AI开发学习路径以及资料

第一阶段：基础知识

• 数学基础：学习线性代数（矩阵运算、特征值分解等）、概率论与统计学（贝叶斯定理、假设检验等）、微积分（导数、梯度下降等）。
• 编程基础：掌握Python语言，包括语法、数据结构、常用库（如NumPy、Pandas、Matplotlib）。
• 机器学习入门：了解机器学习的基本概念，学习常用算法（如线性回归、决策树）及建模工具（如Scikit-learn），并通过Kaggle等平台的小项目进行实战。

第二阶段：深度学习

• 深度学习框架：选择并深入学习一个深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow，掌握其工作原理、API使用。
• 核心技术：学习CNN（图像处理）、RNN/LSTM（序列数据）、Transformer（自然语言处理）等模型架构，以及模型剪枝、量化等优化技术。
• 实战项目：使用深度学习框架实现图像分类、情感分析等项目。

第三阶段：生成式人工智能

• 生成模型：学习NLP和计算机视觉领域的生成模型，如Stable Diffusion等。
• 提示工程：掌握Prompt提示工程，了解如何从头开始构建生成模型。
• 框架与工具：学习LangChain等框架，以及向量数据库等工具。

第四阶段：模型部署与应用开发

• 部署工具：学习MLFlow、Kubeflow等工具，掌握模型的自动化管道、监控、生命周期管理。
• 应用开发：学习使用LangChain、AutoGPT等框架开发Agent应用。
• 企业级案例：参与如金融风控多代理系统等企业级项目。

第五阶段：前沿探索与持续学习

• 前沿技术：关注小样本学习、量子机器学习等前沿技术。
• 持续学习：通过阅读论文、参与开源项目等方式，保持对新技术的敏感。

推荐资料

• 书籍：
  • 《深度学习：从基础到实践》。
  • 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》。
  • 《机器学习》（西瓜书）。
  • 《统计学习方法》。
• 在线课程：
  • Coursera的《深度学习专项课程》（吴恩达）。
  • Fast.ai实战课。
• 开源项目：GitHub的Ai-Learn仓库提供200+实战案例。
• 数据集：Kaggle、阿里天池、UCI开放数据集。
• 视频教程：3Blue1Brown的微积分讲解视频。
• 学习平台：腾讯云开发者社区。

AI大模型开发的学习路径和相关资料

第一阶段：基础知识与入门

• 了解大模型基础：学习大模型的基本概念、特点、核心原理（如Transformer架构）以及在各行业的应用。
• 掌握提示工程：从提示工程基础到进阶，学习如何通过设计有效的提示词来引导大模型生成期望的结果。
• 学习开发框架：了解LangChain等开发框架的基本使用方法，尝试构建简单的问答系统。

第二阶段：应用开发与实战

• RAG应用开发：学习RAG（检索增强生成）技术，包括Naive RAG、Advanced-RAG等，掌握知识库的构建和检索方法。
• Agent应用开发：学习LangChain、LlamaIndex等框架，构建智能体应用，如智能客服。
• 多模态应用开发：学习如何结合大模型进行多模态应用开发，如文生图、语音生成等。

第三阶段：模型微调与优化

• 微调技术学习：深入学习大模型的微调技术，如LoRA等，掌握如何根据特定任务对模型进行优化。
• 性能评估与优化：学习如何评估和优化大模型的性能，包括模型压缩、加速等技术。

第四阶段：部署与企业级应用

• 模型部署：学习使用Ollama、vLLM等推理部署框架，将大模型部署到实际应用中。
• 企业级项目实战：参与企业级项目，如构建行业专属的大模型应用，解决实际业务问题。

学习资料

在线教程

• 吴恩达与OpenAI合作的大模型系列教程：包括《Prompt Engineering for Developers》《Building Systems with the ChatGPT API》等，适合从基础到进阶的学习。
• LearnPrompt开源课程：涵盖ChatGPT、Stable Diffusion等多种大模型的使用和微调，适合零基础入门。

开源项目

• LLM Cookbook：由吴恩达团队推出，包含大模型开发的实用教程和代码示例。
• LLM Universe：适合小白开发者，提供从调用API到构建知识库、RAG应用的完整教程。

视频教程

• 哔哩哔哩上的AI大模型视频教程：零基础入门到精通，涵盖Prompt Engineering、LangChain框架使用、微调实战等内容。

书籍

• 《AI大模型开发之路：从入门到实践》：全面介绍AI大模型的核心技术与应用实践。

学习平台

• GitHub超火开发者路线图库：提供AI工程师的学习路线图，涵盖从基础概念到高级应用的详细路径。

通过以上学习路径和资料，你可以系统地掌握AI大模型开发的核心技能，并逐步积累实战经验。

OCR开发学习路径以及资料

OCR（光学字符识别）开发是一个涉及图像处理、机器学习和深度学习的跨学科领域。以下是OCR开发的学习路径和相关资料推荐，帮助你从基础到进阶逐步掌握OCR开发技能。

