终于找到了！AI学习路线图——从零基础到就业_ai工程师 技术路线图

导读 ：极简可行，少即是多。

本指南为不擅长数学的你私人订制，同时适用于：

• 想要学习AI的学生、程序员、研究人员或爱好者；
• 想转行AI的读者；
• 想把AI运用到本职工作的读者。

新手自学三大误区：

• 贪多求全收集资料，却一份也没看完；
• 想通过脑图了解“系统入门路线”，却只看到满屏的陌生名词，还是不知该怎么学；
• 翻开AI技术书，第一眼就被公式“劝退”。

如果你也一样，在初学入门时踩到这些“坑”，那么继续往下看吧。

路线图制定原则：少即是多

最大化节约你的时间和精力，优先向重点发力，捡西瓜而不是捡芝麻。

路线图分为3个阶段：1. 零基础入门，2. 基础进阶，3. 工作应用

1. 在入门阶段，你需要的不是大量资料的罗列，而是一个简单可行的引导——**只学重点，建立信心。**所以小编只推荐4本书，而且不必全部看完；
2. 一旦真正入门，消除了迷茫，这时再向你推荐全面和深入的内容，才有帮助；
3. 达到工作水平后，你自己就会知道怎样学了，同时也已融入这个圈子。这时推荐一些你会在工作中用到的参考书，你自行选择即可。
4. 路线图中推荐的书，为了方便新手理解，对每本书都只用直截了当的一句话去描述其特点，把阅读成本降到最低，已经入门或处在行业内的读者，也可以通过路线图来查缺补漏，让自己升值。

①人工智能/大模型学习路线

②AI产品经理入门指南

③大模型方向必读书籍PDF版

④超详细海量大模型实战项目

⑤LLM大模型系统学习教程

⑥640套-AI大模型报告合集

⑦从0-1入门大模型教程视频

⑧AGI大模型技术公开课名额

第一阶段：零基础入门（3-6个月）

新手应首先通过少而精的学习， 看到全景图，建立大局观 ，通过完成小实验，建立信心，才能避免“从入门到放弃”的尴尬。因此，第一阶段只推荐4本最必要的书（而且这些书到了第二、三阶段也能继续用），入门以后，在后续学习中再“哪里不会补哪里”即可。

入门路线上，建议先掌握机器学习的基础（传统模型）后，再开始学深度学习。原因有二：

• 一来机器学习基础是“以不变应万变”的内功。一旦掌握了基础，你对深度学习等进阶技术，以及不断变化的新技术都可以触类旁通，节省学习成本；
• 二来深度学习对计算机硬件要求高，不适合新手用个人电脑自学。

但是有个问题：机器学习相对深度学习来说，对数学基础要求稍高，这该怎么解决呢？

答案就在路线图的第一本书里—— 《机器学习算法的数学解析与Python实现》 。

机器学习算法的数学解析与Python实现

作者：莫凡

推荐语 ：看得懂、学得会、不枯燥的机器学习入门书。用白话帮你从生活案例中理解算法，发现算法的乐趣，再把算法应用到机器学习中，让你零基础掌握算法精髓，快速进入AI开发领域。

这本书堪称小白福音！你别看它的书名挺长，但作者可是用视频弹幕般的解说风格，带你零基础入门的。至于内容有多么的多通俗易懂，你看一下作者写的文章就知道了。

你要的机器学习 全景图 ，也就在这本书里。

学习理论基础的同时，通过实践带给自己 正反馈 ，才能持续的学下去。人工智能入门用Python你肯定知道，推荐《Python程序设计：人工智能案例实践》，这是结合AI实例入门Python非常好的一本。即使你将来成为机器学习工程师后，也能把这本书放在手边备查。

Python程序设计：人工智能案例实践

作者：保罗·戴特尔

推荐语 ：极简入门Python和AI，读这一本就够了！538个实例帮你掌握交互式IPython解释器和JupyterNotebook并应用Python实践人工智能项目。

掌握了基本的Python语法后，就可以实践机器学习了，推荐2本“四大名著”足矣。 特别是豆瓣满分的蜥蜴书 。

机器学习实战

作者：奥雷利安·杰龙

推荐语： “美亚”人工智能畅销榜首图书，基于TensorFlow2全面升级，内容增加近一倍！Keras之父鼎力推荐，从实践出发，手把手教你从零开始搭建起一个神经网络。

Python机器学习

作者：塞巴斯蒂安·拉施卡

推荐语 ：深度学习“四大名著”之一、美亚畅销书全新升级，《ACM计算评论》年度最佳奖图书，Python机器学习入门教程。

“四大名著”绝非浪得虚名，到你入门进阶之后，会更加领会这2本书的价值。

上述4本书在手， 你的零基础入门之路可以说是无死角了 ，你只需要踏下心来，按书中的内容按部就班动手做，切记，一定要 动手实践！

第二阶段：基础进阶（3-6个月）

熟读《机器学习算法的数学解析与Python实现》并动手实践后，你已经对机器学习有了基本的了解，不再是小白了。这时可以开始触类旁通，学习热门技术，加强实践水平。在深入学习的同时，也可以探索自己感兴趣的方向，为求职面试打好基础。

