前言

人工智能（AI）正迅速改变着各行各业。要深入了解和应用AI，掌握一些基础知识是必不可少的。本文将为您详细介绍学习人工智能所需的纯基础知识，帮助您打下坚实的基础，开启您的AI之旅。

一、数学基础

1.线性代数

为什么需要：线性代数是理解数据结构和算法的基础，尤其在处理多维数据时至关重要。

应用场景：在图像处理、自然语言处理和推荐系统中，线性代数用于表示和操作数据。

2.微积分

为什么需要：微积分帮助我们理解变化和优化，尤其是在训练模型时需要最小化损失函数。

应用场景：在机器学习算法（如梯度下降）中，微积分用于计算参数更新。

3.概率与统计

为什么需要：概率论和统计学是进行数据分析和推断的基础，有助于处理不确定性。

应用场景：在模型评估、假设检验和数据分析中，经常使用概率分布和统计量。

二、编程基础

1.Python语言

为什么需要：Python是AI领域最流行的编程语言，易于学习且有丰富的库支持。

应用场景：用于数据处理、算法实现和模型构建，几乎所有的AI项目都涉及Python。

2.数据处理

为什么需要：数据处理是机器学习的第一步，清洗和准备数据对模型性能至关重要。

应用场景：在数据分析和机器学习项目中，清洗和预处理数据是常见的任务。

三、算法与数据结构

1.基础数据结构

为什么需要：了解数据结构有助于高效地存储和处理数据，优化算法性能。

应用场景：在实现算法时，选择合适的数据结构（如栈、队列）可以提高效率。

2.排序与查找算法

为什么需要：排序和查找是基本操作，掌握这些算法可以提高数据处理效率。

应用场景：在数据分析中，经常需要对数据进行排序和查找，优化查询速度。

3.树与图

为什么需要：树和图是重要的数据结构，适用于表示层次关系和网络结构。

应用场景：在社交网络分析、路径规划和决策树模型中，树和图结构广泛应用。

四、计算机基础

1.计算机组成原理

为什么需要：了解计算机的基本组成有助于理解程序如何运行，提高编程能力。

应用场景：在优化程序性能和调试时，计算机组成原理的知识非常重要。

2.网络基础

为什么需要：网络知识帮助我们理解数据传输和通信，尤其在分布式系统中。

应用场景：在开发Web应用和云服务时，网络协议和安全性是关键考虑因素。

五、逻辑与思维能力

1.逻辑推理

为什么需要：逻辑推理能力是解决问题和进行有效决策的基础。

应用场景：在算法设计和程序调试中，逻辑推理帮助我们找出问题所在。

2.问题解决能力

为什么需要：培养问题解决能力有助于在复杂环境中找到有效的解决方案。

应用场景：在项目开发和数据分析中，能够迅速定位和解决问题是关键。

学习人工智能的基础知识是一条漫长而充满挑战的道路，但只要掌握了这些纯基础知识并不断实践，您就能在这一领域打下坚实的基础。

六、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

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✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

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
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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