0 AI大模型零基础学习路线图
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。
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。
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
-
科学计算库 NumPy：数组操作与线性代数运算，https://zglg.work/numpy-zero
pandas：数据清洗与处理，https://zglg.work/pandas-zero
matplotlib / seaborn：数据可视化，https://zglg.work/matplotlib-zero
-
开发工具 代码调试与版本控制（Git），https://zglg.work/git-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。
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。
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。
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。
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-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
-
模型安全与伦理
- 数据隐私、偏见与公平性
- 模型解释性和鲁棒性
-
跨模态与元学习
- 融合多种数据类型的综合模型
- 自监督学习与元学习
-
前沿论文阅读
- 定期阅读 NeurIPS、ICML、ICLR 等会议论文
- 关注ArXiv上最新的研究动态
关于这些可以学习：https://zglg.work/ai-security-privacy-zero
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！
