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。

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

Python编程

Numpy矩阵运算

Scipy数值运算库

Pandas数据科学库

Matplotlib

Seaborn

PyEcharts

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

分类算法

回归算法

聚类算法

属性降维

模型选择

特征工程

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

BP神经网络

CNN卷积神经网络

RNN循环神经网络

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

传统序列模型

Transfomer原理

文本预处理

RNN及变体

迁移学习

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

Tensorflow编程

目标分类

目标检测

目标分割

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

常见算法

机器学习&深度学习

NLP & CV面试专题

读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。 二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈） 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。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉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。

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