大模型的关键概念如attention机制怎么理解？智能如何涌现？如何在实操中结合行业使用大模型AI技术？这些都是横亘在每个初学者面前的几个关键问题。
作为一个嵌入式软件开发者，如何能够更好的使用大模型AI技术编码？这也在成为一个新老程序员都不得不面对的问题。综合上述情况我们组织了这次训练营，希望能够培养出一批能够掌握AI技术同时又熟悉嵌入式软件开发的全栈工程师，迎接即将到来的俱身智能浪潮。
嵌入式AI，也叫端侧AI（或称为边缘AI），是指人工智能技术嵌入到各种设备中，从而实现设备的自主学习、决策和优化功能嵌入式AI通过在本地处理数据。物联网（IoT）、5G通信、大数据分析等技术的快速发展，使嵌入式AI不断在各个行业落地。嵌入式AI减少了对云端的依赖，提高了数据处理速度，增强了隐私保护，并降低了网络延迟，因此备受青睐。
主流的AI框架如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile等都已针对端侧设备进行了优化，提供了轻量级版本，便于在资源受限的嵌入式系统上运行。同时，芯片厂商和第三方工具链（如ST的NanoEdgeAI Studio、华为的HiAI等）也提供了从模型训练到部署的端到端解决方案，简化了AI应用在嵌入式设备上的开发流程。
市场的需求，技术的发展，软硬件厂商的呼应，嵌入式AI正快速落地众多应用领域，涵盖了消费电子（如智能手机的面部识别、语音助手）、智能家居（智能音箱、安防摄像头）、可穿戴设备、智能汽车（辅助驾驶、驾驶员监控）、工业物联网（预测维护、质量控制）、医疗健康（便携式诊断设备）等领域。
那从嵌入式到嵌入式AI，该如何学呢？需要掌握哪些核心技术栈？如何在资源有限的嵌入式平台上高效部署AI模型？有没有一个清晰、高效的AI嵌入式学习路径呢？
这些技能有助于大模型人才在人工智能企业中胜任各种技术挑战和项目需求。
👉AGI大模型学习路线汇总👈
大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：
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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。
👉AGI大模型实战案例👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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👉AGI大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
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👉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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