一、基础准备阶段
1. 编程语言学习
Python是AI开发的首选语言，建议从基础语法开始学习，包括变量、数据类型、控制流等
推荐安装Anaconda，它集成了Python和常用的数据科学工具包
2. 开发环境搭建
安装Python后验证版本：`python --version`
配置Jupyter Notebook或PyCharm/VSCode等IDE
二、核心技能掌握
1. AI大模型基础认知
了解大规模预训练模型(如GPT、BERT)的特点和原理
掌握Transformer架构等核心技术
2. 主流框架学习
TensorFlow/PyTorch深度学习框架
Hugging Face平台使用
三、实战开发流程
1. 项目规划
明确应用场景和目标
选择适合的AI模型类型(如LLM、CV模型等)
2. 数据处理
数据收集、清洗和标注
使用Pandas/Numpy进行数据预处理
3. 模型开发
初学者可从开源预训练模型开始
掌握Prompt工程和RAG等关键技术
通过API与AI大模型交互
四、进阶提升路径
1. 专项技能深化
学习注意力机制、微调(Fine-tuning)等高级技术
掌握AI智能体(Agent)开发
2. 行业应用实践
参与Kaggle/AI竞赛积累实战经验
尝试开发完整AI产品，如智能评测系统、预测模型等
1. 系统课程
风变AI成长计划(8周系统课程)
人工智能实践项目案例课程
2. 自学路径
吴恩达《AI For Everyone》入门课
追踪最新AI论文
3. 云平台资源
AWS SageMaker模型部署
阿里云天池竞赛平台
通过以上路径，即使是零基础开发者也能逐步掌握AI应用开发的核心技能，从入门到精通。建议从简单项目开始，逐步增加复杂度，同时保持对AI领域最新发展的关注。
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