从零开始学AI，给你最最全套的人工智能学习路线图

01— 人工智能开发入门

掌握Python基础语法，对后续学习打下坚实基础。

Python编程

基本语法	数据结构	函数
面向对象	多任务	模块与包
闭包装	饰器	迭代器

Numpy矩阵运算

Nadrray	Scalars	Boradcasting
矩阵运算	矩阵转置	矩阵求逆

Scipy数值运算库

Scipy基本使用	Scipy常量	Scipy稀疏矩阵
Scipy图结构	Scipy空间	Scipy插值

Pandas数据科学库

自带数据	结构数据读取写入	数据清洗
数据计算	数据合并	数据排序

Matplotlib

基础图表	Annotation	Figure
子图	Legend

Seaborn

数据关系图	数据分布图	类别图
回归图	矩阵图	多变量关系

PyEcharts

基本使用	图表API	组合图表
其他资源	图表类型	Web框架整合

02— 机器学习核心技术

掌握核心机器学习算法原理，掌握分类、回归、聚类使用场景，满足人工智能数据挖掘类岗位，薪资可达到15K-20K。

Scikit Learn

聚类算法API	数据预处理	分类算法API	回归算法API

分类算法

决策树	KNN	Adaboost
随机森林	逻辑回归	朴素贝叶斯
GBDT	XGboost	LightGBM

回归算法

线性回归	Lasso回归	决策树回归
随机森林回归	XGboost回归

聚类算法

KMeans	KMeans++	GMM
基于层次聚类	基于密度聚类	DBSCAN

属性降维

属性降维	特征选择	因子分析	PCA	ICA	LDA

模型选择

Metrics	Scoring模型得分
Grid search 网格搜索	Cross Validation 交叉验证
Hyper-Parameters 超参数选择	Validation curves 模型验证曲线

特征工程

Standardization标准化	Scaling Features归一化
Non-linear transformation非线性转化	Gaussian distribution高斯分布转化
Normalization正则化	Encoding categorical features类别性编码处理

阶段案例实战

零售行业建模分析电商用户画像行为分析

03— 深度学习核心技术

掌握深度学习算法原理，掌握BP神经网络、CNN、RNN等基础网络结构，为后续NLP和CV奠定技术基础。

人工神经网络

损失函数	激活函数	Back Propagation	优化方法及正则化

BP神经网络

网络基本结构	正向计算	链式法则	权重更新
Sigmoid函数	梯度消失/爆炸	Batch Normalization

CNN卷积神经网络

局部感受野	权值共享	DropOut
卷积层	池化层	全连接层

**RNN循环神经网络
**

梯度裁剪	双向长短时记忆网络（BiLSTM）
长短时记忆网络（LSTM）	门控神经网络(GRU)

阶段项目实战

图像识别案例文本处理案例

04— NLP自然语言处理技术

本阶段课程将掌握突破市场最热超高年薪的NLP技术，可应对市场上NLP工程师，根据市场反馈薪资突破30K。

Pytorch编程

定义损失函数	自动微分功能	定义优化器	定义模型结构

传统序列模型

隐马尔科夫模型	条件随机场	原理与实践	CRF与HMM区别

Transfomer原理

编码器	解码器	注意力机制
语言模型	模型超参数	模型验证

文本预处理

文本处理基本方法	文本张量表示方法	文本语料数据分析
数据增强方法	命名实体识别	Word Embedding词嵌入

RNN及变体

传统RNN	LSTM	Bi-LSTM	GRU	Bi-GRU	Seq2Seq

迁移学习

FastText	预训练模型	Google BERT	GPT	GPT-2	权重微调

阶段项目实战

文本分类文本生成

4、NLP项目实战

05— CV计算机视觉技术

掌握计算机视觉基础算法原理，掌握目标检测、分类、跟踪等各类CV任务，可应对市场上CV工程师岗位，薪资可达20K以上。

OpenCV图像处理

读写图像	灰度变换	几何变换	形态学
纹理分割	视频操作	边缘检测技术	特征检测和描述

Tensorflow编程

常量	变量	高阶API	tf.data	tf.keras

目标分类

卷积计算方法	多通道卷积	AlexNet
VGG	ResNet残差网络	ImageNet分类

**目标检测
**

RCNN	FPN	SSD	ROI Pooling	FasterRCNN	非极大抑制NMS

目标分割

全卷积	ROI Align	DeepLab
MaskRCNN	金字塔池化模块	语义分割评价标准

阶段项目实战

目标分类目标检测

06— 大厂面试专题

围绕大厂高频面试题，针对机器学习、深度学习、CV、NLP、数据结构与算法系列等专题去刷题

数据结构

栈	树	图	数组	链表	哈希表

常见算法

排序	查找	链表算法
动态规划	二叉树	递归算法
贪心算法	图算法	队列算法

机器学习&深度学习

分类算法面试专题	聚类算法面试专题
回归算法面试专题	深度学习基础面试专题

NLP & CV面试专题

深度学习与NLP面试专题	深度学习与CV面试专题

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 能干什么？大模型是怎样获得「智能」的？用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示（Embeddings）向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 & 损失函数简介小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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