研究 AI 的不如培训 AI 的。

AI 的价值在于解决问题，而不在于学习 AI。学习 AI 只是为了解决问题的手段。

当然，培训很重要，不过这东西到底有多少价值，是相当因人而异的。

本周我发现了几个 AI 培训和认证，在一天内拿到了四张证书——后来想想，要是衔接更顺畅一些，四个小时应该就够了。

不过这几张证书背后，还有些东西可以谈一下。

DataWhale 和讯飞星火的 Prompt Engineer 证书

DataWhale 的许多课程和活动都不错。

这个证书是和讯飞星火合作的，20 道单选题，答对 16 道以上就能拿证。非常简单。只要过去一年里用过一些生成式 AI 产品，对提示词工程有点了解，就能轻松拿到。

如果对提示词工程没什么概念，跟着大纲看一遍也差不多。

用时：不超过 10 分钟。

DataWhale 和魔搭社区的 Agent Engineer 证书

魔搭社区是个模型和数据集的集中地。能不能变成国内版 Huggingface，还要继续观察。

AI 领域的 Agent 是一个能够感知环境并作出反应的实体，重点是和环境的交互。去年的 AutoGPT、BabyAGI、斯坦福小镇等等都是这个方面的尝试；LangChain、微软的 Semantic Kernel 也都是朝着这个方向在努力。

有一些企业已经开始提供构建 AI Agents 的平台，比如字节的 Coze.cn 和 Coze.com。看起来魔搭也在做类似的东西。

同样，这个证书也是 20 道单选题，答对 16 道以上就能拿证。对 Agent 有一点了解，拿这个证也不难。

Microsoft 和 Linkedin 的 Career Essentials in Generative AI 证书

这其实不是个认证，而是个学习证明。

如果真要考 Microsoft 的 AI 相关认证，倒是有两个值得考的：Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals和Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate。

这两个认证并不容易，而且考试比较麻烦。

Linkedin 上的这个学习证明就容易多了。一共 4 小时 33 分钟的视频讲解，分成六个课程。然后回答 40 道单选题，答对 28 道以上就能获得证书。

虽然播放过程不可跳过，不过最高可以以两倍速播放，而且可以同时在多个 Tab 中打开多个课程。

所以大概一小时就可以播放完。

答题时间：20 分钟左右。

Microsoft 和 Linkedin 的 Build Your Generative AI Productivity Skills 证书

同上，这个甚至更容易，只有 3 小时 44 分钟的视频讲解，然后同样回答 40 道单选题，答对 28 道以上就能获得证书。

观看时间：1 小时左右。

答题时间：20 分钟左右。

关于 AI 培训与培训的碎碎念

还有工信部的提示工程师认证，传说人民大学有提示词工程师认证，当然，百度还有个提示工程师的认证。

在我看来，意义都不大。

提示词有用吗？有用，最少在目前这个阶段还是非常有用的。

值得去培训，特别是花钱培训吗？不值得。

找些文章看看，自己尝试一下，比接受这种培训靠谱得多。

毕竟，解决问题就是最好的练习。

prompt-girl

本文由 ChatGPT 和 Github Copilot 协助完成。未标明出处的配图由 DALL·E 3 生成。

本周的成果

  • 完成了阶段性工作
  • 完成了一个小项目
  • 差不多实现了早睡早起

本周的改变

  • 作息改变比较明显
  • 继续变胖

做得还不错

  • 作息
  • 时间利用

做得不太好

  • 运动
  • 精力状况

下周的目标

  • 继续保持作息