近短时间，人工智能（AI）的发展势头有目共睹，各大科技公司纷纷在AI领域投入重金，新技术层出不穷。像Deepseek这样的AI模型，以其强大的功能和广泛的应用，正在改变我们的生活和工作方式。

我常常被问到：如何从零开始学习人工智能？今天，我将为大家分享一份详细的AI学习路线，帮助你从零到Hero，抓住这一波AI浪潮。

AI路线图：

第一步：打好基础，夯实知识储备

任何领域的学习都需要基础，而人工智能更是如此。首先，你需要掌握一些基础的数学知识，包括线性代数、微积分和概率论。这些数学概念是AI的基石，没有它们，你将难以理解很多AI算法的原理。

其次，编程能力也是必不可少的。Python是AI领域的首选语言，熟练掌握Python并学习一些常用的库如NumPy、Pandas和Matplotlib将为你后续的学习打下坚实的基础。此外，学习一些机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习和深度学习，也是这一阶段的重点。

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第二步：深入学习，夯实理论功底

在掌握了基础知识后，下一步是深入学习AI的理论知识。你可以从一些经典的机器学习算法入手，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）和聚类算法。这些算法是机器学习的核心，理解它们的工作原理将帮助你更好地理解后续的深度学习内容。

深度学习是当前AI领域的热点，掌握深度学习的基础知识，如神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN），将为你打开AI世界的大门。此外，学习一些经典的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，也是这一阶段的重点。

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第三步：实践出真知，动手做项目

理论学习固然重要，但实践才是将知识转化为能力的关键。在这个阶段，你可以通过实际项目来应用所学的知识。例如，你可以尝试使用Python和机器学习库进行数据分析和可视化，或者使用深度学习框架搭建一个简单的神经网络模型。

项目实战不仅能帮助你巩固所学知识，还能提升你的解决问题能力和实际应用能力。初学者可以从一些简单的项目开始，如图像分类、自然语言处理和推荐系统等。随着经验的积累，你可以逐步挑战更复杂的项目，提升自己的技能。

此外，学习一些当前AI领域的热门方向，如强化学习、元学习、多模态AI和可解释性AI（XAI），将帮助你站在技术的前沿，抓住未来的发展机遇。

零基础入门AI大模型

今天贴心为大家准备好了一系列AI大模型资源，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

5.免费获取

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