AI大模型的学习路线

阶段 1：基础知识储备

1. 数学基础

• 线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量。
• 概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、统计推断。
• 微积分：导数、积分、梯度下降、多变量微积分
• 优化理论：凸优化、拉格朗日乘数法。

2. 编程基础

• Python：掌握 Python 编程语言，熟悉常用库（如 NumPy、Pandas）。
• 数据结构与算法：了解常见数据结构（如数组、链表、树、图）和算法（如排序、搜索、动态规划）。

3. 机器学习基础

• 经典机器学习算法：了解分类、回归等基本概念：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林、K近邻、SVM、聚类分析、降维方法（如PCA）、关联规则学习等。
• 模型评估：交叉验证、混淆矩阵、ROC 曲线。
• 工具使用：学习 Scikit-learn、XGBoost 等机器学习库，参加Kaggle的入门竞赛，实战练习机器学习算法。

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