AI大模型学习路线：从入门到精通的全方面指南，一文搞定！附400g大模型全套学习教程，非常详细

1. 打好基础：数学与编程

数学基础

• 线性代数：理解矩阵、向量、特征值、特征向量等概念。

• • 推荐课程：Khan Academy的线性代数课程、MIT的线性代数公开课。

• 微积分：掌握导数、积分、多变量微积分等基础知识。

• • 推荐课程：Khan Academy的微积分课程、MIT的微积分公开课。

• 概率与统计：理解概率分布、贝叶斯定理、统计推断等概念。

• • 推荐课程：Khan Academy的概率与统计课程、Coursera的“Probability and Statistics”课程。

编程基础

• Python：作为AI领域的主要编程语言，Python是必须掌握的。

• • 推荐课程：Codecademy的Python课程、Coursera的“Python for Everybody”系列。

• 数据结构与算法：理解基本的数据结构（如数组、链表、树、图）和算法（如排序、搜索、动态规划）。

• • 推荐课程：Coursera的“Data Structures and Algorithms”系列、LeetCode进行算法练习。

2. 入门机器学习