第一阶段：基础知识

1. 图像处理基础
   • 学习图像的基本概念，包括像素、灰度、色彩空间等。
   • 掌握图像预处理技术，如滤波、二值化、边缘检测、形态学操作等。
   • 学习使用图像处理库，如OpenCV（Python）。
2. 机器学习基础
   • 了解机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、分类、回归等。
   • 学习常用的机器学习算法，如K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）等。
   • 掌握机器学习框架，如Scikit-learn。

第二阶段：深度学习与CNN

1. 深度学习基础
   • 学习深度学习的基本概念，包括神经网络、反向传播、激活函数等。
   • 掌握卷积神经网络（CNN）的原理和架构，如LeNet、AlexNet等。
   • 学习使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。
2. OCR相关模型
   • 学习用于OCR的深度学习模型，如CRNN（卷积循环神经网络）、CTC（连接时序分类）等。
   • 了解如何使用预训练模型进行OCR任务，如Tesseract、EasyOCR等。

第三阶段：OCR开发实战

1. OCR工具与库
   • 学习使用开源OCR工具，如Tesseract、EasyOCR、PaddleOCR等。
   • 掌握如何调用这些工具进行图像预处理、字符识别和后处理。
2. 项目实战
   • 实践简单的OCR项目，如识别手写数字、识别文档中的文字等。
   • 学习如何处理复杂的OCR场景，如倾斜文本、低分辨率图像等。
3. 性能优化
   • 学习如何优化OCR系统的性能，包括模型优化、图像预处理优化等。
   • 掌握如何评估OCR系统的准确率和召回率。

第四阶段：高级应用与部署

1. 高级OCR技术
   • 学习多模态OCR技术，如结合图像和文本上下文进行识别。
   • 探索最新的OCR研究方向，如Transformer在OCR中的应用。
2. 系统集成与部署
   • 学习如何将OCR系统集成到实际应用中，如Web应用、移动应用等。
   • 掌握模型部署工具，如TensorFlow Serving、ONNX Runtime等。
3. 企业级项目
   • 参与企业级OCR项目，解决实际业务问题，如票据识别、文档处理等。

OCR开发学习资料

在线教程

1. Tesseract官方文档
   • Tesseract OCR Documentation
   • 详细介绍了Tesseract的安装、使用和高级配置。
2. EasyOCR官方文档
   • EasyOCR Documentation
   • 提供了EasyOCR的安装指南、示例代码和使用说明。
3. PaddleOCR官方文档
   • PaddleOCR Documentation
   • 介绍了PaddleOCR的架构、预训练模型和使用方法。
4. OpenCV教程
   • OpenCV Documentation
   • 提供了OpenCV的安装、图像处理和机器学习的详细教程。

视频教程

1. 哔哩哔哩上的OCR教程
   • 搜索“OCR开发教程”或“OpenCV OCR教程”，有许多适合初学者的视频。
2. YouTube上的OCR教程
   • 搜索“OCR with Python”或“Tesseract OCR Tutorial”，有许多高质量的视频教程。

书籍

1. 《OpenCV 4 Computer Vision with Python》
   • 作者：Joseph Howse
   • 详细介绍了OpenCV的图像处理和机器学习功能，适合初学者。
2. 《Deep Learning for Computer Vision with Python》
   • 作者：Adrian Rosebrock
   • 深入讲解了深度学习在计算机视觉中的应用，包括OCR。

开源项目

1. Tesseract GitHub
   • Tesseract GitHub
   • 提供了Tesseract的源代码和示例项目。
2. EasyOCR GitHub
   • EasyOCR GitHub
   • 提供了EasyOCR的源代码和使用示例。
3. PaddleOCR GitHub
   • PaddleOCR GitHub
   • 提供了PaddleOCR的源代码和预训练模型。

在线课程

1. Coursera上的计算机视觉课程
   • Computer Vision Basics
   • 介绍了计算机视觉的基础知识，包括图像处理和特征提取。
2. Udemy上的OCR开发课程
   • 搜索“OCR Development with Python”或“Tesseract OCR Course”，有许多适合初学者的课程。

通过以上学习路径和资料，你可以逐步掌握OCR开发的核心技能，并在实践中不断提升自己的能力。