这一阶段，还可以继续实践2本“四大名著”。在遇到一些新概念时，需要提升数学基础，此时推荐阅读《机器学习算法》和《机器学习中的概率统计：Python语言描述》来集中理解机器学习中的数学和算法。

机器学习算法

作者：安柯·莫特拉

推荐语 ：麻省理工学院“机器学习算法”课程教材，介绍可解释的机器学习，探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识。

机器学习中的概率统计

作者：张雨萌

推荐语 ：GitChat畅销专栏全面升级！系统讲解机器学习中的概率统计核心知识和计算技巧，利用Python工具和典型案例，帮你高效构建机器学习概率统计理论与实践体系。

此时，你可以进入“深水区”了，深度学习理论入门只看这本“蒲公英书”就够了，配套素材非常丰富，内容也绝对够新，让你形成系统的知识脉络。

神经网络与深度学习

作者：邱锡鹏

推荐语 ：复旦大学邱锡鹏教授力作，周志华、李航联袂推荐！深受好评的深度学习讲义“蒲公英书”正式版！系统整理深度学习的知识体系，由浅入深地阐述深度学习的原理、模型及方法。

实践方面推荐你阅读业内公认的口碑好书《Python深度学习：基于PyTorch》，如果想掌握另一种热门框架TensorFlow的话，再回去看两本“四大名著”就好，版本都是最新。

Python深度学习：基于PyTorch

作者：吴茂贵 郁明敏 杨本法 李涛 张粤磊

推荐语 ：业内公认的深度学习入门实战好书！资深AI专家20余年工作经验总结，从工具、技术、算法、实战4个维度全面讲解深度学习，重点突出、循序渐进、用图说话，配学习PPT。

深入浅出Embedding

作者：吴茂贵 王红星

推荐语 ：北京智源人工智能研究院院长、微软中国首席技术官、亚马逊云上海AI研究院院长、中国计算机学会副理事长推荐。

至于系统能力，属于“九阳神功”级别的“内功”。虽然有些人系统能力学得不好也找到了工作，但你如果想有长远发展，还是要抽时间“回炉”。 大厂面试也常考系统能力的问题 ，可见其重要性。系统能力方面最好的书，看过图中这3本，就可以了。

智能计算系统

作者：陈云霁 李玲 李威 郭崎 杜子东

推荐语 ：深度学习处理器芯片研究的开拓者陈云霁领衔，中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就。智能领域系统能力培养大成之作！

第三阶段：工作应用

这一阶段你已经不再需要引导，只需要一些推荐书目。如果你从入门时就确认了未来的工作方向，可以在第二阶段就提前阅读相关入门书籍（对应“商业落地五大方向”中的前两本），然后再“哪里不会补哪里”。

这个阶段，只提醒1点： 工程应用绝对没有学术理论的AlphaGo那么炫酷 ，想要快速避坑，了解技术商业化中的取舍，除了工作实践之外，推荐你阅读“冰山书”： 《机器学习：软件工程方法与实现》 ，从工程上再刷新一次机器学习， 避开新手犯错的“重灾区”

机器学习：软件工程方法与实现

作者：张春强 张和平 唐振

推荐语 ：大型金融集团专家撰写，基于Python，将软件工程思想、方法、工具和策略应用到机器学习中，提供高质量代码设计、可复用源码和工业应用框架。

结语

现在的你已经进入机器学习工程师这条“伟大的航路”了，也许修行之路才刚刚开始。技术发展日新月异，练好“内功”才能走的更远。

-END-

如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将 重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来 。

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标 ：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容 ：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源

  • L1.2 大模型与通用人工智能

  • L1.3 GPT模型的发展历程

  • L1.4 模型工程

    • L1.4.1 知识大模型

    • L1.4.2 生产大模型

    • L1.4.3 模型工程方法论

    • L1.4.4 模型工程实践

  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标 ：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容 ：

  • L2.1 API接口

    • L2.1.1 OpenAI API接口

    • L2.1.2 Python接口接入

    • L2.1.3 BOT工具类框架

    • L2.1.4 代码示例

  • L2.2 Prompt框架

    • L2.2.1 什么是Prompt

    • L2.2.2 Prompt框架应用现状

    • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架

    • L2.2.4 Prompt框架与Thought

    • L2.2.5 Prompt框架与提示词

  • L2.3 流水线工程

    • L2.3.1 流水线工程的概念

    • L2.3.2 流水线工程的优点

    • L2.3.3 流水线工程的应用

  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标 ：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容 ：

  • L3.1 Agent模型框架

    • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念

    • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件

    • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节

  • L3.2 MetaGPT

    • L3.2.1 MetaGPT的基本概念

    • L3.2.2 MetaGPT的工作原理

    • L3.2.3 MetaGPT的应用场景

  • L3.3 ChatGLM

    • L3.3.1 ChatGLM的特点

    • L3.3.2 ChatGLM的开发环境

    • L3.3.3 ChatGLM的使用示例

  • L3.4 LLAMA

    • L3.4.1 LLAMA的特点

    • L3.4.2 LLAMA的开发环境

    • L3.4.3 LLAMA的使用示例

  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标 ：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容 ：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1 ：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2 ：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3 ：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4 ：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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