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 StewartJames 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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