • 亚马逊 Lex — 这个工具允许开发者轻松构建语音和文字聊天机器人，提供深度学习AI，可以检测用户的意图并自动作出回应。
      • Nuance — 提供了一个AI助手开发平台，可以将会话式AI智能地融入到网页体验中。

        2.2、个性化和推荐

        AI算法可以根据用户的个人喜好，量身定制网页体验。通过分析用户的历史行为和偏好，AI可以提供个性化的内容和产品推荐。

        • Adobe Target — 利用AI和机器学习，实时优化和个性化网页体验，根据用户数据洞察来实现。
        • 亚马逊 Personalize — 这是一项全面托管的AWS服务，使用AI根据实际使用数据构建实时个性化的推荐，嵌入到网页应用程序中。
        • 科大讯飞学习机 — 利用AI和机器学习，实时优化和个性化学生学习路线，根据学生学习行为习惯及知识接受程度制定符合学生个人的学习计划。

          2.3、情感和情感分析

          识别用户的情感和情绪能力，使网站能够更智能地与用户互动。

          • Affectiva — 利用计算机视觉AI，Affectiva可以分析面部表情，猜测用户在与网站互动时的情感和参与度。
          • Aylien — 这个AI API执行文本分析，以检测情感、提取关键主题和实体等，以理解非结构化的网页内容。

            AI正在推动着网页上下一代智能用户体验的实现。

            3、 更智能的站点搜索和发现

            如今的网络充满了各种内容，而人工智能（AI）正推动着更智能的站点搜索和内容发现。

            3.1、语义站点搜索

            语义搜索借助AI更好地理解搜索查询和内容的含义和概念，从而提供更相关的搜索结果。

            • Coveo — 利用自然语言处理和深度学习来实现语义站点搜索。它分析查询的上下文，以呈现最相关的匹配内容。
            • Lucidworks — 将语义和机器学习相结合，以提高搜索的相关性，并使用AI进行自动搜索优化。

              3.2、内容推荐

              AI算法分析用户的过去行为和内容之间的关系，从而提供相关内容的个性化推荐。

              • 今日头条 — 这一领先的内容推荐平台利用AI来分析用户的参与信号，为用户提供上下文匹配的内容推荐。
              • Taboola — 另一个顶级的内容推荐引擎，Taboola使用深度学习和自然语言处理等各种AI技术，实时推荐相关内容。

                3.3、语音搜索

                语音助手使得在网络上进行语音搜索成为可能。自然语言处理对于理解口头查询至关重要。

                • 百度文心一言 — 这个语音AI实现了语音搜索和对话界面。它使用语音识别和自然语言处理来理解复杂的口头查询。
                • Microsoft Cognitive Services — 开发者可以利用强大的语音模块，如语音转文本和自然语言理解，来构建语音搜索。

                  总的来说，AI通过语义、推荐、语音搜索等方式，为用户提供更相关和个性化的搜索和发现体验。

                  4、 更智能的安全和性能

                  AI还在网络开发中发挥了一些不太显著但极为重要的作用，包括增强安全性、提升性能和智能化基础设施。

                  4.1、基于AI的网络安全

                  AI算法能够检测那些传统安全工具无法发现的威胁和异常。

                  • Darktrace — 利用无监督机器学习来检测新兴的网络威胁，它通过学习个性化的“正常”来识别潜在的网络威胁，覆盖了网页应用程序和基础设施。
                  • Vectra — 这个工具利用神经网络来发现隐藏的僵尸网络、恶意软件和勒索软件对网站和web服务器的攻击。

                    4.2、AI性能优化

                    AI可以像一位精明的工程师一样分析应用性能数据和用户行为，自动调整网站设置，以实现更快的速度和更好的扩展性。

                    • Akamai aLuna — 利用机器学习，Akamai改进了网页应用程序的配置，提高了性能和安全性。
                    • Netacea — 这是一个AI平台，可以主动检测并缓解可能影响网站性能的僵尸网络威胁。
                    • vivo和华为手机 — 此外，大型手机模型可以自动优化手机应用程序的设置，以提供更出色的性能和安全性。

