1. 核心概念
2. 开发优势
1. 环境搭建
```python
基础环境示例(PyTorch框架)
import torch
print(torch.cuda.is_available) 检查GPU可用性
```
2. 数据处理
3. 模型训练
| 方向 | 核心技能 | 适合人群 |
|-|||
| 数据工程 | 爬虫/ETL/Data Pipeline | 数据分析师转型 |
| 平台开发 | 分布式训练/集群管理 | 云计算工程师 |
| 算法应用 | NLP/CV/AIGC落地 | 有算法基础者 |
| 模型部署 | 推理加速/嵌入式移植 | 嵌入式开发人员 |
1. 新手误区
2. 学习路径
```mermaid
graph LR
A[Python基础] --> B[深度学习框架]
B --> C[Transformer原理]
C --> D[预训练模型实践]
D --> E[领域微调项目]
```
建议优先尝试Hugging Face等开源模型库,结合具体业务场景进行二次开发。企业级应用可参考日本AI游学中的产业融合案例(如陶瓷釉料优化)。
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