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AI 发展很快,学习可以一步一步来。AI 发展很快,学习可以一步一步来。

从基础概念到实际应用,找到适合你的学习顺序。

刚开始学 AI,常常不知道先读什么。有些教程跳过基础,直接介绍复杂技术。这张地图会告诉你:从哪里开始、先补哪些知识、接下来学什么。

这里有 150 篇教程,按知识关系分成 17 个层级,并配有 16 个互动演示。你可以先选一条学习路线,也可以从一节短课开始。

开始一节短课选择我的学习路线看完整地图认识 token:AI 如何处理文字

让学习有顺序

零散地学

  • 还没理解基础,就遇到复杂术语
  • 只知道工具怎么用,不清楚它解决什么问题
  • 每篇文章都写得像你已经读完了其余所有文章
  • 没有任何信号告诉你背景知识是否够用
  • 你不知道下一篇该读什么,于是放弃

沿着路线学

  • 按真实的依赖关系排序
  • 每页都标明它的层、前置知识和下一步
  • 三条路线:用好它们、用它们构建、搞懂它们如何运作
  • 地图检查每个先备知识链接是否存在
  • 你永远清楚自己在哪里

三条路线,一张地图

按当前水平选择路线,再根据你的目标调整方向。页面上的时间是参考估算,不是完成期限。

用好它们34~39.8 小时用它们构建121~157 小时搞懂它们如何运作146~193 小时

17 层

从基础概念到进阶技术。你不必按层全部学完,可以跟随推荐路线选择相关内容。

  1. 1 · 入门4

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  2. 2 · 机器学习基础12

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  3. 3 · 经典 NLP8

    循环神经网络 · LSTM 与 GRU:留得住的记忆 · 序列到序列与编码器-解码器 · +5 更多

  4. 4 · 基础概念13

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  5. 5 · 模型内部13

    解码策略:贪心搜索与束搜索 · 语义的几何结构 · transformer 是怎么工作的? · +10 更多

  6. 6 · 提示工程10

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  7. 7 · RAG7

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  8. 8 · Agent9

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  9. 9 · 应用落地6

    你的第一次 LLM API 调用 · 你怎么知道它管用? · 从 Demo 到生产环境 · +3 更多

  10. 10 · 评测11

    偏差-方差权衡 · 评测为什么比训练更难 · 基准测试污染与古德哈特定律 · +8 更多

  11. 11 · 多模态8

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  12. 12 · 训练与适配12

    微调到底是怎么工作的 · 模型蒸馏 · 超参数调优 · +9 更多

  13. 13 · 进阶架构8

    注意力变体:稀疏、线性与滑动窗口 · embedding 模型如何训练 · 推理服务是怎么运作的 · +5 更多

  14. 14 · 进阶 RAG7

    Agentic RAG · 上下文检索 · GraphRAG · +4 更多

  15. 15 · 进阶 Agent7

    评测 agent · Agent 记忆 · 编程 agent · +4 更多

  16. 16 · 安全防护7

    模型供应链风险 · 处理 PII 与敏感数据 · AI 治理与合规 · +4 更多

  17. 17 · 生产实践8

    延迟优化 · LLM 系统的可观测性 · 成本监控与归因 · +5 更多

从一个小问题开始

AI 怎样把文字变成可以处理的单位?先认识 token,再逐步理解语言模型。

认识 token:AI 如何处理文字选择我的学习路线
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AI 不断向前,学习有路可循。

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