以下是基于最新搜索结果整理的 DeepSeek 学习路线图，涵盖从基础到高级的系统学习路径，帮助你全面掌握 DeepSeek 的使用和应用开发。

一、基础知识与预备技能

1. 数学基础

• 线性代数：掌握矩阵运算和向量空间，这是深度学习的核心。

• 概率统计：理解贝叶斯理论和概率分布，用于模型训练和推理。

• 微积分：了解优化算法中的梯度下降等概念。

2. 编程基础

• Python：掌握 Python 编程，这是深度学习和 AI 开发的主要语言。

• 常用库：熟悉 NumPy、Pandas、TensorFlow 和 PyTorch 等工具。

3. 机器学习基础

• 监督学习：从线性回归、逻辑回归到神经网络。

• 无监督学习：掌握聚类、降维等技术。

• 深度学习架构：学习 CNN、RNN、Transformer 等架构。

二、DeepSeek 核心技术

1. 模型架构

• Transformer：精读《Attention Is All You Need》论文，理解 Transformer 的工作原理。

• 预训练与微调：学习 BERT、GPT 等模型的预训练和微调技术。

2. 分布式训练

• 框架实战：使用 Horovod、DeepSpeed 等框架进行分布式训练。

• 混合精度训练：掌握 FP8 等技术以提升训练效率。

三、实践与应用开发

1. API 和框架实战

• LangChain 和 Hugging Face：使用这些工具开发智能问答系统、RAG 检索增强生成等应用。

• 实战项目：开发如智能客服、内容创作等实际应用。

2. 垂直领域应用

• 金融风控：构建风险评估、欺诈检测和信贷审批系统。

• 医疗诊断：开发疾病预测、智能随访和个性化治疗方案。

• 智能推荐：构建基于用户画像的推荐系统。

3. 多模态应用

• 图像和视频处理：结合 Stable Diffusion 等模型进行多模态学习。

四、高级优化与部署

1. 模型优化

• 参数调整：学习如何通过调整 temperature、top_p 等参数优化生成效果。

• 模型蒸馏：掌握精度无损压缩技术。

2. 部署与运维

• 容器化技术：使用 Docker 和 Kubernetes 部署模型。

• 私有化部署：为企业定制专属 AI 解决方案。

五、持续学习与拓展

1. 跟踪前沿技术

• 论文阅读：关注 arXiv 和顶会论文（如 NeurIPS、ICML）。

• 社区参与：加入 Hugging Face 社区、知乎专栏等。

2. 行业应用拓展

• 金融领域：学习信用评分、反欺诈模型等应用。

• 医疗领域：研究医学影像分析、智能诊断等。

六、学习资源推荐

1. 官方文档与教程

• DeepSeek 官方文档：全面了解模型架构和 API 使用。

• 清华大学《DeepSeek：从入门到精通》：涵盖基础知识、高级应用和实战案例。

2. 实战手册

• 《DeepSeek 使用指令手册》：提供详细的操作指南和避坑建议。

• 《DeepSeek 金融风控实战指南》：专注于金融风控领域的应用。

3. 在线课程

• 吴恩达机器学习课程：适合初学者学习机器学习基础。

• CS231n 深度学习课程：深入学习 CNN、RNN 等架构。

希望以上学习路线图能帮助你系统地掌握 DeepSeek 的使用和应用开发。如果需要更具体的资源链接或学习计划，可以进一步细化方向（如侧重训练、部署或应用开发）。