在当今科技飞速发展的时代，AI（人工智能）已经成为不可忽视的力量。
2025年被许多人视为AI应用的爆发年，AI将如同电力一般融入我们生活的方方面面——从智能助手到各种跨平台应用。
它们能够根据我们的语音指令完成点外卖、订机票甚至购买礼物等任务。AI不仅会改变我们与技术互动的方式，还将深刻影响个人之间的效率差距。
那些率先拥抱AI工具的人将获得显著的优势，而忽视这一趋势的人可能会逐渐落后。
尽管AI的重要性日益凸显，但选择自学AI大模型却并非最佳路径。
以下是几个原因：
虽然互联网提供了海量的学习资料，但这些资源的质量参差不齐。
对于初学者来说，找到既权威又系统的教程并不容易。AI大模型作为一项复杂的前沿技术，其学习曲线陡峭，需要有条理地掌握基础知识，并逐步深入到高级概念。
零散的学习材料可能无法提供这样连贯的学习体验，导致学习者难以建立坚实的知识基础。
自学过程中遇到难题时，没有专业的导师或同学可以及时提供帮助，这可能导致问题积压，进而阻碍学习进度。特别是在处理复杂算法和技术细节时，缺少外部反馈可能会使误解长期存在，影响对AI大模型的理解和应用能力。
很多人仍然认为AI只是个“噱头”，觉得它离自己的生活很遥远，或是怀疑其实际效用。
然而，正如万维钢老师在其专栏中提到的那样，这次AI浪潮与其他科技进步不同：越是不懂的人越觉得它没什么特别；
相反，越是了解它的人越感到震惊。AI正在迅速进化，并且已经开始了对我们生活方式和社会结构的重塑。如果继续以传统的视角看待AI，就很容易陷入“正常化偏误”，错失利用这项强大工具的机会。
相比于自学，越来越多人选择参加正式的课程或训练营，不仅能确保你接触到高质量的教学内容，还能让你置身于一个充满活力的学习社区中。
如果像无头苍蝇一样花费大把时间进行自学，只会让你逐步落后于其他人。
而且在正式的课程或训练营，你可以与同行交流心得，参与项目实践，甚至得到业内专家的一对一辅导。
这样的环境有助于加速知识吸收和个人成长，同时也能为未来的职业发展打下更坚实的基础。总之，在面对如AI大模型这样快速变化且至关重要的领域时。
选择一条更加结构化、支持充足的学习道路是非常必要的。通过正规渠道接受教育，不仅可以提高学习效率，更能确保自己紧跟行业最新动态，从而更好地适应即将到来的AI变革。
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2.老师直播讲解，课后答疑，实操私人部署，打造你的专属大模型，学完即可使用
3.拆解20多个AI大模型结合各行业落地成功的案例，学完即可立即使用AI大模型赋能当前业务场景。
随着AI大模型逐步渗透到每个人的日常生活和工作中来，AI技术未来会变成每个人都必须要掌握的基本技能。
任何一个时代的技术变革，不管这个技术多厉害，只有真正能够解决人的问题才有价值，而AI大模型技术做到了这一点。
因此，处在AI时代的互联网人，都需要了解AI大模型的能力模型，就像计算机里面的Office 软件一样。
同时，未来的岗位发展趋势一定是：AI+产品经理、 AI+运营、 AI+开发…
零基础入门AI大模型
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1.学习路线图
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
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。
2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。
（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）
3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。
4.LLM面试题和面经合集
这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
👉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。
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