【收藏级】2026年零基础AI+大模型学习路线指南（小白/程序员必看）

本指南专为2026年AI新手、自学人群及程序员定制，全面解析人工智能与大模型学习路径，覆盖核心理论、工具资源、实操步骤及2026年最新技术趋势，助力你从零基础快速入门，轻松开启大模型探索之旅，避开学习误区，高效提升职业竞争力。

一、2026年，为什么必须学AI+大模型？

人工智能已从“技术竞赛”迈入“价值落地”深水区，大模型、AI智能代理、端侧AI等技术全面爆发，成为驱动各行业数字化转型的核心引擎。从日常使用的AI办公助手、短视频生成工具，到企业级的智能客服、数据分析系统，再到前沿的人形机器人、多模态交互，AI+大模型正深度重塑我们的工作、学习与生活形态。

2026年，AI技术已全面渗透医疗、金融、零售、教育、制造、创意、互联网等所有主流领域，大模型微调、RAG应用开发、AI工程化等方向成为人才需求核心，掌握AI+大模型技能，已成为程序员提升竞争力、小白实现职业转型的关键抓手。

无论你是零基础小白、在校学生、职场转行者，还是想拓展技能的程序员，2026年都是开启AI+大模型学习的黄金时机。依托2026年更成熟的在线课程、开源工具、学习社群及低门槛实操平台，无需博士学历或深厚的计算机专业背景，只需保持好奇心与学习毅力，即可着手构建AI应用、训练专属大模型、开发智能系统。

掌握AI+大模型技术，不仅能让你在职业竞争中脱颖而出，更能借助智能工具解决实际工作与生活中的问题——它不仅是一门编程技术，更是一种融合数据思维、自动化逻辑、创新理念的全新认知方式，也是2026年最具潜力的技能增长点。

二、AI+大模型核心概念（小白必懂，程序员查漏补缺）

1. AI、机器学习与深度学习的界定（基础必背）

• 人工智能（AI）：作为宏观范畴，旨在模拟人类智能，涵盖推理、学习、感知、语言理解及自主决策等能力，是大模型技术的底层核心。
• 机器学习（ML）：属于AI的子集，通过数据训练模型，让机器无需依赖显式编程逻辑，就能自主学习并优化决策，是大模型训练的基础方法。
• 深度学习（DL）：是ML的子集，借助多层神经网络架构，擅长处理图像、语音、文本等复杂数据，是当前大模型（如GPT、文心一言）的核心技术支撑。

✅ 核心要点：三者的包含关系为 AI > ML > DL，理解这一逻辑是入门AI+大模型的基础，也是区分“小白”与“入门者”的关键。

2. 数据与特征工程（大模型训练的“燃料”）

• 结构化数据：以表格形式存在的数字、标签等标准化数据（如Excel表格、数据库表单），是大模型微调的常用数据类型。
• 非结构化数据：包括文本、图像、音频、视频等无固定格式的数据（如文章、图片、语音），是大模型训练的核心数据来源。
• 特征工程：通过提取关键变量、优化数据格式，为大模型训练提供有效信息，直接决定大模型的训练效果与推理精度。

✅ 关键认知：数据是AI与大模型运行的“燃料”，特征质量直接影响模型性能，2026年大模型入门，无需追求海量数据，重点掌握“高质量数据筛选与特征优化”即可。

3. 机器学习的三大学习范式（大模型训练基础）

• 监督学习：基于有标签数据进行训练（例如房价预测、文本分类），是大模型微调最常用的学习方式，小白可优先掌握。
• 无监督学习：处理无标签数据（例如用户分群、数据聚类），常用于大模型的预训练阶段，程序员可重点拓展。
• 强化学习：通过奖惩机制优化决策（例如游戏AI、机器人控制），是2026年AI智能代理的核心技术，适合有编程基础的学习者深入研究。

