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怎样做游戏网站,市场营销策划方案模板,中国商标商标查询网,wordpress 文章title文章详细介绍了成为AI工程师的三个阶段学习路线图#xff1a;初级阶段#xff08;1个月内#xff09;学习LLM基础知识和基本应用开发#xff1b;中级阶段#xff08;2个月#xff09;掌握RAG技术和代理构建#xff1b;高级阶段#xff08;3个月#xff09;学习模型微调…文章详细介绍了成为AI工程师的三个阶段学习路线图初级阶段1个月内学习LLM基础知识和基本应用开发中级阶段2个月掌握RAG技术和代理构建高级阶段3个月学习模型微调和LLMOps。文章强调通过实际项目构建是最佳学习方式并提供了丰富的学习资源。这条路线图适合有编程基础的程序员转型为AI工程师系统性地掌握从应用到部署的全流程技能。在确定 AI 工程师必将成为下一个重要的技术角色[2]之后是时候学习如何成为一名 AI 工程师了。本文将探讨对如下内容从软件工程师到 AI 工程师的路线图。成为 AI 工程师所需的技能。在发展技能的同时应该学会使用的工具。发展这些技能的最佳途径。让我们先看看路线图成为 AI 工程师的路线图 Harshit Tyagi 的 AI 工程师路线图先说第一件事目标读者计划提升 AI 工程技能的程序员/软件工程师/分析师/数据科学家。由于这是一项核心工程技能因此需要具备以下先决条件对 Python / JS 编程的了解达到中级水平。理想情况下必须拥有至少 2-3 个中等复杂度应用程序的编码经验如使用 Flask 或 Rails 或 Node.js 编写博客应用。至少可以轻松通过阅读文档来构建项目。可以使用 VS Code 等 IDE 进行编码。使用 git 和 GitHub 虽然也很重要不过可以在项目工作中学习。路线图分解如图所示整个 AI 工程的学习分为三个阶段在路线图中从左到右即从初级到中级再到高级。以下是每个阶段所代表的意义初学者 1 个月– 构建基本应用程序学习使用 LLM API、为应用程序精心设计提示以及使用开源 LLM。中级~ 2 个月– 深入了解如何使用 RAGRetreival Augmented Generation构建更多上下文感知高级应用程序了解并使用向量数据库学习使用 LLM 和工具构建代理。高级~ 3 个月– 在掌握构建应用程序之后学习使用 LLMOps 在生产中部署、优化和管理由 LLM 驱动的应用程序学习微调预训练模型以便高效、低成本的适配下游应用程序。初级技能了解 LLM 基础知识只需了解 ChatGPT 的高级工作原理。学习开发人员提示工程学习如何编写提示来提高 LLM 的响应速度。学习从 API 获取数据学习处理 JSON 数据。学习调用闭源或开源 LLM 模型、函数调用、传递提示和解析响应。学会在对话中管理上下文。学习基于 langchain 创建并自动执行一系列操作。基于 Gradio 或 Streamlit 实现 POC 并演示基本应用开发。在 HuggingFace Space 或 Streamlit 云上进行基本部署。基于 HuggingFacetransformer库支持多模态即支持生成代码、图像和音频。中级项目需求了解向量嵌入和向量数据库。学习如何在应用中使用向量数据库。构建 RAG 应用与知识库聊天。开发先进的 RAG 流水线如子问题查询引擎该引擎可在通过多个数据源后提供响应。构建代理迭代工作流程以完成重大任务。建立多代理应用让多个代理共同提供更好的解决方案。多代理自动化 - Autogen 和 Crew AI评估 RAG/RAGA 框架。管理数据库检索部署完整应用版本控制日志记录以及监控模型行为。高级项目需求量身定制针对特定领域知识的响应如医学研究、金融研究和法律分析对预训练 LLM 进行微调。整理数据集并设计ETL 流水线流水线以便对模型进行微调。评估模型性能并设定基准。LLMOps – 构建包括模型注册、可观测性和自动化测试在内的完整端到端流水线。构建多模态应用 – 文本和图像混合语义搜索。构建 SDK、软件包和定制解决方案以帮助其他开发人员。基于提示黑客等技术保护 AI 应用并通过检查漏洞和潜在风险来采取防御措施。如果你花了足够时间构建应用并调整模型那技能应该像下面这样进步​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​