如何成為AI人工智能及大模型工程師從何學起？零基礎也可以學習AI人工智能及大模型工程師課程嗎？怎么學習？下面小編分享關于AI人工智能及大模型工程師學習路線圖從入門到精通該如何學習？

AI人工智能及大模型工程師從入門到精通學習路線圖第一階段：練習套路學會編程

1、熟練掌握Python基本語法

PYTHON_CORE

認識軟件、數(shù)據(jù)類型、操作符流程、控制容器、索引與切片、函數(shù)、變量作用域

2、熟練掌握OOP編程思想

OBJECT_ORIENTED技術

類和對象、跨類調用、MVC架構、封裝、繼承、多態(tài)軟件架構、設計思想

3、掌握Python高級語法

PYTHON_ADVANCED技術

模塊與包、導入、常用模塊使用、正則表達式、異常處理生成器、函數(shù)式編程、lambda表達式、閉包函數(shù)python、裝飾器:10、文件讀寫、with語句

就業(yè)崗位：自動化運維工程師、自動化測試工程師、Python腳本工程師

AI人工智能及大模型工程師從入門到精通學習路線圖第二階段：修煉內功、高級編程

1、掌握Linux系統(tǒng)文件管理

Linux技術

Linux文件管理、Linux系統(tǒng)管理、vim軟件包管理

2、掌握MySQL關系數(shù)據(jù)庫開發(fā)技術

MySQL技術

數(shù)據(jù)庫基礎操作、數(shù)據(jù)增刪改查、聯(lián)合查詢、子查詢數(shù)據(jù)庫、優(yōu)化技巧、事務控制、pymysql、存儲過程

3、熟練掌握Python網(wǎng)絡編程、并發(fā)編程技術

BACKEND_DEVELOP_BASIC技術

網(wǎng)絡基本概念、TCP協(xié)議、UDP協(xié)議、HTTP協(xié)議、多任務編程、進程、線程、互斥鎖、死鎖進程線程、網(wǎng)絡并發(fā)模型、GIL問題、網(wǎng)絡并發(fā)模型項目、HTTPserver

4、掌握前端開發(fā)基礎

WEB技術

HTML、css、javascript、jouery

就業(yè)崗位：Python后端開發(fā)工程師

AI人工智能及大模型工程師從入門到精通學習路線圖第三階段：實戰(zhàn)對打全棧開發(fā)

1、掌握Django框架配置和使用

DJANGO技術

Django安裝、路由配置、視圖處理、Http請求和響應、MVC與MTV設計模式、模板加載、傳參、模板變量、靜態(tài)文件、Django應用、分布式路由、模型、ORM模型增加、查詢、修改、刪除數(shù)據(jù)、Admin后臺管理映射查詢、cookie和session、Middleware、項目部署

2、掌握非關系型數(shù)據(jù)庫Redis開發(fā)技術

REDIS技術

NoSQL、Redis安裝與配置、基礎命令、string、列表hash、set、zset數(shù)據(jù)持久化、Redis主從配置哨兵模式

3、掌握AJAX技術

AJAX技術

XHR請求響應、JSON、jQuery對Ajax的支持

4、綜合各種前后端技術，開發(fā)電商網(wǎng)站，體驗軟件開發(fā)全流程

PROJECT

前后端分離、跨域問題、BASE64、hmac算法、JWTDjango-redis組件用戶模塊、-登錄郵件驗證短信驗證、第三方登錄、裝飾器校驗、類視圖Celery異步、OAuth2.0授權、數(shù)據(jù)庫范式、反范式SKU、SPU、商品模塊表設計、首頁、商品展示商品詳情、訂單設計、訂單流程處理、第三方支付

就業(yè)崗位：Python后端開發(fā)工程師、Python全棧工程師

AI人工智能及大模型工程師從入門到精通學習路線圖第四階段：升華境界人工智能

1、熟悉經典機器學習算法，為人工智能課程打下堅實基礎

MACHINELEARNING

人工智能導論、科學計算庫、Numpy、數(shù)據(jù)可視化Matplotlib、數(shù)據(jù)預處理、線性回歸、梯度下降損失函數(shù)、多項式回歸、決策樹集成學習、邏輯回歸支持向量機、樸素貝葉斯、模型評估與優(yōu)化、聚類

就業(yè)崗位：機器學習工程師

2、熟悉深度學習基本理論與方法

DEEPLEARNINGBASIC

深度學習基本理論、卷積神經網(wǎng)絡

就業(yè)崗位：深度學習工程師

3、熟悉推薦系統(tǒng)原理及應用

DEEPLEARNINGBASIC

電商推薦系統(tǒng)、CTR推薦算法、廣告點擊率預測SVD算法、圖書推薦系統(tǒng)

就浴業(yè)崗位：推薦算法工程師

4、熟悉計算機視覺理論與應用

COMPUTER_VISION

計算機圖像理論、圖像形態(tài)變換、色彩變換、色彩梯度圖像技術與AI、工業(yè)質檢案例、張量操作、手寫體識別深層CNN網(wǎng)絡搭建、PaddlePaddle、房價預測圖像分類、目標檢測、兩階段檢測技術、RCNN一階段檢測技術、YOLO、圖像分割、OCR

就業(yè)崗位：圖像算法工程師

5、熟悉NLP原理、方法、經典模型及應用

NLP

分詞NER、關鍵詞提取、詞性標注、垃圾郵件識別文本表示、語言模型、循環(huán)神經網(wǎng)絡、LSTM、GRU文本情感分析、實體抽取、翻譯、seq2seg注意力、Transformer、BERT與GPT

就業(yè)崗位：自然語言處理工程師

以上是關于AI人工智能及大模型工程師從入門到精通學習路線圖，如果你也想要學習AI人工智能及大模型工程師可以選擇達內，目前達內有免費的試聽試學課程填寫下面表單即可獲得試聽名額。