start="2">

• Python：了解基本的数据结构、控制流以及函数式编程。

• NumPy：掌握数组操作和数学函数。

• Matplotlib：学会绘制图表。

学习资料

• 书籍：

  • Mark

    Python》

• 在线课程：

  • Codecademy

    Python

    />这一阶段主要涉及经典机器学习算法的学习，以及如何使用它们解决实际问题。

    1. 机器学习理论
    • 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。

    • 无监督学习：聚类算法、降维方法（PCA、t-SNE）等。

    • 评估指标：准确率、召回率、F1

      分数等。

    学习资料

    • 书籍：

      • Christopher

        Recognition

        Learning》

    • 在线课程：

      • Andrew

        Coursera

        PyTorch”

    />在这个阶段，您将学习深度学习的基本概念和框架。

    1. 深度学习基础
    • 神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

    • 训练技巧：反向传播、梯度下降、正则化等。

    学习资料

    • 书籍：

      • Ian

        Goodfellow,

        Learning》

    • 在线课程：

      • deeplearning.ai

        “Deep

        Specialization”

      • fast.ai

        “Practical

        start="2">

      • 深度学习框架
      • PyTorch：动态计算图、自动微分等。

      • TensorFlow：静态计算图、Keras

        API

        等。

      学习资料

      • 书籍：

        • Francois

          Chollet，《Deep

          Python》

      • 在线课程：

        • Udacity

          “Intro

          />本阶段将介绍自然语言处理的基本概念和技术。

          1. NLP

             基础

          • 词嵌入：Word2Vec、GloVe

            等。

          • 序列模型：RNN、LSTM、GRU

            等。

          学习资料

          • 书籍：

            • Jurafsky

              &

              Processing》

          • 在线课程：

            • Coursera

              “Natural

              Learning”

          />这一阶段将重点学习大规模预训练模型。

          1. Transformer

             架构

          • 自注意力机制：自我注意层、多头注意力等。

          • Transformer

            模型：编码器、解码器等。

          学习资料

          • 论文：

            • Vaswani

              al.,

              Need”

          • 在线课程：

            • Hugging

              Face

              Processing”

          start="2">

        • 预训练模型
        • BERT：双向编码器表示。

        • GPT：生成式预训练变换器。

        • T5：基于

          Transformer

          的文本到文本预训练模型。

        学习资料

        • 论文：

          • Devlin

            al.,

            Transformer”

        • 在线课程：

          • Hugging

            Face

            Processing”

        />在这一阶段，您将学习如何将大规模模型应用于各种实际场景。

        1. 应用实例
        • 文本生成：生成连贯的文章、诗歌等。

        • 对话系统：构建聊天机器人。

        • 机器翻译：实现高质量的自动翻译系统。

        学习资料

        • 书籍：

          • Alex

            Language

            Applications》

        • 在线课程：

          • Hugging

            Face

            Assistant”

        />随着技术的发展，不断更新自己的知识库是非常重要的。

        1. 进阶主题
        • 多模态学习：结合视觉、听觉等多种信息源。

        • 模型优化：模型压缩、量化等。

        • 伦理和社会影响：AI

          的公平性、隐私保护等。

        学习资料

        • 论文：

          • Liu

            al.,

            Generalization”

        • 在线课程：

          • MIT

            “6.S191

            Learning”

        结语

        />通过以上七个阶段的学习，您将能够建立起对大规模预训练模型的深刻理解，并掌握其在实际应用中的技巧。

        记得在学习过程中保持好奇心和探索精神，积极尝试新技术并参与社区讨论。

        希望这份学习路线图能帮助您成功踏上大规模模型的学习之旅！

        ​最后

        我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。

        那些率先拥抱

        的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

        我整理出这套

        大模型突围资料包：

        • ✅AI大模型学习路线图
        • ✅Agent行业报告
        • ✅100集大模型视频教程
        • ✅大模型书籍PDF
        • ✅DeepSeek教程
        • ✅AI产品经理入门资料

        完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

        />​​

        />

        为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

        人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。

        从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

        />

        />智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

        AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。

        麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

        />

        ​​

        />

        资料包有什么？

        ①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

        包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

        />

        AI大模型学习路线图（还有视频解说）

        全过程AI大模型学习路线

        />

        ③学习电子书籍和技术文档

        市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

        />

        ④各大厂大模型面试题目详解

        />

        ⑤

        这些资料真的有用吗?

        这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE

        Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。

        目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

        所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。

        这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

        资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

        />

        />

        智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

        课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。

        学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

        ​​​​

        />

        />

        如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

        应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

        零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

        业务赋能

        ‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

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        />

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