阶段一：基础打底（编程与数学）
- 编程基础
重点掌握 Python，以及数据处理库 NumPy、Pandas 和可视化库 Matplotlib。Python 是 AI 领域的通用语言，必须熟练。 - 数学基础
不需要达到数学系专业水平，但需理解线性代数（矩阵运算）、概率统计和微积分的基础概念，这对后续理解模型反向传播和优化至关重要。
阶段二：机器学习与深度学习入门
- 机器学习
了解监督学习、无监督学习等经典算法，掌握模型评估指标。可以通过 Scikit-learn 库进行简单实战。 - 深度学习
学习前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），掌握反向传播和梯度下降原理。推荐使用 PyTorch 框架进行代码实践。
阶段三：大模型核心原理
- Transformer 架构
这是大模型的“心脏”，必须深入理解自注意力机制（Self-Attention）、位置编码等核心概念。 - 预训练与微调
理解大模型如何通过海量数据预训练获得通用能力，以及如何使用 LoRA 等参数高效微调技术让模型适配特定领域。 - 自然语言处理（NLP）
了解词嵌入、序列模型等 NLP 基础，为理解大语言模型（LLM）做准备。
阶段四：应用实战与工程化
- 提示词工程（Prompt Engineering）
学习如何设计高效的 Prompt，引导模型输出精准结果，掌握思维链（CoT）等技巧。 - RAG（检索增强生成）
学习如何将外部知识库与大模型结合，解决模型“幻觉”和知识陈旧问题，这是企业落地最频繁的场景。 - AI Agent 开发
学习使用 LangChain 等框架，让大模型具备自主规划、调用工具和执行复杂任务的能力。 - 模型部署
掌握 Docker、FastAPI 等工具，将大模型应用服务化并部署到云端。
