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网站 第三方登录,系统开发过程中原型有哪些作用,上海网址导航,wordpress英文下主题怎么换大模型学习路线图 第一阶段#xff1a;基础知识准备 在这个阶段#xff0c;您需要打下坚实的数学基础和编程基础#xff0c;这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。 \1. 数学基础 线性代数#xff1a;矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计#xff…大模型学习路线图第一阶段基础知识准备在这个阶段您需要打下坚实的数学基础和编程基础这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。\1. 数学基础线性代数矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍Gilbert Strang《线性代数及其应用》Sheldon Ross《概率论与随机过程》在线课程Khan Academy 的线性代数和微积分课程Coursera 上的 “Probability and Statistics for Business and Data Science”\2. 编程基础Python了解基本的数据结构、控制流以及函数式编程。NumPy掌握数组操作和数学函数。Matplotlib学会绘制图表。学习资料书籍Mark Lutz《Learning Python》在线课程Codecademy 的 Python 课程Udacity 的 “Intro to Programming” 和 “Intro to NumPy”第二阶段机器学习基础这一阶段主要涉及经典机器学习算法的学习以及如何使用它们解决实际问题。\1. 机器学习理论监督学习线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。无监督学习聚类算法、降维方法PCA、t-SNE等。评估指标准确率、召回率、F1 分数等。学习资料书籍Christopher M. Bishop《Pattern Recognition and Machine Learning》Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman《The Elements of Statistical Learning》在线课程Andrew Ng 在 Coursera 上的 “Machine Learning” 课程Udacity 的 “Intro to Machine Learning with PyTorch”第三阶段深度学习入门在这个阶段您将学习深度学习的基本概念和框架。\1. 深度学习基础神经网络前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。训练技巧反向传播、梯度下降、正则化等。学习资料书籍Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville《Deep Learning》在线课程deeplearning.ai 的 “Deep Learning Specialization”fast.ai 的 “Practical Deep Learning for Coders”\2. 深度学习框架PyTorch动态计算图、自动微分等。TensorFlow静态计算图、Keras API 等。学习资料书籍Francois Chollet《Deep Learning with Python》在线课程Udacity 的 “Intro to Deep Learning with PyTorch”TensorFlow 官方文档第四阶段自然语言处理基础本阶段将介绍自然语言处理的基本概念和技术。\1. NLP 基础词嵌入Word2Vec、GloVe 等。序列模型RNN、LSTM、GRU 等。学习资料书籍Jurafsky Martin《Speech and Language Processing》在线课程Coursera 的 “Natural Language Processing with Deep Learning”第五阶段大规模语言模型这一阶段将重点学习大规模预训练模型。\1. Transformer 架构自注意力机制自我注意层、多头注意力等。Transformer 模型编码器、解码器等。学习资料论文Vaswani et al., “Attention Is All You Need”在线课程Hugging Face 的 “Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing”\2. 预训练模型BERT双向编码器表示。GPT生成式预训练变换器。T5基于 Transformer 的文本到文本预训练模型。学习资料论文Devlin et al., “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”Radford et al., “Language Models are Unsupervised Multitask Learners”Raffel et al., “Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer”在线课程Hugging Face 的 “State-of-the-Art Natural Language Processing”第六阶段大规模模型的应用在这一阶段您将学习如何将大规模模型应用于各种实际场景。\1. 应用实例文本生成生成连贯的文章、诗歌等。对话系统构建聊天机器人。机器翻译实现高质量的自动翻译系统。学习资料书籍Alex Johnson《Large-Scale Language Models: Theory and Applications》在线课程Hugging Face 的 “Build Your Own AI Assistant”第七阶段持续学习与进阶随着技术的发展不断更新自己的知识库是非常重要的。\1. 进阶主题多模态学习结合视觉、听觉等多种信息源。模型优化模型压缩、量化等。伦理和社会影响AI 的公平性、隐私保护等。学习资料论文Liu et al., “Useful Knowledge for Language Modeling”Zhang et al., “Understanding Deep Learning Requires Rethinking Generalization”在线课程MIT 的 “6.S191 Deep Learning” 课程Stanford 的 “CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning”通过以上七个阶段的学习您将能够建立起对大规模预训练模型的深刻理解并掌握其在实际应用中的技巧。记得在学习过程中保持好奇心和探索精神积极尝试新技术并参与社区讨论。希望这份学习路线图能帮助您成功踏上大规模模型的学习之旅在大模型时代我们如何有效的去学习大模型现如今大模型岗位需求越来越大但是相关岗位人才难求薪资持续走高AI运营薪资平均值约18457元AI工程师薪资平均值约37336元大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 成为一名全栈大模型工程师包括PromptLangChainLoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程• 能够拥有模型二次训练和微调能力带领大家完成智能对话、文生图等热门应用• 薪资上浮10%-20%覆盖更多高薪岗位这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】一、AGI大模型系统学习路线很多人学习大模型的时候没有方向东学一点西学一点像只无头苍蝇乱撞下面是我整理好的一套完整的学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。三、AI大模型经典PDF书籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。四、AI大模型各大场景实战案例结语【一一AGI大模型学习 所有资源获取处无偿领取一一】所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要全套 《LLM大模型入门进阶学习资源包》扫码获取~