AI大模型开发学习路径
从基础到进阶的AI大模型开发系统学习路径，涵盖理论、工具、实践及行业趋势
10 个阶段
52 个技能
系统化的学习路线，从基础到进阶，循序渐进掌握核心技能
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1. 基础理论与数学基础
核心技能点
线性代数与矩阵运算
概率论与统计学
微积分与优化方法
信息论与熵
机器学习基础概念
深度学习基础
神经网络原理
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2. 大模型核心架构
核心技能点
Transformer架构详解
注意力机制与变体
多模态模型架构
强化学习框架
模型并行与分布式训练
模型压缩与轻量化
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3. 开发工具与框架
核心技能点
PyTorch深度使用
TensorFlow高级应用
Hugging Face Transformers
分布式训练框架（Ray/Dask）
模型部署工具（ONNX/TorchScript）
数据处理工具（Pandas/Dask）
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4. 数据工程与预处理
核心技能点
大规模数据清洗
数据增强技术
数据标注与质量控制
多模态数据处理
合成数据生成
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5. 模型训练与优化
核心技能点
超参数调优
分布式训练策略
模型蒸馏与知识迁移
训练监控与调试
混合精度训练
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6. 行业趋势与前沿技术
核心技能点
多模态统一模型
强化学习与决策模型
模型可解释性研究
AI伦理与安全
边缘计算部署
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7. 实践项目
核心技能点
文本生成模型开发
图像生成模型实现
对话系统构建
行业定制化模型开发
开源项目贡献
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8. 职业发展路径
核心技能点
技能要求与认证
职业晋升路径
行业岗位需求分析
AI伦理与职业规范
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9. 行业应用案例
核心技能点
金融风控模型
医疗诊断辅助
智能制造应用
智能客服系统
自动驾驶决策
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10. 工具与资源
核心技能点
计算资源管理
开源社区参与
论文阅读指南
行业报告研读
职路APP - AI驱动的职业发展平台
个性化学习路径
基于AI算法生成专属的职业成长路径
职业测评
全面了解自己的职业兴趣和能力特长
智能简历
一键生成针对不同职位的专业简历
职位分析
深度解析职位要求，精准匹配能力