1.零基础学ui设计好学吗?画展画展难不难?
2.如何判定“AI艺术”的著作权和所有权？
零基础学ui设计好学吗?难不难?
零基础学习任何一个新的技能都挺困难的，包括UI设计，网站网站但是源码不同的学习方法、方式带给你的模板学习体验并不一样。学习的画展画展方式大致有自学、培训，网站网站presto源码理解培训又有线上培训和线下之分。源码不同的模板学习方式适合不同的人，只要选对了学习方式会让学习事半功倍。画展画展我们先抛开学习能力不说，网站网站单纯的源码分享一下自学、培训学习的模板优劣势，线上和线下的画展画展区别有哪些，帮助零基础的网站网站你选择适合的学习方式。
一、源码自学与培训的优劣势。自学还是培训是很多确定转行方向后面临的第一个较大的选择，那自学和培训分别有什么优劣势呢？
自学
控制力够强吗？
你的理解能力怎么样？
优势：金钱成本较低，能够按照自己设定的学习计划进行学习，时间安排也比较自由。
劣势：自学消耗的时间比较长，如果没有基础的话，想要自学也是比较难的，相对于有一定基础的，一般都是在工作之余用碎片化的时间去学习，想要在软件开发的领域小有所成，找到一份正式工作，怎么也得一年半载吧。自学需要强大的自制力，需要耐得住寂寞，每天固定的坚持学习，但是qtscrapy源码遇到技术难点很容易做牛角尖，导致半途而废。
培训
优势：学习时间相对较短，整体学习比较全面，学习内容也比较集中。专业老师按照大纲进行系统授课，在学习中遇到技术问题能够快速得到解决，同时还有专项的练习，相对于自学，学习气氛更加浓厚，跟同期学员对问题的探讨，对拓展思路有很大的帮助。让学习变成一件很快乐的事情，学习起来也会很有动力，学习的效果会更好。 而且，讲师与同学都是志同道合的伙伴，对于初入这个行业的小伙伴，算是收获了第一笔行业资源。
劣势：相对于自学，培训是需要金钱成本，一般的培训机构学习费用都在一万五到三万不等左右，还要加上学习期间的生活费，学习成本比较高。PS：从时间就是金钱的角度来看，上面说的自学优点反而不成立啦，提前工作半年的薪资估计不止一两万吧。
二、线上与线下有何区别。那如果选择培训，现在的培训方式大致有两种，一种是nettydubbo源码线上课程，一种是培训机构学校学习线下课程，我们来展开聊聊线上课程和线下课程的区别。
1、学费
那针对零基础或者想要参加系统培训的小伙伴，如果选择线上的课程，课程价格在-之间。线下培训的费用一般会在-之间，一般城市不同，价格差距也相对较大，一线城市的培训费用在起，二线城市的培训费是起，其他的费用的差别也会依据培训机构位置、环境、讲师质量、开班人数的限制、授课方式等的不同依次往上加。
2、学习周期
线上培训大多数是录播的视频，所以你学习的时间相对来说比较自由，但是学习的周期就得根据你的学习计划和吸收效果来定了。线下培训的周期一般是四到五个月，一般是星期一到星期五，早上九点到晚上六点，其余的时间安排比如周六也要上课，晚上需要上晚自习等等就要看机构自己安排了。这样从早到晚的集中学习，转行UI的周期也是四到五个月，放在线上学习，而且你还是边上班边学习，估计你最快的转行周期都是一年半。
3、linuxloadaverage源码服务
虽然很多线上的课程也会有对应的课程服务，但是面授的课程解决问题的速度一定是最快、最及时的。而且线下的培训机构，其环境就能烘托出良好的学习氛围，有老师随时跟进你的学习进度，严格把控教学质量，对于你的行为具有一定的约束力。
在线下看视频学习，你很有可能中途耍手机、刷新闻，一个小时过去了，但是线下教育是有老师严格把控课堂纪律，也有浓厚的学习氛围，可以让你沉浸在学习中，提高学习效率。
除了学习，再来看看就业服务。转行的最终目的就是就业，线下学习能够零距离的和就业老师接触，可以大大提升自己转行成功的概率。
综合以上分析你可能还是不能分辨出什么样的学习方式适合你，你可以再根据自己的情况去咨询一些过来人。但是这个咨询的数量一定要有普遍性和参考性，数量尽可能的多。因为学习成功且在UI设计领域发展得顺风顺水的UI设计肯定会告诉你零基础学习UI设计并不难，而哪些参加了培训还转行失败的人又会说培训没有用，学习UI特别难。
所以针对这样的问题不同的人肯定有不同的答案，如果答案没有达到一定的数量，难或不难的complefuture源码回答对你而言都不具有任何参考价值。
