ai大模型应用开发工程师;AI大模型开发工程师实战指南

基础准备

1. 数学基础

2. 编程技能

3. 深度学习基础

核心技术学习

1. Transformer架构

2. 深度学习理论进阶

3. 大规模数据处理

实战开发

1. API调用实践

2. 模型开发流程

```python

示例：PyTorch数据加载与预处理

transform = transforms.Compose([

transforms.ToTensor,

transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))

])

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

```

3. 企业级应用开发

前沿研究方向

1. 具身自主学习算法

2. 模型自主演进技术

3. 推理能力增强

学习资源

职业发展建议

1. 参与阿里云、科大讯飞等AI竞赛积累实战经验

2. 关注上海市"通用人工智能大模型"等专项研究机会

3. 持续通过博客总结归纳所学知识，形成个人技术品牌