✅ 学习建议：小白优先从监督学习切入，结合简单项目实操；程序员可在此基础上，拓展无监督学习与强化学习，适配大模型多场景应用。

4. 神经网络与深度学习的技术架构（大模型核心）

• 神经网络模拟人脑神经元结构，由多层“神经元”连接组成，是深度学习与大模型的核心架构。
• 深度神经网络因层数较多，在图像、文本、音频等复杂数据处理领域表现突出，是大模型实现多模态能力的关键。
• 典型网络结构：CNN（适用于图像处理，如AI绘画、图像识别）、RNN与Transformer（适用于文本处理，如GPT、BERT等大模型的核心架构）。

✅ 应用延伸：2026年主流大模型（如GPT-4、文心一言4.0）均基于Transformer架构，掌握该架构的核心逻辑，能快速理解大模型的工作原理，为后续微调与开发打下基础。

5. 自然语言处理（NLP）与大模型的关联

• 核心技术：分词（Tokenization）、嵌入（Embedding）、语言模型（如GPT、BERT），是大模型实现自然语言交互的核心。
• 实际应用：聊天机器人、机器翻译、文本生成、语义搜索、简历解析等，也是2026年大模型最热门的应用场景。

✅ 领域定位：NLP是大模型最核心的应用方向之一，小白入门可从简单的文本生成、Prompt编写入手，程序员可拓展至NLP工程化开发。

6. 计算机视觉（CV）与大模型的融合（2026年热门）

• 核心任务：图像分类、目标检测、图像生成、视频生成，是大模型多模态能力的重要体现。
• 应用场景：自动驾驶、人脸识别、AI绘画、工业质检、医疗影像分析等，2026年端侧AI的爆发，让CV与大模型的融合更加广泛。

✅ 技术价值：理解视觉世界是构建多模态大模型的关键能力，小白可尝试用现有大模型（如MidJourney、 Stable Diffusion）实操，程序员可深入学习模型微调与部署。

7. 模型评估的核心指标体系（避坑关键）

• 分类任务：常用准确率、精确率、召回率、F1分数，适用于文本分类、图像识别等大模型应用场景。
• 回归任务：常用均方误差（MSE）、决定系数（R²），适用于预测类大模型应用（如销售预测）。
• 可视化工具：混淆矩阵用于直观展示分类错误情况，TensorBoard用于监控大模型训练过程。

✅ 实践意义：模型评估是大模型调优与优化的核心环节，避免“训练完就结束”，学会评估才能发现模型问题，提升应用效果。

8. AI伦理与大模型可解释性（2026年重点）

• 数据偏差：大模型可能放大社会固有偏见，在训练与微调过程中需重点规避，确保模型公平性。
• 可解释性：2026年大模型落地的核心要求，需明确模型预测结果的决策逻辑，避免“黑箱模型”带来的风险。
• 隐私保护：处理用户数据时需遵循合规要求，尤其是大模型微调过程中，避免泄露敏感信息，这也是企业招聘的重点考察点。

✅ 行业共识：2026年AI+大模型的发展，不再只追求“性能”，构建可信、公平、透明、合规的智能系统，成为行业共识。

三、2026年零基础AI+大模型学习路线图（小白/程序员专属，收藏不迷路）

2026年，AI+大模型学习资源已更加成熟，学习门槛大幅降低——即使你完全没有基础，只要遵循结构化的学习路径，搭配高质量的自学工具与实操项目，就能逐步掌握核心技能。无论你是小白还是程序员，这条路线都能帮你避开无效学习，快速进阶，适配2026年AI行业的人才需求。

想要在2026年掌握AI+大模型技能，成为具备竞争力的学习者或从业者，你需要兼顾技术能力、领域知识以及实操经验。AI+大模型是一个高度跨学科的领域，掌握以下关键技能，能让你在快速演进的行业中脱颖而出。

零基础AI+大模型学习路线图

1. 🧮 数学基础（大模型入门的“敲门砖”，小白可简化）

数学是所有AI算法和大模型的基础，无需深入研究复杂理论，掌握核心知识点即可满足入门需求，程序员可在此基础上深化。

重点领域：

• 线性代数：向量、矩阵与变换，是大模型参数计算、嵌入技术的基础。
• 概率与统计：贝叶斯思维、分布、假设检验，帮助理解大模型的训练逻辑与不确定性。
• 微积分：梯度、优化、反向传播原理，是大模型参数调优的核心逻辑。

