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)
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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