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0 AI大模型零基础学习路线图

📅发表日期: 2025-02-14

🏷️分类: DeepSeek学习

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下面是一份详细的 AI大模型零基础学习路线图,帮助你从最基础的数学与编程知识入门,逐步掌握机器学习、深度学习,再到现代大模型的核心技术与实战项目。整个路线图采用循序渐进的方式设计,既重视理论基础,也强调实践经验。

AI大模型零基础学习路线图

1. 基础数学与编程

大模型的理论和实践都离不开坚实的数学和编程基础。

大模型基础学习

数学基础

  • 线性代数
    • 向量、矩阵运算
    • 矩阵分解(特征值分解、奇异值分解)

关于线性代数的教程,大家在这里学习:https://zglg.work/ai-linear-you-need

  • 微积分
    • 导数与积分
    • 链式法则(为反向传播打基础)

关于微积分的教程,大家在这里学习:https://zglg.work/ai-math-you-need

  • 概率论与统计
    • 基本概率分布、期望与方差
    • 贝叶斯定理与统计推断

关于微积分的教程,大家在这里学习:https://zglg.work/ai-math-you-need

  • 优化方法
    • 梯度下降与变体(如随机梯度下降)

关于梯度下降的教程,大家在这里学习:https://zglg.work/ai-math-you-need

编程基础

  • Python编程
    • 基础语法、数据类型、控制结构
    • 常用数据结构(列表、字典、集合、元组)

Python入门教程,大家可以在这里学习:https://zglg.work/python-zero


2. 机器学习基础

在扎实的数学与编程基础上,开始学习机器学习的核心概念与常见算法。

机器学习基础

学习内容

  • 基本概念
    • 什么是机器学习、监督学习、无监督学习
    • 模型训练、验证与测试
  • 常见算法
    • 线性回归、逻辑回归
    • 决策树、随机森林
    • 支持向量机(SVM)、K近邻算法(KNN)
  • 模型评估与调优
    • 交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线
    • 特征工程和数据预处理

机器学习详细教程,可以在这里学习:https://zglg.work/bayesian-learning-zero

https://zglg.work/machine-learning-zero


3. 深度学习基础

深入了解神经网络、反向传播及基本网络结构,为学习大模型打下基础。

深度学习基础

学习内容

  • 神经网络基础
    • 神经元结构、激活函数(ReLU、Sigmoid、Tanh)
    • 前向传播与反向传播算法
  • 常见网络架构
    • 多层感知机(MLP)
    • 卷积神经网络(CNN)
    • 循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM、GRU)
  • 深度学习框架
    • PyTorch 与 TensorFlow 入门
    • 构建、训练与评估简单神经网络

深度学习大家可以在这里学习:https://zglg.work/deep-learning-zero


4. 现代神经网络架构与Transformer

进入大模型领域前,理解现代网络架构和关键技术,如注意力机制和Transformer模型。

现代神经网络架构与Transformer

学习内容

  • 注意力机制
    • 基本原理及作用
    • 常见的注意力模型
  • Transformer模型
    • 结构详解:编码器、解码器、多头注意力
    • 优势与应用场景
  • 其他现代架构
    • 自编码器(Autoencoder)
    • 生成对抗网络(GAN)
  • 语言模型基础
    • 预训练与微调概念
    • GPT、BERT、T5 等模型简介

以上这些教程可以在这里学习:

https://zglg.work/chatgpt-principle-zero

https://zglg.work/ai-30-neural-networks

https://zglg.work/ai-dify-tutorial

推荐资源

  • 论文:《Attention Is All You Need》
  • Hugging Face 官方文档与教程
  • OpenAI、Google AI博客与介绍文章

5. AI大模型原理与实践

在掌握基础与现代网络架构后,深入了解大模型的核心原理及训练方法。

AI大模型原理与实践

学习内容

  • 大模型概念
    • 什么是大模型?为何参数量庞大?
    • 大模型的优势与挑战(数据、计算资源、鲁棒性等)
  • 预训练与微调策略
    • 预训练模型的思想与方法
    • 微调技巧(Transfer Learning、Few-shot Learning、Prompt Engineering)
  • 分布式训练与资源优化
    • 多GPU/TPU训练
    • 混合精度训练、模型剪枝与量化

以上可以在这里学习: https://zglg.work/ai-news

https://zglg.work/llama3-dev-zero

https://zglg.work/llm-fine-tuning-tutorial

推荐资源

  • Hugging Face Transformers 库实战教程
  • OpenAI 的技术博客与论文

6. 实战项目与应用案例

通过动手实践巩固理论知识,并探索大模型在各领域的应用。

项目方向

  • 自然语言处理(NLP)
    • 文本生成(如新闻生成、故事创作)
    • 问答系统、情感分析
  • 计算机视觉(CV)
    • 图像识别与目标检测
    • 图像生成与风格迁移
  • 多模态应用
    • 融合文本、图像和语音的综合应用
    • 实现跨领域场景(医疗、金融、自动驾驶等)
  • 部署与应用
    • 模型压缩、边缘部署
    • API 服务构建与应用系统集成

关于这些可以学习:https://zglg.work/cv-network-tutorial

https://zglg.work/nlp-zero

https://zglg.work/nlp-advanced-one


7. 进阶阅读与研究方向

当你掌握了基础知识和实战技能后,可以关注以下进阶方向,紧跟大模型技术前沿。

研究方向

推荐资源

  • 专业会议论文集与在线研讨会

  • 博客:Distill.pub、OpenAI博客、Google AI博客


8. 学习建议与总结

学习建议

  • 动手实践
    • 从小项目开始,逐步挑战大规模模型
    • 利用开源代码库和工具(如Hugging Face、PyTorch)进行实战训练
  • 持续更新
    • 大模型领域发展迅速,持续关注最新论文和技术动态
    • 参加线上社区、讨论组与技术分享活动
  • 循序渐进
    • 扎实掌握基础再向前迈进,遇到问题及时查阅文档和资料
    • 学会总结和反思,不断完善知识体系

总结

这份路线图从基础数学与编程入手,逐步引导你学习机器学习、深度学习,再到Transformer和大模型的核心技术与应用。通过理论学习与项目实战相结合,你可以逐步深入理解和掌握AI大模型技术,为未来的研究和应用打下坚实基础。坚持学习、勇于实践、善于交流,是成功的关键!


希望这份详细的学习路线图能帮助你理清学习方向,并在AI大模型的世界中不断前行!

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