前言
在IT行业的高速运转中，许多资深程序员到了一定年龄后，会发现自己陷入了职业发展的瓶颈。尤其是在北京这样的大厂，业务波动、部门调整以及裁员风险，都让“40+”的程序员们感受到了前所未有的压力。当昔日的技术热情逐渐消退，对未来的迷茫与不确定性笼罩心头时，是否还有破局的希望？答案是肯定的，那就是转向AI大模型领域。
AI大模型：高薪低竞争的未来风口
AI大模型，作为近年来人工智能领域的热点，正在以惊人的速度改变着科技格局。它不仅吸引了全球顶尖企业的关注，也为众多渴望转型的大龄程序员提供了难得的机遇。相比于传统编程领域，AI大模型具有以下显著优势：
- 薪资水平高：AI大模型领域的专业人才需求量大而供应量相对较少，这直接推高了相关岗位的薪酬水平。对于有志于转行的程序员而言，这是一个提升收入、改善生活质量的绝佳途径。
- 竞争压力小：相较于前端、后端开发等成熟赛道，AI大模型领域尚处于人才短缺状态，这意味着更多元化的背景和经验会被接纳。即使是从零开始，只要有足够的学习动力和正确的方法，也能较快地在这个领域站稳脚跟。
- 未来发展潜力巨大：AI大模型作为前沿科技，其应用范围极广，从自然语言处理、图像识别到智能决策，无所不包。随着技术的不断演进，这个领域将持续创造新的价值点，为从业者提供广阔的发展空间。
如何从业务代码转向AI大模型
对于想要转行的大龄程序员来说，以下几点建议或许能帮助你顺利过渡：
- 系统学习AI基础知识：从机器学习的基础理论入手，逐步掌握深度学习框架如TensorFlow、PyTorch的操作，理解神经网络、自然语言处理、计算机视觉等核心概念。
- 实战项目积累经验：参与开源项目或自行设计一些小规模的AI模型实验，通过实践来加深理解并提升技能。GitHub上的项目和Kaggle的数据竞赛都是不错的起点。
- 构建专业网络：加入AI相关的社区和论坛，如AI Stack Exchange、Reddit的r/MachineLearning版块，与同行交流心得，了解行业动态，拓展人脉资源。
- 保持学习和创新精神：即便在转行过程中遇到困难，也不要放弃。持续学习最新的技术趋势，勇于尝试新技术，保持一颗创新的心，才能在AI大模型领域走得更远。
尽管市面上已经存在大量关于人工智能技术的资料，但专门针对如何成为和做好AI产品经理的系统化教学体系却寥寥无几。能够提供从产品理念到实施细节，乃至行业大牛全程指导的课程更是罕见。这不仅加大了产品经理学习的难度，也限制了他们在这个领域的成长速度。
因此特意给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、AI产品经理入门到进阶学习资料、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 全系列的学习资料。这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。
适合哪些同学来学习？
- 有转行意向的0基础职场人：不满现状，想转行产品经理，不知道从哪里下手；
- 刚入行产品的产品新人：没人教没人带，缺乏方法论，想完善自己的产品知识体系；
- 想往产品方向发展的学生：想以产品经理作为职业生涯的开始，却不知道怎么学。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【】
一、大模型的学习路线
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。
读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用
对于0基础小白入门：
如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！
👉AI大模型学习路线汇总👈
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。