# ai-learning-path

**Repository Path**: x-eval/ai-learning-path

## Basic Information

- **Project Name**: ai-learning-path
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-02-08
- **Last Updated**: 2025-02-08

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI大模型专家培养计划

## 课程介绍
本课程旨在培养AI大模型应用开发专家,分为三大模块:
- 基础理论与技术栈
- 大模型应用开发
- 多模态与前沿技术

总学习时长: 12个月(全职学习)或18-24个月(在职学习)
每日建议学习时间: 
- 全职学习: 4-6小时
- 在职学习: 2-3小时

## 课程特点
1. 系统性: 从基础到前沿,层层递进
2. 实践性: 每个模块都包含实战项目
3. 前沿性: 每季度更新技术内容
4. 工程性: 注重实际应用能力
5. 灵活性: 提供多种学习路径

## 先修要求
### 必备基础
- Python基础编程能力
- 基础数学知识(线性代数、概率统计)
- Linux基本操作
- Git基础

### 建议基础
- 深度学习基础概念
- 英语阅读能力
- 基本算法知识
- 数据结构基础

## 学习路径

### 基础路线(适合零基础学习者)
1. 预备阶段(2个月)
   - Python强化训练
   - 数学基础补充
   - 开发环境搭建
   - 基础算法训练

2. 正式课程(12-24个月)
   - 模块一：AI基础理论与技术栈
   - 模块二：大模型应用开发
   - 模块三：多模态与前沿技术

### 进阶路线(适合有基础学习者)
直接从感兴趣的模块开始,每个模块包含:
- 理论学习(1个月)
- 项目实践(2个月)
- 技术深化(1个月)

## 详细课程内容

### 模块一：AI基础理论与技术栈 (4个月)
- [AI基础数学与编程](./module1/1-math-programming.md)
- [深度学习基础](./module1/2-deep-learning.md)
- [Transformer架构深度解析](./module1/3-transformer.md)
- [大模型技术栈](./module1/4-llm-stack.md)

### 模块二：大模型应用开发 (4个月)
- [Prompt工程](./module2/1-prompt-engineering.md)
- [RAG技术深度实践](./module2/2-rag.md)
- [Agent开发](./module2/3-agent.md)
- [模型微调与训练](./module2/4-fine-tuning.md)

### 模块三：多模态与前沿技术 (4个月)
- [多模态基础](./module3/1-multimodal.md)
- [生成式AI](./module3/2-generation.md)
- [前沿技术追踪](./module3/3-frontier.md)

## 学习方法

### 全职学习建议
1. 每日学习计划
   - 上午: 理论学习(2-3小时)
   - 下午: 编程实践(2-3小时)
   - 晚上: 项目开发(1-2小时)

2. 每周规划
   - 周一至周五: 按计划学习
   - 周六: 项目开发和复习
   - 周日: 总结和预习

### 在职学习建议
1. 工作日
   - 晚上: 理论学习(1-2小时)
   - 碎片时间: 视频学习、文档阅读

2. 周末
   - 上午: 补充学习(3-4小时)
   - 下午: 项目实践(3-4小时)

## 项目实践
每个模块包含:
1. 阶段性小项目(2-3个)
   - 难度循序渐进
   - 有代码模板
   - 详细指导文档

2. 模块终项目(1个)
   - 完整工程实践
   - 技术难点攻克
   - 性能优化实践

## 学习资源

### 中文资源
- 《动手学深度学习》(中文版)
- 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》
- 《Transformer与预训练模型实战》
- 《生成式AI实战》

### 英文资源
- "Deep Learning" by Ian Goodfellow
- "Transformers for Natural Language Processing"
- "Building LLM Applications" by Simon Willison

### 在线课程
- [DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/)
- [Fast.ai](https://www.fast.ai/)
- [Hugging Face课程](https://huggingface.co/learn)
- [李宏毅机器学习课程](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2023-spring.php)

### 实践平台
- [Kaggle](https://www.kaggle.com/)
- [Google Colab](https://colab.research.google.com/)
- [HuggingFace Spaces](https://huggingface.co/spaces)
- [ModelScope](https://modelscope.cn/)

## 学习社区
- GitHub讨论组
- 技术交流群
- 每周在线答疑
- 项目评审会

## 评估与认证
### 阶段性评估
- 每周小测验
- 月度项目评审
- 季度技术评估

### 项目评估标准
1. 代码质量(30%)
   - 代码规范
   - 性能优化
   - 可维护性

2. 功能实现(40%)
   - 需求完成度
   - 技术难点解决
   - 创新程度

3. 工程实践(30%)
   - 文档完整性
   - 部署便利性
   - 可扩展性

## 就业支持
### 岗位方向
1. 研究型
   - AI算法研究员
   - 模型优化专家

2. 工程型
   - AI应用开发工程师
   - 大模型架构师

3. 产品型
   - AI产品经理
   - 技术方案专家

### 求职辅导
- 简历优化指导
- 面试技巧培训
- 职业发展规划

## 常见问题
[详见FAQ文档](./FAQ.md)

## 更新计划
- 每季度更新技术内容
- 每月更新项目案例
- 每周更新学习资源

## 联系方式
- 技术咨询: tech@example.com
- 课程反馈: feedback@example.com
- 商务合作: business@example.com

## 版权声明
本课程内容仅供学习参考,请勿商用