建议收藏！清华大学《DeepSeek：从入门到精通》完整学习内容（附PDF）

2025年的春节，全球都被中国AI公司DeepSeek的最新模型震惊了，从美国新任总统特朗普，到马斯克、黄仁勋、奥尔特曼，再到各个领域的科学家，都纷纷地跳出来评论。

随着DeepSeek的大火，清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室撰写了一份关于DeepSeek的学习文档——《DeepSeek：从入门到精通》。

这份来自我国顶尖学府的科研团队，详细解析了DeepSeek的核心功能、应用场景及进阶使用技巧，我们为你整理了其完整内容并制作成11张长图，方便你阅读学习。

Deepseek很强大，是独树一帜的重量级存在，是中国在顶尖领域的技术崛起与自信的体现。

但是，最近因为DeepSeek的破圈，加上一些非专业人士的杜撰，许多人把DeepSeek塑造成了一款可以解决所有问题的神兵利器。

可我们应该非常清楚的是，AI再强大也只是工具。AI 的能力决定了任务的下限，而人的能力决定了任务的上限。

2025年AI会进一步普及，AI的能力会越来越强大，AI也会越来越简易操作。毕竟AI产品的迭代太快了，再过三个月，中国其他AI公司的顶级模型应该都不会比DeepSeek弱。

所以，你真正应该掌握的并不是某一个具体的工具，而应该是对AIGC提示工程（Prompt Engineering）的深入理解。

就像连手机都能拍照之后，专业摄影师的价值反而更加凸显，这其中的关键在于是你否具备系统的创作方法论。

AIGC专业人才区别于普通用户的竞争力来自于哪里？

它应该来自于穿透工具表象的模型思维，对行业“know-how”的AI转化能力。

当所有人还停留在基础指令层面，你已构建了可复用的提示工程框架；

当所有人仍在调试参数，你已实现了跨模态工作流设计；

当所有人困于版权纠纷，你已建立了合规生成体系。

……

**要AI生成专业的、定向的、可应用于各种工作场景的作品，**就需要有体系化的、结构化的，甚至模式化的提示工程方式。

系统的学习AIGC提示工程技术，可以帮助你掌握：模型底层逻辑，行业场景解构，混合式工作流设计等核心能力，实现从用户到提示工程师的转型升级。

孔子曰：“君子不器”。

意思是君子不像器具那样，作用仅仅限于某一方面，而是应该具备全面的素养和能力，不能局限于一技一艺，要超越工具的局限性，去追求更高层次的道。

也许你看完以上的内容，可以对工具祛魅，将目光聚焦在自身的能力提升上，在今后学习和使用AI工具时，可能会有一些更深刻的洞察。

那么好，以下是清华大学《DeepSeek：从入门到精通》的完整内容长图，非常推荐你阅读学习：

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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