👉为什么重要：扎实的数学基础可以帮助你理解大模型是如何学习、优化的，避免“只会用工具，不懂原理”的困境；小白可先掌握核心概念，后续再逐步深化，无需一开始就陷入复杂公式。

2. 💻 编程能力（必备技能，小白优先学Python）

AI+大模型开发离不开编程能力，2026年行业主流语言为Python，门槛低、生态完善，小白可快速上手，程序员可基于自身基础拓展。

推荐语言与工具：

• Python：AI和数据科学、大模型开发的行业标准语言，语法简洁，拥有丰富的开源库，小白入门首选。
• R语言：做统计分析可选，适合需要深入进行数据统计的学习者（如数据分析师）。
• Git/GitHub：版本控制与团队协作工具，2026年大模型开发多为团队协作，掌握Git可快速对接开源项目、保存代码。

👉为什么重要：编写高效、可读、可复用的代码，是构建大模型应用、进行模型微调的基础；小白可先掌握Python基础语法，再学习AI相关库的使用，无需一开始就追求复杂编程能力。

3. 📊 大数据技术（大模型处理海量数据的核心）

大模型训练与应用需要处理海量数据，大数据技术能帮助你高效存储、处理和管理数据，小白可掌握基础工具，程序员可深入学习工程化部署。

关键工具：

• Hadoop与Spark：海量数据处理框架，适合大规模数据的清洗与分析。
• Kafka：用于实时数据流处理，2026年大模型实时应用（如实时对话、实时分析）的核心工具。
• SQL与NoSQL数据库：数据存储与查询工具，大模型训练数据的管理核心。

👉为什么重要：能处理大数据，才能将大模型应用到真实世界的数据集，避免“小数据训练，无法落地”的问题；小白可先掌握SQL基础，能完成数据查询与简单处理即可。

4. 🔬 数据科学技能（大模型训练的“前置技能”）

数据科学与AI+大模型密切相关，核心在于数据清洗、分析和理解，是大模型微调与应用的关键前提，小白和程序员都需重点掌握。

技能包括：

• 数据清洗与探索：去除无效数据、处理缺失值，筛选适合大模型训练的高质量数据。
• 数据可视化：使用Matplotlib、Seaborn、Power BI或Tableau呈现数据特征，帮助分析数据规律，优化模型训练。
• 特征工程：提取数据关键特征，优化数据格式，提升大模型训练效率与精度。

👉为什么重要：优秀的大模型来自高质量的数据，数据科学能帮助你发现数据背后的价值，为大模型训练打下坚实基础；小白可从简单的数据清洗入手，逐步掌握特征工程技巧。

5. 🤖 机器学习（ML）（大模型的“基础引擎”）

机器学习是让AI“活起来”的核心，也是大模型训练的基础方法，小白需掌握核心算法与应用，程序员可深入研究算法原理与优化。

学习内容：

• 有监督与无监督学习：掌握两种学习范式的核心逻辑，适配不同的大模型训练场景。
• 常用算法：线性回归、决策树、支持向量机、K均值聚类，是大模型预训练的基础算法。
• 模型评估：准确率、精确率、召回率、ROC曲线，掌握模型评估方法，能快速优化模型性能。

👉为什么重要：ML是AI+大模型的核心引擎，掌握如何训练、调参与验证模型，才能理解大模型的工作逻辑，为后续大模型微调与开发打下基础。

6. 🧠 深度学习（DL）（大模型的“核心技术”）

深度学习驱动了当今最先进的大模型（如GPT、文心一言），2026年深度学习与大模型的融合更加紧密，小白需掌握核心架构，程序员可深入研究模型优化。

核心内容：

• 神经网络与反向传播：掌握神经网络的基本结构与参数调优逻辑，是深度学习的基础。
• 典型网络结构：CNN（适用于图像）、RNN与Transformer（适用于文本），其中Transformer是2026年主流大模型的核心架构。
• 主流框架：TensorFlow、Keras、PyTorch，小白可优先学习PyTorch（语法简洁，更适合入门），程序员可根据项目需求灵活选择。

