06 youtube官網網頁版更新時間是幾月(豆丁網詳細資料大全)

的時候，需注意適度地推廣消息，過多的廣告會變成垃圾信息。

在“素材管理”中，將素材整理好，點擊“群發消息”選擇對象、地區，以及“圖文消息”**軟文等，也可利用買粉絲助手，私人買粉絲號向所有買粉絲群發消息，便于與用戶互動，或者利用輔助經營平臺工具，可編輯更豐富的圖文消息，吸引用戶，使用戶了解企業品牌形象。在買粉絲自媒體買粉絲平臺中，更加**對象的內容，因功能中可選擇性推動對象，或一對一的**互動，運營過程更需了解**對象的興趣，喜好等。制造話題與**對象溝通。

【App：移動互聯網時代的企業名片】智能終端的普及推動了移動互聯網的發展，App作為移動終端的第三方應用程序隨著移動互聯網的發展逐漸普及。在App應用中，企業App作為企業新式的營銷手段成為了每個企業必然會搭建的自媒體平臺，企業App將成為企業的無形資產，形成企業的競爭優勢。企業搭建App應用的作用主要有兩方面：一方面是積聚各種不同類型的網絡受眾；另一方面借助App平臺獲取大眾流量和定向流量。

企業App作為移動終端鏈接企業和消費者的橋梁，傳遞企業品牌理念、深化企業品牌形象、樹立企業品牌口碑、增強企業與客戶之間的黏性。

那么企業應該如何自建App？企業App的搭建要從5點出發：1.企業品牌植入：將企業品牌Logo植入手機，可以快速建立與顧客的營銷橋梁；2.企業信息**：及時**企業的實時消息,圖文并茂、精準傳播，增強企業在消費者視線的曝光率、增強消費者對企業的認識；3.隨時隨機隨地性：增強與消費者的互動性，使消費者可以隨時隨機隨地的與企業進行互動；4.社會化傳播工具：企業的App需要支持多個社交工具的轉發分享，成為擴張品牌傳播途徑，實現品牌信息瞬間傳播；5.精準營銷：通過企業的數據庫，以強大的營銷后臺根據目標客戶的喜好推廣信息和活動。

【互動：構筑完整的自媒體網絡】官方網站開啟了自媒體時代；作為新聞和信息的集散地，博客使企業開始關注自媒體平臺的營銷；微博是一種粉絲經濟的營銷手段，屬于橫向迅速擴散式增加客戶數量；而買粉絲作為服務深層客戶關系營銷，屬于縱向地推式增加客戶的粘性；App的出現讓企業和個人有了完整的專屬自媒體平臺。

無論是基于PC端的自媒體，還是基于移動終端的自媒體，只有將所有自媒體串聯起來，形成互動才能構筑完整的自媒體網絡。

公眾買粉絲可以通過微博推廣，買粉絲的原文鏈接也可以用來推廣微博、博文和視頻。由于買粉絲的改版，公眾買粉絲號在客戶終端被聚集在一個“訂閱號”或“服務號”里面，公眾買粉絲號很大程度上成了“隱藏的媒體”，這對企業和個人品牌的推廣非常不利，因此公眾買粉絲號在做到一定程度之后都會推出自己的APP，并且通過買粉絲平臺將在買粉絲上積累的客戶向APP引流。當用戶在移動終端裝上了你的APP之后，你才算真正在用戶的移動互聯網界面上搶占了一席之地。

移動互聯網時代，企業的互聯網平臺要形成一個多層次的立體架構：論壇、博客、微博、買粉絲、App等，各個自媒體之間要形成良性互動。企業形成自媒體矩陣還要導入全員自媒體的概念，讓每個員工自覺轉發企業自媒體的相關內容，一呼百應，擴大傳播的漣漪效應，形成自己的輿論場。

如何自學人工智能

學習AI的大致步驟：

（1）了解人工智能的一些背景知識；

（2）補充數學或編程知識；

（3）熟悉機器學習工具庫；

（4）系統的學習AI知識；

（5）動手去做一些AI應用；

1 了解人工智能的背景知識

人工智能里面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網絡等等，使得初學者覺得人工智能很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什么了。

人工智能是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。

下圖為人工智能學習的一般路線：

2補充數學或編程知識

對于已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那么學習人工智能會輕松很多。

很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智能，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智能的研究，那么應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。

Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。

3 熟悉機器學習工具庫

現在人們實現人工智能，主要是基于一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。

在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好，但是使用起來就是很舒服”。

剛開始學習人工智能的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼，你會發現，其實神經網絡的程序并不復雜，但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。

4 系統的學習人工智能

這里的人工智能主要指機器學習，因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。

機器學習知識主要有三大塊：

（1）傳統機器學習算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習算法，是相對于深度學習而言的。

（2）深度學習，指的就是深度神經網絡，可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。

（3）強化學習，源于控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。

在這里需要知道的是深度學習并不難學，對于一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。

傳統機器學習算法的種類非常多，有些算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些算法并不好學，因此可以先學習深度學習，然后再慢慢的補充這些傳統算法。

強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。

5 動手去做一些AI應用

學習過幾周的深度學習之后，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網絡的理解。

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