                      4.3、AI-启动的基础设施自动化

                      机器学习的帮助下，我们能够主动发现和解决基础设施问题，以避免网站宕机。以下是一些例子：

                      • Google SRE — 谷歌使用高级的AI监控、自动化和智能技术，防范基础设施问题，确保了gsuite和其他谷歌网络服务的稳定性。
                      • Moogsoft — 这是一个AIOps平台，利用AI协助IT团队自动检测异常、关联事件并解决问题，适用于网络基础设施和应用程序。

                        因此，尽管用户不能直接看到，但AI正在提升我们构建的网络应用程序的安全性、运营和性能。

                        5、AI在网页开发中的未来

                        展望未来，人工智能将在构建、优化和运行网站和应用程序方面发挥更重要的作用。以下是一些令人振奋的未来人工智能技术：

                        • 生成式设计 — 这是一种人工智能算法，能够根据设计目标和限制条件生成整个网页设计和自适应布局，从而加速设计创意的产生和不断改进的过程。
                        • 自动代码重构 — 利用机器学习技术，人工智能可以自动重构和重组大型代码库，以提高网页应用程序的质量、安全性和性能。
                        • AI DevOps — 通过将人工智能融入DevOps流程，实现了代码部署、基础设施配置、监控以及故障处理的端到端自动化。
                        • AI支持的IT — 利用自然语言对话，聊天机器人和虚拟支持代理可以通过对话方式诊断和解决网站和应用程序上的技术问题。
                        • 增强型网页开发 — 人工智能可以辅助和提升人类开发者的网页开发工作，例如提供智能的代码补全、个性化建议，以及根据开发者特定情境提供示例代码。

                          6、总结

                          人工智能正在快速改变网页开发的关键方面，包括：

                          • 自动化处理繁琐的编码和测试工作
                          • 创建智能用户界面，例如聊天机器人
                          • 提升站点搜索和内容推荐的能力
                          • 增强应用程序和基础设施的安全性、性能和监控

                            人工智能将成为我们设计、构建、运行和支持网站和应用程序的不可或缺的一部分。它不是取代开发者，而是增强了人类的能力，使我们能够更专注于更具战略性和创造性的工作。因此，人工智能在网页开发中的未来前景充满希望，这些技术将继续推动着下一代智能网页体验的发展。

                            如何学习大模型 AI ？

                            由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

                            但是具体到个人，只能说是：

                            “最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

                            这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

                            我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

                            我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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                            第一阶段（10天）：初阶应用

                            该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

                            • 大模型 AI 能干什么？
                            • 大模型是怎样获得「智能」的？
                            • 用好 AI 的核心心法
                            • 大模型应用业务架构
                            • 大模型应用技术架构
                            • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
                            • 提示工程的意义和核心思想
                            • Prompt 典型构成
                            • 指令调优方法论
                            • 思维链和思维树
                            • Prompt 攻击和防范
                            • …

                              第二阶段（30天）：高阶应用

                              该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

                              • 为什么要做 RAG
                              • 搭建一个简单的 ChatPDF
                              • 检索的基础概念
                              • 什么是向量表示（Embeddings）
                              • 向量数据库与向量检索
                              • 基于向量检索的 RAG
                              • 搭建 RAG 系统的扩展知识
                              • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
                              • 向量模型本地部署
                              • …

                                第三阶段（30天）：模型训练

                                恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

                                到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

                                • 为什么要做 RAG
                                • 什么是模型
                                • 什么是模型训练
                                • 求解器 & 损失函数简介
                                • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
                                • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
                                • Transformer结构简介
                                • 轻量化微调
                                • 实验数据集的构建
                                • …

                                  第四阶段（20天）：商业闭环

                                  对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

                                  • 硬件选型
                                  • 带你了解全球大模型
                                  • 使用国产大模型服务
                                  • 搭建 OpenAI 代理
                                  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
                                  • 在本地计算机运行大模型
                                  • 大模型的私有化部署
                                  • 基于 vLLM 部署大模型
                                  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
                                  • 部署一套开源 LLM 项目
                                  • 内容安全
                                  • 互联网信息服务算法备案
                                  • …

                                    学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

                                    如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

                                    这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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