最后我想说，学习本身就不是一件容易的事情，除开课程内容最难的还是保持学习的初心。很多人自学不成功，就把目光转向培训，但是千万不要觉得找到一个培训机构就一劳永逸了。机构只能帮助你学习的时候少走弯路，给你提供一个良好的学习环境。如果找到一个靠谱的培训机构自己不走心学习，再好的课程内容、再好的讲师再好的服务也无法帮你成功学习。
学习最重要的还是自己，如果还没有开始学习就因为畏难情绪想要放弃，那建议不要浪费。学习过程、转行过程本来就不可能一帆风顺，只有坚定自己的信念才可能真正的学会UI设计。
如何判定“AI艺术”的著作权和所有权？
AI创作的绘画 来源：Art and Artificial Intelligence Laboratory， Rutgers University
来源：艺术网
过去一些年来，许多艺术家开始使用所谓“神经网络软件”（neural network software）创作艺术品。
用户将现有的图像输入软件，经过编译的软件具有分析功能，习得了一套特定的美学，可以输出图像供艺术家展出。透过微调输入和模型的参数，艺术家就能创造出一系列有趣且引人浮想联翩的图像。这件作品在美术展、媒体报道及两场高规格的拍卖会中获得了广泛的承认。
身为一名学术研究者、艺术科技开发者和业余艺术家，眼见艺术家们纷纷拥抱新技术来创造新的表达形式，我时常感到激动万分。不过，与先前一系列打破成规的艺术运动类似，神经网络艺术也引发了许多难题：当艺术作品来自如此多的富有创意的个人和算法时，我们应怎样来构想它的著作权和所有权？我们如何保证公平对待参与其中的所有艺术家？
新生的运动
方兴未艾的神经网络艺术世界是过去几年才流行起来的，它部分地得益于计算机科学的发展。
它始于年的项目“深度梦境”（Deep Dream），该项目是一名谷歌工程师于不经意间开发的。他想要找到一种方法，将用作图像分析的神经网络系统的工作成果加以视觉化。为实现这一目的，他首先输入了一部相册，并指示它增加其在图像里发现的对象之部件的数目。其结果是产生了一大堆古怪而又引人遐想的图像。他将这种方法分享到了网上，艺术家们很快就拿它来做了实验。他们不到一年即成功举办了第一场“深度梦境画展”。
鉴于该软件在线上完全免费，数位艺术家们可以用其中的模型来做实验，进而分享自己的结果和修改。推特上有一个相当活跃的、由神经网络艺术家组成的创意社群，专门讨论实验结果、新近的发展与争议等。主流艺术家当中的大部分人也接受了这些工具，其中包括一些主要的展会和组织的带头人，如特雷沃·帕格伦（Trevor Paglen）、瑞斐克·安纳多（Refik Anadol）和杰森·萨拉翁（Jason Salavon）等。
《埃德蒙·德·贝拉米，来自贝拉米家族》然而，这种公开的分享也挑战了我们思考艺术的方式。《埃德蒙·德·贝拉米，来自贝拉米家族》（Edmond de Belamy， from La Famille de Belamy）于年月在佳士得拍卖行卖出了将近万美元的天价，这似乎暗示着一些错漏。
为什么？在创作这幅画的过程里，艺术家组织“显著”（Obvious）使用了另一名艺术家卢比·巴拉特（RobbieBarrat）在网上免费分享的源代码和数据。“显著”拥有全权来使用巴拉特的代码，并声称拥有作品的著作权。然而，许多人对佳士得拍卖行提出了批评，理由是过度拔高了那些在作品创作过程中仅有较小贡献的艺术家。大家普遍都认为这件事是佳士得的过错，聚焦于批评它推介这件作品的方式有误导性，但没有多少人去反思AI艺术的著作权问题。
Ganbreeder的诞生
这些问题在网站Ganbreeder上面变得无可逃避了，这是一家新建立的、颇具吸引力的神经网络画像创作网站。Ganbreeder就好比是一座无尽的宝库，其中满是各种富有启发、引人入胜、稀奇古怪且令人神魂颠倒的影像。“深度梦境”的图像很快就表现出了重复性，而Ganbreeder的原创影像则极为丰富多样，看上去根本无法单凭某一个人的脑子而创作出来。
乔尔·西蒙于年月创办了Ganbreeder网站。上面的每一幅都是由用户在修订其它参数的基础上自行选择输入参数来创作的。该网站储存了创作过程里的每一张，如此一来用户可以看到最终那幅的所有贡献者。
