一、基础准备阶段
1. 数学基础
线性代数：矩阵运算、特征值与特征向量
概率统计：贝叶斯定理、随机变量分布
微积分：梯度、偏导数应用
2. 编程技能
Python基础语法及数据科学库（NumPy/Pandas）
深度学习框架：PyTorch/TensorFlow官方文档学习
二、核心学习内容
1. 大模型基础认知
理解Transformer架构、预训练与微调机制
多模态处理能力（文本/图像/音频）
2. 经典算法与模型
CNN/RNN/Transformer对比学习
主流大模型：GPT系列、Stable Diffusion原理
三、实战进阶路径
1. 环境搭建
硬件：GPU集群（如NVIDIA A100）
数据准备：爬虫清洗、ETL流程构建
2. 项目实践
从小型任务（文本分类）到复杂应用（AIGC生成）
参与开源项目（GitHub）或企业级部署
四、专项领域选择
根据职业方向可聚焦：
数据工程：大模型数据清洗/Pipeline设计
算法研发：对话机器人、推荐系统优化
部署优化：推理加速、嵌入式端侧落地
书籍推荐：《深度学习》《Pattern Recognition and Machine Learning》
课程平台：Coursera（Andrew Ng机器学习）、Kaggle竞赛
通过系统化学习+项目迭代，逐步掌握大模型开发全流程。
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