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吴恩达《机器学习》-> 吴恩达《深度学习》->李沐《动手学深度学习》->李宏毅相关课程挑感兴趣的看->李沐《论文精读》，到这一步基本上就知道自己喜欢做什么了，继续去 google 上找自己找感兴趣的相关论文。深度学习用 python 和 C++。

deep learning相关： a.专注于Al Agent:UC Berkeley CS194-196, LLM Agent b.经典bayesian ML（可选）：coursera machine learning,Stanford CS229 C.经典deep learning（可选）：coursera deep learning,Stanford CS231n

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0x00 学习路径​

本文分为三个章节，各章节的学习目标如下。

  • 入门篇：
    • 了解大语言模型的基础知识和常见术语。
    • 学会使用编程语言访问 OpenAI API 等常见大语言模型接口。
    • 面向非专业背景的大模型普及知识。
  • 应用篇：
    • 可以在本地环境搭建开源模型的推理环境。
    • 大语言模型应用开发框架（如 LangChain、Dify等）。
    • Prompt 工程、 RAG、Agent 等大模型应用开发范式。
  • 深入篇：
    • 大模型技术原理、训练微调、数据工程、推理优化等。
    • 大模型应用范式（RAG、Agent等）前沿进展。

读者可以根据自己需要选择对应的章节，如对大语言模型的原理不感兴趣，可只关注入门篇和应用篇。 考虑到阅读背景，本文尽可能提供中文资料或有中文翻译的资料。

标记为【必看】的是我认为只要你对这个主题感兴趣，必须要看的资料。

0x10 入门篇​

在入门之前，请申请 OpenAI API，并具备良好的国际互联网访问条件。
推荐注册 https://openrouter.ai/ 可一站式访问大量闭源和开源模型。

0x20 应用篇​

0x30 深入篇​

0x31 大模型技术基础方向

0x32 大模型技术原理方向

0x33 大模型训练微调方向

0x34 大模型数据工程方向

0x35 大模型推理优化方向

0x36 大模型应用方向

编程开发​

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韩顺平 Java、OpenJDK 8

学习教程​

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