1. 基础知识

数学基础

线性代数

了解矩阵和向量运算,这是神经网络的基础。

• 参考书籍:《线性代数及其应用》 by Gilbert Strang
• 在线课程:MIT OpenCourseWare 的线性代数课程

微积分

理解微积分,特别是偏导数和梯度下降。

• 参考书籍:《微积分:一种现代方法》 by Tom M. Apostol
• 在线课程:Khan Academy 的微积分课程

概率与统计

理解概率分布、期望和方差,及其在机器学习中的应用。

• 参考书籍:《概率导论》 by Dimitri P. Bertsekas 和 John N. Tsitsiklis
• 在线课程:Coursera 的概率与统计课程

2. 编程基础

Python

学习Python编程语言,这是AI和机器学习中最常用的语言。

本站Python学习教程:

数据处理库

熟悉NumPy、Pandas等数据处理库。

3. 机器学习基础

基本概念

了解监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念。

参考书籍:《机器学习》 by Tom M. Mitchell

经典算法

学习线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等经典机器学习算法。

在线资源:Kaggle 机器学习竞赛和教程

4. 深度学习

神经网络基础

理解神经元、前向传播、反向传播等基本概念。

参考书籍:《深度学习》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 和 Aaron Courville

深度学习框架

学习TensorFlow或PyTorch等深度学习框架的使用。

在线资源:TensorFlow 和 PyTorch 的官方教程

5. 大模型开发

自然语言处理（NLP）

学习处理文本数据的技术,如词嵌入、序列到序列模型、注意力机制等。

参考书籍:《深度学习自然语言处理》 by Yoav Goldberg

大规模预训练模型

了解BERT、GPT等大规模预训练模型的架构和训练方法。

研究论文:BERT, GPT-2/3 的原始论文

实践项目:Hugging Face 的 Transformers 库

分布式训练

学习如何在多个GPU/TPU上进行分布式训练,以处理大规模数据和模型。

在线资源:TensorFlow 和 PyTorch 的分布式训练教程

6. Llama3框架

Llama3简介

了解Llama3框架的基本概念和用途。

参考资源:Llama3 官方文档

安装与配置

学习如何安装和配置Llama3框架。

官方文档提供详细的安装步骤和配置指南。

基础操作

熟悉Llama3的基本操作,包括数据加载、模型定义和训练。

官方教程和示例代码

进阶使用:深入学习Llama3的高级功能,如自定义模型、优化和调参。

7. 微调模型

微调概念

了解微调（Fine-tuning）的基本概念和原理。

在线资源: 微调模型指南

微调Llama3

学习如何在Llama3框架中进行模型微调。

官方文档和示例代码

实践项目:通过实际项目进行微调练习,如文本分类、命名实体识别等。

8. LangChain 框架学习

9. 实践项目和竞赛

Kaggle:参与Kaggle竞赛,通过实际项目提升技能。

开源项目:在GitHub上寻找并贡献于开源的AI项目。

个人项目:选择一个感兴趣的领域,如图像识别、语言翻译,进行个人项目开发。

10. 持续学习

阅读论文

定期阅读最新的AI研究论文,保持对领域前沿的了解。

网站:arXiv、Google Scholar

参加会议:参加AI相关的会议和研讨会,如NeurIPS、ICML等。