AI开发应用指南：从入门到精通

一、基础认知

1. 核心概念

2. 数学基础

```python

import numpy as np

矩阵乘法示例

A = np.array([[1,2],[3,4]])

B = np.array([[2,0],[1,3]])

print(np.dot(A, B))

```

二、学习路线（6个月速成）

| 阶段 | 内容 | 时长 |

||||

| 筑基篇 | Python基础、机器学习概念（梯度下降/交叉验证）、PyTorch入门 | 1个月 |

| 进阶篇 | Transformer架构详解、Hugging Face生态实战、LoRA微调技巧 | 2个月 |

| 实战篇 | LangChain开发、模型量化部署、行业解决方案设计 | 3个月 |

三、开发工具链

四、典型应用开发流程

1. 需求分析：明确场景如智能客服或图像生成

2. 数据准备：清洗标注非结构化数据（文本/图像）

3. 模型选择：

4. 部署优化：8bit量化、Tensor Parallelism分布式推理

五、安全防护

六、推荐资源

> 提示：实际开发中建议从预训练模型微调入手，逐步深入底层架构