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甘肃精神文明建设网站,长沙专业网站建设.,网站 主办单位性质 个人,wordpress js合并本文提供了大模型学习的七个阶段路线图#xff1a;1)基础知识准备(数学与编程)#xff1b;2)机器学习基础#xff1b;3)深度学习入门#xff1b;4)自然语言处理基础#xff1b;5)大规模语言模型#xff1b;6)模型应用#xff1b;7)持续学习与进阶。每个阶段详细列出了核…本文提供了大模型学习的七个阶段路线图1)基础知识准备(数学与编程)2)机器学习基础3)深度学习入门4)自然语言处理基础5)大规模语言模型6)模型应用7)持续学习与进阶。每个阶段详细列出了核心知识点和推荐学习资源帮助学习者系统掌握大模型从理论基础到实际应用的完整知识体系。大模型学习路线图第一阶段基础知识准备在这个阶段您需要打下坚实的数学基础和编程基础这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。\1. 数学基础线性代数矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍Gilbert Strang《线性代数及其应用》Sheldon Ross《概率论与随机过程》在线课程Khan Academy 的线性代数和微积分课程Coursera 上的 “Probability and Statistics for Business and Data Science”\2. 编程基础Python了解基本的数据结构、控制流以及函数式编程。NumPy掌握数组操作和数学函数。Matplotlib学会绘制图表。学习资料书籍Mark Lutz《Learning Python》在线课程Codecademy 的 Python 课程Udacity 的 “Intro to Programming” 和 “Intro to NumPy”第二阶段机器学习基础这一阶段主要涉及经典机器学习算法的学习以及如何使用它们解决实际问题。\1. 机器学习理论监督学习线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。无监督学习聚类算法、降维方法PCA、t-SNE等。评估指标准确率、召回率、F1 分数等。学习资料书籍Christopher M. Bishop《Pattern Recognition and Machine Learning》Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman《The Elements of Statistical Learning》在线课程Andrew Ng 在 Coursera 上的 “Machine Learning” 课程Udacity 的 “Intro to Machine Learning with PyTorch”第三阶段深度学习入门在这个阶段您将学习深度学习的基本概念和框架。\1. 深度学习基础神经网络前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。训练技巧反向传播、梯度下降、正则化等。学习资料书籍Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville《Deep Learning》在线课程deeplearning.ai 的 “Deep Learning Specialization”fast.ai 的 “Practical Deep Learning for Coders”\2. 深度学习框架PyTorch动态计算图、自动微分等。TensorFlow静态计算图、Keras API 等。学习资料书籍Francois Chollet《Deep Learning with Python》在线课程Udacity 的 “Intro to Deep Learning with PyTorch”TensorFlow 官方文档第四阶段自然语言处理基础本阶段将介绍自然语言处理的基本概念和技术。\1. NLP 基础词嵌入Word2Vec、GloVe 等。序列模型RNN、LSTM、GRU 等。学习资料书籍Jurafsky Martin《Speech and Language Processing》在线课程Coursera 的 “Natural Language Processing with Deep Learning”第五阶段大规模语言模型这一阶段将重点学习大规模预训练模型。\1. Transformer 架构自注意力机制自我注意层、多头注意力等。Transformer 模型编码器、解码器等。学习资料论文Vaswani et al., “Attention Is All You Need”在线课程Hugging Face 的 “Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing”\2. 预训练模型BERT双向编码器表示。GPT生成式预训练变换器。T5基于 Transformer 的文本到文本预训练模型。学习资料论文Devlin et al., “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”Radford et al., “Language Models are Unsupervised Multitask Learners”Raffel et al., “Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer”在线课程Hugging Face 的 “State-of-the-Art Natural Language Processing”第六阶段大规模模型的应用在这一阶段您将学习如何将大规模模型应用于各种实际场景。\1. 应用实例文本生成生成连贯的文章、诗歌等。对话系统构建聊天机器人。机器翻译实现高质量的自动翻译系统。学习资料书籍Alex Johnson《Large-Scale Language Models: Theory and Applications》在线课程Hugging Face 的 “Build Your Own AI Assistant”第七阶段持续学习与进阶随着技术的发展不断更新自己的知识库是非常重要的。\1. 进阶主题多模态学习结合视觉、听觉等多种信息源。模型优化模型压缩、量化等。伦理和社会影响AI 的公平性、隐私保护等。学习资料论文Liu et al., “Useful Knowledge for Language Modeling”Zhang et al., “Understanding Deep Learning Requires Rethinking Generalization”在线课程MIT 的 “6.S191 Deep Learning” 课程Stanford 的 “CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning”结语通过以上七个阶段的学习您将能够建立起对大规模预训练模型的深刻理解并掌握其在实际应用中的技巧。记得在学习过程中保持好奇心和探索精神积极尝试新技术并参与社区讨论。希望这份学习路线图能帮助您成功踏上大规模模型的学习之旅如何学习AI大模型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。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传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】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。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产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】