AI大模型学习路线：（非常详细）AI大模型学习路线，收藏这一篇就够了！_ai学习路线

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

理论学习

• 经典书籍：

• • 《机器学习》 - 周志华
  • 《Pattern Recognition and Machine Learning》 - Christopher Bishop

• 在线课程：

• • Coursera的“Machine Learning”课程（Andrew Ng教授）
  • Udacity的“Intro to Machine Learning”课程

实践项目

• Kaggle：参加Kaggle的入门竞赛，实战练习机器学习算法。
• 项目实现：尝试实现一些经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。

3. 深入深度学习

理论学习

• 经典书籍：

• • 《深度学习》 - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

• 在线课程：

• • Coursera的“Deep Learning Specialization”系列（Andrew Ng教授）
  • Fast.ai的“Practical Deep Learning for Coders”课程

实践项目

• 框架学习：学习深度学习框架如TensorFlow和PyTorch。

• • 推荐资源：TensorFlow和PyTorch的官方文档和教程。

• 实现经典模型：尝试实现一些经典的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。

4. 探索大模型

理论学习

• Transformer架构：理解Transformer架构的基本原理，这是大模型（如GPT-3、BERT等）的基础。

• • 推荐资源：论文《Attention is All You Need》、Jay Alammar的Transformer可视化博客。

• 预训练模型：了解预训练和微调的概念。

• • 推荐资源：Hugging Face的博客和文档。

实践项目

• Hugging Face：使用Hugging Face的Transformers库，加载和微调预训练模型。

• • 推荐资源：Hugging Face的官方教程和示例代码。

• 项目实现：尝试使用预训练模型进行文本生成、情感分析、问答系统等任务。

5. 进阶与应用

高级课程

• 强化学习：深入学习强化学习，理解策略优化、Q-learning等概念。

• • 推荐课程：Coursera的“Reinforcement Learning Specialization”课程、Udacity的“Deep Reinforcement Learning”课程。

• 论文阅读：定期阅读最新的AI研究论文，跟踪领域前沿。

• • 推荐资源：arXiv、Google Scholar。

实践项目

• 开源项目：参与开源项目，贡献代码，提升实战能力。

• • 推荐平台：GitHub。

• 实战应用：尝试将大模型应用于实际问题，如自动驾驶、智能客服、医疗诊断等。

6. 社区与资源

参与社区

• 论坛与讨论组：加入AI相关的论坛和讨论组，如Reddit的Machine Learning社区、Stack Overflow等。
• 线下活动：参加AI相关的线下活动和会议，如NeurIPS、ICML等。

持续学习

• 博客和播客：关注AI领域的博客和播客，如Towards Data Science、Data Skeptic等。
• 在线资源：定期浏览AI相关的在线资源和新闻，保持对领域动态的了解。

结语

自学AI大模型需要扎实的基础知识、系统的学习路线和持续的实践与探索。希望这条学习路线能为新手小白们提供一个清晰的方向，帮助大家更好地进入和发展在AI大模型领域。祝大家学习顺利，早日成为AI领域的专家！
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如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取↓↓↓

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学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

学会后的收获：

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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