DeepSeek作为全球领先的AI大模型，拥有顶尖自然语言推理能力和深度学习算法，高效处理海量数据，精准理解复杂语义，为智能化应用提供坚实技术基础。

接入DeepSeek大模型，利用多年积累的农业行业知识库，搭建智慧农业专属大模型，以“AI+农业”为核心，推出覆盖农作物全生命周期的智能化解决方案。通过深度融合物联网、人工智能与农业科学，助力农场主、农业企业实现精准种植、高效管理、绿色防控，让每一寸土地都释放出最大的生产潜力。

农业园平台通过接入DeepSeek大模型，构建了“感知-分析-决策-执行”的闭环体系，为农业生产提供四大核心场景创新应用。

01.农作物精准ＡＩ种植方案

针对不清楚种什么？怎么种？如何管理？等难题，基于ＡＩ大模型，建立种植方案智能决策引擎，基于当地气象数据、地块土壤养分数据、作物品种数据、历史产量数据、价格行情数据等多维度信息，利用ＡＩ大模型自动生成定制化种植计划，包括播种时间、品种选择、农艺管理要求、水肥配比策略、植保方案等。同时，根据我司农业物联网实时监测数据变化，动态调整种植策略，为种植户提供全过程“保姆式”精准种植方案。

02.作物健康状态ＡＩ体检与适宜性分析

依托田间气象站、土壤墒情监测站、虫情监测站、长势监测站等智能硬件产品实时监测数据，结合当地气候环境、作物品种、种植模式等，利于ＡＩ大模型，实时对作物的当前生长环境进行指标式“体检”，生成作物“健康状态报告”，实现把传统农业“四情数据”转变为“农技信息和知识”，让种植户“看得懂，看得明白”，同时实现对高温、干旱、霜冻等灾害天气的预警和信息推送，助力环境异常情况的早预防、早防控。

03.病虫害ＡＩ识别与分析

农户通过云上农业园APP上传作物叶片、果实图片，即可获取病虫害类型、严重程度及防治建议，解决农户不清楚是什么病虫害、如何防治？等问题，实现病虫害“早发现、早防控”。

04.虫害ＡＩ绿色防控

结合田间长势监测图片和用户手机拍照上传农作物图片，ＡＩ模型可识别100余种常见虫害，准确率超90%，并自动标记虫害分布热力图，基于虫害类型与密度，生成靶向施药方案，减少农药使用量达30%，实现基于ＡＩ虫害智能绿色防控。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括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。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】