目录

一、基础阶段（2-3个月）

1. 数学与编程基础

2. 机器学习入门

二、核心技能（3-4个月）

1. 深度学习与框架

2. 大模型开发（重点）

三、进阶方向（3-6个月）

1. 多模态与智能体（Agent）

2. 行业应用与部署

四、实战项目推荐

五、学习资源整合

持续学习建议

一、基础阶段（2-3个月）

1. 数学与编程基础

• 数学知识

  • 线性代数：矩阵运算、特征值与特征向量（参考《线性代数及其应用》及Coursera课程 [Linear Algebra for Machine Learning]1）。

  • 概率论与统计：贝叶斯定理、分布模型（推荐edX课程 [Probability and Statistics]1）。

  • 微积分：导数、积分与优化问题（参考《高等数学》同济版及Khan Academy微积分课程1）。

• Python编程

  • 语法基础：数据类型、控制结构、函数（《Python编程：从入门到实践》1）。

  • 科学计算库：Numpy（数组操作）、Pandas（数据处理）、Matplotlib（可视化）（《Python数据科学手册》1）。

  • 学习地址：

    • Python官方教程

    • Coursera: Python for Everybody

2. 机器学习入门

• 核心概念：监督/无监督学习、模型评估（准确率、AUC等）、过拟合处理（正则化）16。

• 经典算法：线性回归、决策树、SVM（推荐周志华《机器学习》及Andrew Ng的 [Machine Learning课程]1）。

• 学习地址：

  • Kaggle机器学习入门微课程

  • Google Machine Learning Crash Course

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二、核心技能（3-4个月）

1. 深度学习与框架

• 神经网络基础：CNN（图像处理）、RNN（序列数据）、Transformer架构69。

• 框架实战：

  • PyTorch：动态计算图、模型训练（官方教程 PyTorch Tutorials）。

  • TensorFlow：静态图、部署优化（TensorFlow官方指南）。

• 学习地址：

  • Fast.ai深度学习课程（实战导向）

  • CS231n: CNN for Visual Recognition

2. 大模型开发（重点）

• 大模型基础：预训练、微调、Prompt工程（参考《2025版AI大模型工程师进阶图谱》6）。

• 关键技术：

  • RAG（检索增强生成）：结合向量数据库（如FAISS）与生成模型6。

  • LangChain：链式调用、多模块集成（官方文档 LangChain Guides）。

  • 模型微调：LoRA、QLoRA高效微调技术（Hugging Face教程 Fine-tuning Guide）。

• 学习地址：

  • Hugging Face NLP Course

  • DeepLearning.AI: LLM Bootcamp

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三、进阶方向（3-6个月）

1. 多模态与智能体（Agent）

• 多模态模型：CLIP、Stable Diffusion（图像生成）、Video-LLaVA（视频理解）64。

• 智能体开发：ReAct框架、AutoGPT项目实战（参考MetaGPT源码 GitHub链接）。

• 学习地址：

  • Coursera: AI Agents

  • 斯坦福AI智能体课程

2. 行业应用与部署

• 边缘计算：模型压缩（量化、剪枝）、端侧部署（TensorFlow Lite、ONNX Runtime）6。

• 商业化落地：结合医疗、金融等场景的AI解决方案（参考《2025人工智能指数报告》行业案例5）。

• 学习地址：

  • AWS AI/ML实战课程

  • 阿里云天池AI实战赛

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四、实战项目推荐

1. 图像分类：使用ResNet在CIFAR-10数据集实现分类（Kaggle模板项目）。

2. 智能客服：基于RAG+LangChain构建文档问答系统（参考CSDN博客实战案例6）。

3. 推荐系统：利用协同过滤与深度学习优化电商推荐（MovieLens数据集）。

4. AI Agent开发：实现自动化会议纪要生成工具（GitHub开源项目参考）。

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五、学习资源整合

类别	推荐平台/资源	链接
数学基础	Khan Academy、Coursera	Khan Academy
编程与框架	Codecademy、官方文档	PyTorch Docs
大模型实战	Hugging Face、LangChain	Hugging Face Models
行业案例	阿里云天池、Kaggle	Kaggle Competitions

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持续学习建议

1. 跟踪前沿：关注arXiv论文、NeurIPS/ICML会议动态56。

2. 社区参与：加入Hugging Face论坛、Reddit的r/MachineLearning板块。

3. 开源贡献：参与GitHub热门AI项目（如LangChain、AutoGPT）的代码提交与文档优化。

通过以上路线，可逐步从基础迈向AI开发高阶领域，结合理论与实战，适应2025年AI技术快速迭代的需求。