全面整理人工智能AI学习路线图及资源推荐,非常详细收藏我这一篇就够了
全面整理人工智能(AI)学习路线图及资源推荐，非常详细收藏我这一篇就够了
在人工智能（AI）飞速发展的今天，掌握AI技术已经成为了许多高校研究者和职场人士的必备技能。从深度学习到强化学习，从大模型训练到实际应用，AI技术的广度和深度不断拓展。作为一名AI学习者，面对浩瀚的知识海洋，如何有条不紊地学习并应用这些技术呢？别担心，今天我为你 整理了一份全面的AI学习路线图及资源推荐，带你一步步踏上AI学习之路 。
AI路线图
学习AI是一项系统性的工程，需要循序渐进地掌握基础知识、核心技术和前沿应用。下面将AI学习分为五个阶段：
第一阶段：AI基础入门
在开始之前，掌握一些基础知识是必需的。这包括数学、统计学和编程技能。打好基础可以为后续的深入学习提供坚实的支撑。
第二阶段：AI核心技术
在具备了基础知识之后，就可以开始学习AI的核心技术，包括深度学习和强化学习，掌握它们可以理解和构建复杂的AI模型。
第三阶段：大模型与前沿技术
大模型是当前AI研究和应用的热点，了解和掌握大模型的训练和应用是非常有必要的。通过学习和实践，可以掌握大模型的关键技术和应用场景。
第四阶段：AI行业应用
AI技术的价值在于其实际应用。了解AI在不同领域中的应用，将所学的知识应用到实际工作中，提高工作的效率和质量。
第五阶段：前沿技术与未来趋势
AI技术的发展日新月异，需要保持对前沿技术的关注。了解最新的研究方向和产业趋势，可以帮助你在AI领域保持领先地位。
学习大纲
下面是来自 中国科学院 人才交流开发中心的《关于举办第五期 “人工智能深度赋能高校教学与企事业单位科研工作” 高级研修班的通知》的培训目录,
我们可以从中窥探出AI学习的逻辑：
| （一）大模型的缘起 * 大模型时代人工智能的前夜 * 深度强化学习的高光时刻——AlphaGo。 * 大模型ChatGPT源于深度强化学习 * 深度学习模型 * + 稀疏编码神经网 + 自动编码器神经网络 + 玻尔兹曼机神经网络 + 卷积神经网络 + 递归神经网络 * 强化学习模型 * + 强化学习基本要素 + 马尔可夫奖励过程 + 累积回报最优策略 （二）大模型是怎样练成的 * 大模型时代的先驱 * ChatGPT大模型如何训练 * 大模型关键技术突破 * + 大模型LLM两种实现方式 + 预训练语言模型PLM（BERT） + 指令调整 Instruction Tuning + 强化学习人类反馈对齐RLHF Alignment （三）大模型的实践 * ChatGPT能力 * + ChatGPT文本生成 + ChatGPT情感分析 + ChatGPT个性回复 + ChatGPT实时翻译 + ChatGPT涌现能力 * AIGC的实现 * + 3D形状模态 + 交叉模态形状生成 + 跨模态3D场景视图合成 * 开源大模型 * + 国内开源大模型：文心一言、通义千问、MOSS、ChatGLM应用 + 国外开源大模型：ChatGPT、PaLM、LLaMA、MIMO、Cloude应用 （四）大模型行业应用 * 基于大模型的推荐系统 * 医学资料检索增强系统 * 对话式人才猎头管理和决策 * 基于大模型的AI投资管理平台 * 基于大模型的金融核查平台 * 基于电力大模型的设备运检 * 基于代码大模型的软件开发系统 * 基于大模型的组卷和判卷系统 * 基于大模型交通系统 * 基于大模型的汽车问答系统 * 基于大模型的游戏设计 * 基于大模型的智慧办公 * 基于大模型的智慧型银行数字员工 （五）大模型技术走向和产业发展趋势 * ChatGPT 的缺陷与优化 * 大模型的研究方向 * 大模型的产业发展趋势 （六）现有大模型和基于大模型的工具介绍 * 现有大模型列表 * 大模型评价体系和榜单 * 大模型公开服务调用方法 * 基于大模型的效率工具介绍 * + 代码辅助工具Copilot和通意灵码 + 论文阅读工具ChatPaper + Kimi智能助手 + 实践环节：大模型公开服务调用方法 （七）大模型的使用技巧：提示词工程 * 提示词基本原理 * 提示词编写常用技巧指南 * 实践环节：提示词编写实践 （八）大模型加外部知识库：检索增强生成（RAG）方法 * RAG的定义与基本流程介绍 * RAG常用框架介绍 * + Langchain 基本情况与示例 + Llamalndex 基本情况与示例 + RAG框架的优缺点分析 + 实践环节：Langchain本地部署 （九）RAG效果提升技巧 * 多轮检索 * 精准PDF解析的重要性 * 实践环节：切换不同的PDF解析查看对问答效果的影响 （十）微调和RAG方法的优缺点对比 （十一）大模型的Key Numbers * 大模型参数量计算方法 * 影响计算量的主要方面: 参数量、数据量、上下文长度 * 参数量和GPU的适配关系 （十二）大模型推理部署方法 * 常用推理框架 vLLM 基本原理 * vLLM的使用方法 * vLLM的进阶功能: AutoPrefix, Speculative Decoding, 量化 （十三）大模型微调方法 * 微调的整体流程介绍 * 微调的数据准备 * 训练结果评估方法 * 训练环境准备 * 训练过程监控 * 训练完成后的推理评估 |
