AI基础应用指南：从入门到精通

一、基础认知

1. 核心概念

2. 数学基础

```python

线性代数示例：神经网络矩阵运算

import numpy as np

A = np.array([[1,2],[3,4]]) 权重矩阵

B = np.array([[2,0],[1,3]]) 输入数据

print(np.dot(A,B)) 前向传播计算

```

需掌握线性代数（矩阵运算）、概率论（数据分布分析）等数学工具

二、环境搭建

1. 硬件要求

2. 软件配置

```bash

pip install torch tensorflow transformers 安装PyTorch/TensorFlow及预训练模型库

```

三、学习路径

1. 初级阶段

2. 进阶方向

四、资源推荐

1. 工具平台

2. 学习资料

五、职业发展

相关岗位包括：

建议从Python编程和框架使用起步，逐步深入Transformer等核心架构研究。持续关注行业动态如2025年百度AI生态大会等技术峰会。