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用大模型学大模型01-制定学习计划

提示词:我想学习大模型,需要AI制定一个完整的学习计划,并给出学习路径和学习资料。以教科书目录的方式给出学习路线
第1章:数学与编程基础(4-6周)

1.1 数学基础

  • 线性代数(矩阵运算、特征值分解)
  • 微积分(梯度、链式法则)
  • 概率与统计(贝叶斯定理、分布函数)
  • 推荐教材:《线性代数及其应用》《概率导论》

1.2 编程基础

  • Python编程(NumPy、Pandas)
  • 数据结构与算法(链表、树、动态规划)
  • 实践项目:Kaggle数据清洗与可视化练习

第2章:机器学习基础(6-8周)

2.1 监督学习

  • 线性回归、逻辑回归、支持向量机
  • 模型评估指标(准确率、F1值)

2.2 无监督学习

  • 聚类(K-means、DBSCAN)
  • 降维(PCA、t-SNE)

2.3 经典资源

  • 书籍:《机器学习实战》《Pattern Recognition and Machine Learning》
  • 课程:吴恩达《机器学习》(Coursera)

第3章:深度学习入门(8-10周)

3.1 神经网络基础

  • 前馈网络、反向传播、梯度下降
  • 卷积神经网络(CNN)与ResNet

3.2 框架实践

  • PyTorch/TensorFlow实现经典模型(LeNet、VGG)
  • 资源:《深度学习》(花书),Fast.ai实战课程

第4章:自然语言处理基础(6-8周)

4.1 词嵌入与序列模型

  • Word2Vec、GloVe
  • RNN/LSTM/GRU

4.2 实践项目

  • 文本分类任务(使用PyTorch)
  • 工具:NLTK、spaCy

第5章:大模型核心理论与架构(10-12周)

5.1 Transformer架构

  • 自注意力机制、位置编码
  • 论文精读:《Attention Is All You Need》

5.2 预训练模型

  • BERT(掩码语言建模)
  • GPT系列(自回归生成)
  • 实战:Hugging Face库微调模型

第6章:大模型训练与优化(8-10周)

6.1 训练全流程

  • 参数初始化、学习率调度
  • 分布式训练(数据并行)

6.2 模型压缩

  • 量化、剪枝、知识蒸馏
  • 案例:BERT模型轻量化部署

第7章:大模型应用与实践(持续)

7.1 垂直领域应用

  • 对话系统(基于GPT-3)
  • 多模态模型(CLIP、DALL·E)

7.2 行业案例

  • 电商虚拟试衣系统
  • 物流智能问答系统

第8章:进阶主题与持续学习

8.1 前沿方向

  • 强化学习与模型对齐
  • 伦理与社会影响(偏见、可解释性)

8.2 社区与资源

  • 平台:arXiv、Papers with Code
  • 活动:Kaggle竞赛、AI顶会(NeurIPS)

配套资源推荐

  • 视频教程:B站《PyTorch深度学习实战》,斯坦福CS224n
  • 书籍合集:《深度学习》《动手学深度学习》PDF
  • 实战包:300+视频、200本电子书、100套商业化方案

学习计划制定原则(参考)**

  1. 目标分解:将每个阶段细化为周任务(如“第1周完成线性代数基础”)。
  2. 动态调整:使用AI工具跟踪进度并优化计划。
  3. 实践优先:每个阶段至少完成1个实战项目(如Kaggle比赛)。

通过此路径,您将系统掌握大模型开发全栈技能,从理论到工业级应用实现跃迁。

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