如果你喜欢自己某张自己发现或创作的，你可以从兼具企业主和艺术家身份的丹尼埃尔·巴斯金（Danielle Baskin）那里订做一幅定制版的木版画。她会给印好的画上色，但不会在上面签名，而是在作品的背面打上二维码，扫描它即可知晓这幅画的独特创作谱系。她之所以这么做，是因为每幅都是许多人贡献的成果，这就令人很难单单用某一个艺术家的名字来为每一件新作冠名。
让创作者得其所应得
不过，有一个艺术家已经给它冠上了自己的名字。
在亚历山大·瑞本（Alexander Reben）展出自己以Ganbreeder的创作而成的画作时，巴斯金指控他有剽窃之嫌，理由是她和其他人在Ganbreeder上面花费了大量时间来创作那些。瑞本则为自己提出辩护，称自己在Ganbreeder上面选择作品时发现它们都是匿名的——用户的登入和贡献到了年2月才被加入进去。
现行的法律和习俗已经对通过合作或重新合成等形式完成的艺术作品有所涉及。有一点是广为接受的，那就是艺术家可以选择一张最终的来主张著作权，虽然在可能的情况下，他也必须事先表明的来源。而那些有关剽窃的指控，似乎只是在拙劣地模仿以往针对那些传统的挪用艺术家（appropriation artist）如安迪·沃霍尔和理查德·普林斯（Richard Prince）的指控，后者以扩大和修改其它Instagram用户上传的而知名。
Ganbreeder网站上的一些近期作品 来源：Ganbreeder话说回来，神经网络作品似乎是另一种类型。神经网络模型和网站上的其他用户所做出的贡献，与最终的结果都密不可分，没有哪一个贡献者可以成为唯一的“艺术家”。
一种看待这些新型艺术作品的可能方式，是将其视同为开源软件。开源乃是一种软件开发模式，任何人都可以贡献于或者使用开源的软件包。它令许多主流的软件工具得以诞生，如Linux和一些主要的神经网络软件等，它们都无法以其它方式得到开发。与此类似，新的神经网络艺术作品如果没有公开分享的软件和数据，那也是不可能问世的。
开源项目有明确的规则来规定软件的用途和冠名权：有些软件可以被扩展或者售卖，其它一些则必须永远免费分享。每个编程者的贡献都被记录下来，至于如何冠名也取决于具体项目的要求。与开源软件类似，诸如Ganbreeder之类的网站也可以制定明确的规则来处理艺术作品著作权和贡献者的界定等问题。其指导方针应该明确几条：如何对一件作品主张自己的贡献，其他哪些人的贡献必须被记录在内，作品在什么情况下可以被售卖或者申请版权保护。
收费是个比较微妙的问题。Ganbreeder上面的如果被用于商业用途——譬如书籍封面或是**制作怎么办？为了鼓励更多的世界性的贡献，巴斯金建议所收取的费用应由某作品的所有贡献者来分享。这是一件利润可观的事，一个规格稍高一点的广告项目就足以解决很多艺术家的温饱需求。
一种“想象物的摄影术”
接下来就是价值和意图的问题。这些作品有没有可能跻身伟大作品的行列？
艺术作品价值里的一部分仅在于其内在的审美属性，比如一座山的状貌可能是美的。但我们赋予艺术作品价值的原因还有一个，那就是它源自某位艺术家的洞见、意图和技巧。
开源的艺术作品大约介于两者之间。这一图像代表着许多人运用其心灵所作出的深思熟虑的艺术选择。但意图又在哪里呢？显然，某个早期贡献者根本不知道后来者会如何使用他们的作品。
这是否有点像问一座美丽的山背后有什么意图？做出最终决定的那名艺术家是否是意图的唯一来源？
早先的艺术科技也引发了同样问题，尤其是摄影术的发明。在媒介（medium，即艺术家从事创作时用于艺术表现的物质手段——译注）最初出现时，很多人宣称摄影根本就不是什么艺术。他们主张，说到底是机器完成了所有的工作——这种情绪如今又在诸如“AI创作了自己的艺术”之类的谬论上故态复萌。
摄影术花了好一阵子才最终被承认为自身的艺术媒介。此外，透过迫使艺术家不再盲目崇拜现实主义，它还充当了现代艺术运动的催化剂。鉴于论现实主义他们根本不可能与相机镜头相匹敌，他们需要找寻新的途径来创作单纯的机器所无法复制的作品。
神经网络艺术现在是一种想象物的摄影术（photographyof imaginary things）。
与摄影术类似，神经艺术几乎可以产生无限组，其中的每一张就其自身而言都难说有多少价值。价值来自于艺术家们使用这些工具的独特方式——例如怎样设定参数、选择主题、调整图像细节，或是以一整套具有更大意义的来开办展览。
鉴于新神经模型的发布速度十分惊人，这些问题只会更加紧迫，而更多兼具美妙、古怪与启发性的图像也会不断涌现。
编辑：江兵