👉为什么重要：处理图像、音频与自然语言任务时，深度学习不可或缺，也是大模型实现多模态能力的核心；掌握深度学习，才能真正理解大模型的底层逻辑，而非单纯“调用工具”。

7. ✨ 生成式AI与大语言模型（LLMs）（2026年重点，必学）

生成式AI与大语言模型（如GPT-4、文心一言4.0、Llama 3）是2026年AI领域的核心热点，也是小白与程序员最容易落地应用、实现变现的方向。

重点知识：

• 提示工程（Prompt Engineering）：2026年大模型应用的核心技能，学会编写高效Prompt，能大幅提升大模型的生成质量，小白可快速上手。
• 微调模型：使用Hugging Face Transformers等工具，对开源大模型（如Llama 3、Qwen）进行微调，适配具体应用场景（如企业客服、行业知识库）。
• 扩散模型与生成对抗网络（GANs）：生成式AI的核心技术，适用于AI绘画、视频生成等场景，小白可实操练习，程序员可深入研究模型优化。

👉为什么重要：生成式AI是2026年AI创新前沿，大语言模型正改变人机交互方式，掌握这部分知识，能快速实现大模型的落地应用，无论是小白兼职接单，还是程序员拓展业务，都能发挥巨大作用。

8. 🗣️ 自然语言处理（NLP）（大模型最核心的应用方向）

NLP使机器能够理解与生成自然语言，是大模型最广泛的应用场景，小白可从简单应用入手，程序员可深入学习工程化开发。

学习主题：

• 文本分类、分词、命名实体识别：NLP的基础技能，适用于简历解析、文本审核等场景。
• 情感分析、主题建模：分析文本情感倾向、提取核心主题，适用于舆情分析、用户反馈处理。
• Transformer架构：BERT、GPT、T5等大模型的核心架构，掌握其逻辑，能快速理解大模型的文本处理能力。

👉为什么重要：NLP广泛应用于聊天机器人、翻译、搜索、摘要等场景，2026年大模型的NLP能力持续提升，掌握这部分技能，能快速落地各类文本类AI应用。

9. 📈 商业智能（BI）（大模型落地的“关键能力”）

懂技术还要懂业务，2026年AI+大模型的核心价值的是“赋能业务”，将技术转化为实际价值，小白需了解基础逻辑，程序员可重点掌握落地方法。

工具与能力：

• Power BI、Tableau、Looker：数据可视化工具，将大模型的分析结果转化为直观的报表，方便非技术人员理解。
• 向非技术人员解释AI结果：将复杂的大模型原理、分析结果，用简单易懂的语言表达，是职场必备能力。
• 将AI+大模型项目与业务目标对齐：了解行业需求，让大模型应用贴合业务场景，实现降本增效（如企业客服自动化、数据分析提速）。

👉为什么重要：技术与业务兼通的AI+大模型学习者，才能创造最大价值，也是企业招聘的重点需求；小白可先了解行业业务逻辑，程序员可尝试将大模型与自身业务结合，打造落地项目。

10. 🔍 检索增强生成（RAG）（2026年大模型落地必备）

是什么？RAG结合LLM与信息检索技术，可实时从外部文档中提取信息，从而提升大模型生成内容的准确性与上下文相关性，解决大模型“幻觉”问题，是2026年大模型落地的核心技术。

核心技能：

• 向量数据库（如FAISS、Weaviate、Pinecone）：大模型检索的核心工具，用于存储和检索外部文档信息。
• 语义搜索与嵌入（OpenAI、SentenceTransformers）：将文本转化为向量，实现精准检索，提升大模型生成质量。
• 使用LangChain或LlamaIndex实现RAG：快速搭建RAG应用，适配企业知识库、智能问答等场景。
• 信息相关性与生成质量评估：优化RAG检索逻辑，减少大模型幻觉，提升应用可靠性。

👉为什么重要：2026年企业级大模型应用，几乎都离不开RAG技术，掌握RAG，能构建可扩展、可解释、实时更新的AI应用（如企业助理、法律分析、学术助手），大幅提升自身竞争力。

