广州蓝景分享—如何结合人工智能学习前端开发

前言

今天蓝景技术团队将要和大家探讨一个话题：如何借助人工智能辅助前端学习。实际上，这个主题也可以被描述为“如何正确看待人工智能”、“如何更好地使用人工智能”等等。2023年是人工智能元年，GPT模型的迭代使全世界为之关注和震撼。甚至国内低调多年的“文心一言”也在这个时间点发布了，尽管它还不成熟，尽管在国内引起了一些争议声音。可见国外的AI模型、AI生态衍生出来的工具、AI的相关知识等等，都已经在成熟度和可靠性上到达了一个新的高度，国内其实也早已嗅到了“AI革命”的气息。所以此时此刻，我们已经无法逃避或忽视AI的到来，如果你也是一位对AI充满着浓厚的兴趣或者惆怅于自己的工作效率低下，那么，接下来分享的一些“AI使用之道”将会对你有大大的帮助和提升！

现阶段的AI能力

我们要想用好AI，首先要了解AI。现今世界上流行着非常多的机器学习框架，如Google的TensorFlow、除此之外还有GPT4的基础训练框架PyTorch，除此之外还有Keras、Scikit-learn等等。这些工具都提供了丰富的机器学习算法和模型，可以帮助开发者快速构建和训练自己的AI模型。那么现如今所谓的AI模型，基本都是基于Transformer的，只要喂给它的数据足够庞大，背后的算力足够强大，那么，它就足够的强大，再加上人为的偏好纠正，使其更像一个“符合我们需要的人”。也就是说，AI其实也像一个小朋友，你可以大量的教会他画画的知识技能，那么它就是一位强大的“设计师”、“建筑师”、“插画师”等等。而如果你喂给它的是你们家产品白皮书，产品文档、技术文档，那估计它会比你还熟悉自家产品，是一位非常可靠的“客服”，乃至“公司百事通”。而假如把你毕生的开发项目经验，技术思维，传授给它，虽然说暂时还不能完全替代真正的程序员，但至少，它可以成为你的可靠帮手。

AI工具的选择

所以，可以看出现在的AI，其实本质上就是一个“对话式生成内容的工具”，即使时而会“胡说八道”，但时而回答的内容逻辑的严谨性却让人发指，都取决于背后的模型是否“训练有素”。所以，在AI工具上，根据行业的不同或需求的不同，我的建议是择优汰劣。我把主流的几大需求划分成以下几类，并各自描述对应的工具。

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