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AI大模型课程:从入门到精通全攻略

分类:行业百科

学习资源

2025-06-13 07:54:56

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一、基础准备阶段

1. 数学基础

  • 线性代数(矩阵运算、特征值)
  • 概率统计(贝叶斯定理、随机变量)
  • 微积分(梯度、偏导数)
  • 推荐资源:《线性代数及其应用》、Khan Academy课程

    2. 编程技能

  • Python语法及常用库(NumPy/Pandas/Matplotlib)
  • 机器学习基础库(Scikit-learn)
  • 推荐书籍:《Learning Python》

    二、核心理论阶段

    1. 机器学习基础

  • 监督/无监督学习算法(线性回归、决策树、聚类)
  • 模型评估指标(准确率、F1分数)
  • 2. 深度学习框架

  • TensorFlow/PyTorch实战
  • 神经网络结构(CNN/RNN/Transformer)
  • 三、大模型专项学习

    1. 核心概念

  • 大模型定义:大规模预训练模型(如GPT、Stable Diffusion)
  • 特点:泛化能力、多任务处理、持续进化
  • 2. 关键技术

  • 分布式训练
  • 有监督微调(SFT)
  • 推理加速技术
  • 四、实践路径

    1. 项目进阶

  • 从小项目起步(文本分类、图像生成)
  • 参与开源项目(GitHub贡献)
  • 2. 职业方向选择

  • 数据工程(数据清洗/Pipeline)
  • 平台开发(分布式集群)
  • 算法应用(AIGC/对话机器人)
  • 五、学习资源推荐

  • 理论书籍:《深度学习》《机器学习》
  • 实战课程:Coursera概率统计课、Udacity编程课
  • 最新论文:关注NeurIPS/ICML会议论文
  • > 提示:避免直接跳入算法调参,建议从数据预处理和工程实践入手积累经验。持续学习约6-12个月可达到进阶水平。

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