1. 基础知识
数学基础
线性代数
了解矩阵和向量运算,这是神经网络的基础。
参考书籍:《线性代数及其应用》 by Gilbert Strang 在线课程:MIT OpenCourseWare 的线性代数课程
微积分
理解微积分,特别是偏导数和梯度下降。
参考书籍:《微积分:一种现代方法》 by Tom M. Apostol 在线课程:Khan Academy 的微积分课程
概率与统计
理解概率分布、期望和方差,及其在机器学习中的应用。
参考书籍:《概率导论》 by Dimitri P. Bertsekas 和 John N. Tsitsiklis 在线课程:Coursera 的概率与统计课程
2. 编程基础
Python
学习Python编程语言,这是AI和机器学习中最常用的语言。
本站Python学习教程:
数据处理库
熟悉NumPy、Pandas等数据处理库。
3. 机器学习基础
基本概念
了解监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念。
参考书籍:《机器学习》 by Tom M. Mitchell
经典算法
学习线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等经典机器学习算法。
在线资源:Kaggle 机器学习竞赛和教程
4. 深度学习
神经网络基础
理解神经元、前向传播、反向传播等基本概念。
参考书籍:《深度学习》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 和 Aaron Courville
深度学习框架
学习TensorFlow或PyTorch等深度学习框架的使用。
在线资源:TensorFlow 和 PyTorch 的官方教程
5. 大模型开发
自然语言处理（NLP）
学习处理文本数据的技术,如词嵌入、序列到序列模型、注意力机制等。
参考书籍:《深度学习自然语言处理》 by Yoav Goldberg
大规模预训练模型
了解BERT、GPT等大规模预训练模型的架构和训练方法。
研究论文:BERT, GPT-2/3 的原始论文
实践项目:Hugging Face 的 Transformers 库
分布式训练
学习如何在多个GPU/TPU上进行分布式训练,以处理大规模数据和模型。
在线资源:TensorFlow 和 PyTorch 的分布式训练教程
6. Llama3框架
Llama3简介
了解Llama3框架的基本概念和用途。
参考资源:Llama3 官方文档
安装与配置
学习如何安装和配置Llama3框架。
官方文档提供详细的安装步骤和配置指南。
基础操作
熟悉Llama3的基本操作,包括数据加载、模型定义和训练。
官方教程和示例代码
进阶使用:深入学习Llama3的高级功能,如自定义模型、优化和调参。
7. 微调模型
微调概念
了解微调（Fine-tuning）的基本概念和原理。
在线资源: 微调模型指南
微调Llama3
学习如何在Llama3框架中进行模型微调。
官方文档和示例代码
实践项目:通过实际项目进行微调练习,如文本分类、命名实体识别等。
8. LangChain 框架学习
9. 实践项目和竞赛
Kaggle:参与Kaggle竞赛,通过实际项目提升技能。
开源项目:在GitHub上寻找并贡献于开源的AI项目。
个人项目:选择一个感兴趣的领域,如图像识别、语言翻译,进行个人项目开发。
10. 持续学习
阅读论文
定期阅读最新的AI研究论文,保持对领域前沿的了解。
网站:arXiv、Google Scholar
参加会议:参加AI相关的会议和研讨会,如NeurIPS、ICML等。