11. 🤖 AI智能代理（AI Agents）（2026年热门趋势）

是什么？AI代理是能自主感知环境、推理并采取行动完成目标的系统，可进行多步任务规划与执行，突破了大模型单轮对话的限制，是2026年AI+大模型的核心发展趋势，预计40%企业将应用任务型智能体。

代表案例：AutoGPT、AgentGPT、BabyAGI、LangGraph agents

技能包括：

• 代理架构与决策循环理解：掌握AI代理的核心逻辑，理解其自主决策、任务拆解的过程。
• 工具调用与插件编排：让AI代理调用外部工具（如数据库、API、大模型），完成复杂任务。
• 记忆管理与持久化：让AI代理记住历史交互信息，实现多轮对话与长期任务执行。
• Prompt链与任务拆解：将复杂任务拆解为简单步骤，让AI代理逐步执行，提升任务完成效率。
• 使用LangChain Agents或CrewAI构建代理：快速搭建AI代理应用，适配自动化办公、智能研究等场景。

👉为什么重要：AI代理是未来自动化、研究与企业AI的关键，2026年掌握AI代理开发，能抢占技术风口，无论是求职还是创业，都能获得更多机会。

12. 🔄 模型上下文协议（MCP）（2026年必备拓展技能）

是什么？MCP是Anthropic于2024年发布的开源标准，经过2025年的迭代，2026年已成为大模型与外部数据源、工具连接的核心协议，类似AI领域的“USB-C接口”，实现大模型与各类工具的标准化集成。

核心特性：

• 标准化集成：提供一致的上下文交互方式，让大模型快速对接各类外部工具与数据源，降低开发成本。
• 安全的双向连接：确保数据安全性与完整性，避免大模型调用外部工具时出现数据泄露、权限混乱等问题。
• 模块化架构：可作为MCP服务器暴露数据或构建MCP客户端，灵活适配不同的应用场景。
• 开源生态支持：2026年已形成完善的开源生态，提供SDK与开源仓库，方便开发者快速集成与二次开发。

实际应用：

• 企业助手：Block使用MCP连接CRM与公司文档，实现企业数据的智能检索与分析。
• 开发工具：Replit与Sourcegraph使用MCP增强代码助手，提升编程效率。
• 自然语言查询SQL：AI2SQL通过MCP连接模型与数据库，实现自然语言查询，无需编写SQL语句。

👉为什么重要：2026年大模型的规模化落地，离不开与外部工具的集成，掌握MCP协议，能大幅提升大模型应用的开发效率，适配企业级场景需求，是程序员拓展技能的重要方向。

四、2026年推荐入门AI+大模型项目（小白可上手，程序员可拓展）

实操是掌握AI+大模型的核心，以下项目涵盖基础入门、进阶提升，适配小白与程序员，难度由低到高，可根据自身基础选择，重点锻炼实操能力，为求职、接单打下基础（新增2026年热门项目）。

五、2026年推荐学习平台（小白/程序员精准适配，新增2026年热门平台）

结合2026年AI学习平台的最新口碑与功能，筛选出适配小白、程序员的优质平台，兼顾免费性、实用性与专业性，告别无效学习，高效提升（新增3个2026年崛起的热门平台）。

六、2026年必学AI+大模型工具与库（小白/程序员必备）

结合2026年AI+大模型技术趋势，筛选出必备工具与库，涵盖基础数据处理、模型训练、大模型开发、部署等全流程，小白可先掌握基础工具，程序员可拓展进阶工具。

七、2026年AI+大模型学习注意事项（小白/程序员避坑指南）

• ❌ 不要盲目跟风：2026年AI技术更新快，无需追求“学遍所有技术”，重点掌握大模型、RAG、AI代理等核心技能，深耕一个方向，避免“样样懂、样样不精”。
• ✅ 重视实操：AI+大模型学习的核心是“动手”，哪怕是简单的Prompt编写、模型调用，也要多练习，结合项目实操，才能真正掌握技能，避免“纸上谈兵”。
• ❌ 不要忽视基础：数学、Python编程是基础，小白可简化学习，但不能完全跳过，否则后续学习大模型原理、微调时会遇到瓶颈。
• ✅ 关注行业趋势：2026年AI+大模型的核心趋势是“落地应用”，重点关注RAG、AI代理、端侧AI等方向，学习内容贴合行业需求，提升求职竞争力。
• ✅ 加入学习社群：多与同行交流，分享学习经验、解决实操问题，2026年有很多优质的AI学习社群，可快速获取最新学习资源与行业信息。
• ❌ 不要害怕报错：编程、模型训练过程中报错是常态，小白可多查官方文档、CSDN博客，程序员可通过开源项目排查问题，积累解决问题的能力。