自学清单
如果我们想要自学上述内容，有哪些资源推荐呢？下面是一份参考书籍清单：
第一阶段：AI基础入门
- 《线性代数及其应用》 (Linear Algebra and Its Applications) - Gilbert Strang
这本书深入浅出地讲解了线性代数的基本概念和应用，适合作为 初学者的入门读物 。Gilbert Strang是线性代数领域的权威，其教材被广泛使用。
- 《微积分》 (Calculus) - James Stewart
James Stewart的微积分教材内容详实，例题丰富，是学习 微积分的经典教材 。它涵盖了微积分的基本原理和应用，对理解AI算法中的数学基础非常有帮助。
- 《线性代数》《微积分》 - 同济大学数学系编
国内高校广泛使用的线性代数和微积分教材， 内容系统、例题丰富，非常适合打基础 。
- 《概率论与数理统计》 (Probability and Statistics) - Morris H. DeGroot
这本书详细介绍了概率论和统计学的基本概念，对于 理解机器学习 和深度学习中的统计模型和概率分布很棒。
- 《概率论与数理统计》 - 盛骤, 濮晓龙, 谢式千
国内经典的概率论与数理统计教材 ，内容系统全面，深入浅出，适合作为统计学基础的入门书籍。
- 《Python编程：从入门到实践》 (Python Crash Course: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming) - Eric Matthes
这本书适合初学者， 通过实际项目帮助你掌握Python编程 ，涵盖了Python编程的基本语法和常用库，是进入AI编程的第一步 。
第二阶段：深入AI核心技术
- 《深度学习》 (Deep Learning) - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
被誉为“ 深度学习圣经 ”，这本书系统地介绍了深度学习的基本概念、模型和算法，适合作为深度学习的全面参考资料。
- 《强化学习：原理与方法》 (Reinforcement Learning: An Introduction) - Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
这本书是 强化学习领域的经典教材 ，详细讲解了强化学习的基本原理和方法，是学习强化学习不可或缺的资源。
- 《统计学习基础》 (The Elements of Statistical Learning) - Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
这本书系统地介绍了统计学习理论，是 理解机器学习算法和模型 的重要参考书，对深入掌握AI核心技术非常有帮助。
- 《统计学习方法》 - 李航
系统地介绍了 统计学习理论 ，是理解机器学习算法和模型的重要参考书，对深入掌握AI核心技术非常有帮助。
- 《机器学习》 - 周志华
这是国内机器学习领域的经典教材，俗称“ 西瓜书 ”，全面系统地介绍了机器学习的基本概念和算法，适合各个层次的学习者。
- 《GPT图解：大模型是怎样构建的》 - 黄佳
使用 图解 的形式介绍ChatGPT的前世今生，带你从0到1构建大模型。
- 《这就是ChatGPT》 - 斯蒂芬·沃尔夫拉姆
作者为计算机科学家、数学家和理论物理学家，被称为” 当今活着的聪明人之一 ，比肩康德，硬核思考者“，Wolfram Research软件创始人。
大模型&AI产品经理如何学习
求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。
1.学习路线图
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。
（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取
3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。
4.LLM面试题和面经合集
这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
***1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集***
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