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提示词：我想学习大模型，需要AI制定一个完整的学习计划，并给出学习路径和学习资料。以教科书目录的方式给出学习路线
第1章：数学与编程基础（4-6周）
1.1 数学基础
- 线性代数（矩阵运算、特征值分解）
- 微积分（梯度、链式法则）
- 概率与统计（贝叶斯定理、分布函数）
- 推荐教材：《线性代数及其应用》《概率导论》
1.2 编程基础
- Python编程（NumPy、Pandas）
- 数据结构与算法（链表、树、动态规划）
- 实践项目：Kaggle数据清洗与可视化练习
第2章：机器学习基础（6-8周）
2.1 监督学习
- 线性回归、逻辑回归、支持向量机
- 模型评估指标（准确率、F1值）
2.2 无监督学习
- 聚类（K-means、DBSCAN）
- 降维（PCA、t-SNE）
2.3 经典资源
- 书籍：《机器学习实战》《Pattern Recognition and Machine Learning》
- 课程：吴恩达《机器学习》（Coursera）
第3章：深度学习入门（8-10周）
3.1 神经网络基础
- 前馈网络、反向传播、梯度下降
- 卷积神经网络（CNN）与ResNet
3.2 框架实践
- PyTorch/TensorFlow实现经典模型（LeNet、VGG）
- 资源：《深度学习》（花书），Fast.ai实战课程
第4章：自然语言处理基础（6-8周）
4.1 词嵌入与序列模型
- Word2Vec、GloVe
- RNN/LSTM/GRU
4.2 实践项目
- 文本分类任务（使用PyTorch）
- 工具：NLTK、spaCy
第5章：大模型核心理论与架构（10-12周）
5.1 Transformer架构
- 自注意力机制、位置编码
- 论文精读：《Attention Is All You Need》
5.2 预训练模型
- BERT（掩码语言建模）
- GPT系列（自回归生成）
- 实战：Hugging Face库微调模型
第6章：大模型训练与优化（8-10周）
6.1 训练全流程
- 参数初始化、学习率调度
- 分布式训练（数据并行）
6.2 模型压缩
- 量化、剪枝、知识蒸馏
- 案例：BERT模型轻量化部署
第7章：大模型应用与实践（持续）
7.1 垂直领域应用
- 对话系统（基于GPT-3）
- 多模态模型（CLIP、DALL·E）
7.2 行业案例
- 电商虚拟试衣系统
- 物流智能问答系统
第8章：进阶主题与持续学习
8.1 前沿方向
- 强化学习与模型对齐
- 伦理与社会影响（偏见、可解释性）
8.2 社区与资源
- 平台：arXiv、Papers with Code
- 活动：Kaggle竞赛、AI顶会（NeurIPS）
配套资源推荐
- 视频教程：B站《PyTorch深度学习实战》，斯坦福CS224n
- 书籍合集：《深度学习》《动手学深度学习》PDF
- 实战包：300+视频、200本电子书、100套商业化方案
学习计划制定原则（参考）**
- 目标分解：将每个阶段细化为周任务（如“第1周完成线性代数基础”）。
- 动态调整：使用AI工具跟踪进度并优化计划。
- 实践优先：每个阶段至少完成1个实战项目（如Kaggle比赛）。
通过此路径，您将系统掌握大模型开发全栈技能，从理论到工业级应用实现跃迁。
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