💡 最后提醒：2026年是AI+大模型规模化落地的关键年，也是零基础小白、程序员切入AI领域的黄金时机。收藏本文，跟着路线逐步学习，多实操、多总结，相信你能快速掌握AI+大模型技能，在智能时代抢占先机！

那么如何学习大模型 AI ？

对于刚入门大模型的小白，或是想转型/进阶的程序员来说，最头疼的就是找不到系统、全面的学习资源，要么零散不成体系，要么收费高昂，白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份全面且免费的AI大模型学习资源包，覆盖从入门到实战、从理论到面试的全流程，所有资料均已整理完毕，免费分享给各位！

核心包含：AI大模型全套系统化学习路线图（小白可直接照做）、精品学习书籍+电子文档、干货视频教程、可直接上手的实战项目+源码、2026大厂面试真题题库，一站式解决你的学习痛点，不用再到处搜集拼凑！

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1、大模型系统化学习路线

学习大模型，方向比努力更重要！很多小白入门就陷入“盲目看视频、乱刷资料”的误区，最后越学越懵。这里给大家整理的这份学习路线，是结合2026年大模型行业趋势和新手学习规律设计的，最科学、最系统，从零基础到精通，每一步都有明确指引，帮你节省80%的无效学习时间，少走弯路、高效进阶。

2、大模型学习书籍&文档

理论是实战的根基，尤其是对于程序员来说，想要真正吃透大模型原理，离不开优质的书籍和文档支撑。本次整理的书籍和电子文档，均由大模型领域顶尖专家、大厂技术大咖撰写，涵盖基础入门、核心原理、进阶技巧等内容，语言通俗易懂，既有理论深度，又贴合实战场景，小白能看懂，程序员能进阶，为后续实战和面试打下坚实基础。

3、AI大模型最新行业报告

无论是小白了解行业、规划学习方向，还是程序员转型、拓展业务边界，都需要紧跟行业趋势。本次整理的2026最新大模型行业报告，针对互联网、金融、医疗、工业等多个主流行业，系统调研了大模型的应用现状、发展趋势、现存问题及潜在机会，帮你清晰了解哪些行业更适合大模型落地，哪些技术方向值得重点深耕，避免盲目学习，精准对接行业需求。值得一提的是，报告还包含了多模态、AI Agent等前沿方向的发展分析，助力大家把握技术风口。

4、大模型项目实战&配套源码

对于程序员和想落地能力的小白来说，“光说不练假把式”，只有动手实战，才能真正巩固所学知识，将理论转化为实际能力。本次整理的实战项目，涵盖基础应用、进阶开发、多场景落地等类型，每个项目都附带完整源码和详细教程，从简单的ChatPDF搭建，到复杂的RAG系统开发、大模型部署，难度由浅入深，小白可逐步上手，程序员可直接参考优化，既能练手提升技术，又能丰富简历，为求职和职业发展加分。

5、大模型大厂面试真题

2026年大模型面试已从单纯考察原理，转向侧重技术落地和业务结合的综合考察，很多程序员和新手因为缺乏针对性准备，明明技术不错，却在面试中失利。为此，我精心整理了各大厂最新大模型面试真题题库，涵盖基础原理、Prompt工程、RAG系统、模型微调、部署优化等核心考点，不仅有真题，还附带详细解题思路和行业踩坑经验，帮你精准把握面试重点，提前做好准备，面试时从容应对、游刃有余。

6、四阶段精细化学习规划（附时间节点，可直接照做）

结合上述资源，给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划，总时长约2个月，小白可循序渐进，程序员可根据自身基础调整节奏，高效掌握大模型核心能力，快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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】