「大模型学习黄金书单」认真啃完这些书，一条线速通大模型（附PDF）

说句实在的，很多人以为学大模型就是搞点提示词、调个 API，就能搞定一切。

但真想“弄懂它”，甚至“做出点东西”来，不啃几本靠谱的书，真的不行。

我一开始也是刷了一堆教程，收藏了几十个 AI 工具帖，但一到自己动手就抓瞎。直到我静下心认真啃完这些书，才发现——原来很多问题，书里早就帮你解答了。

这几本书是一路上踩坑总结的「大模型学习黄金书单」，从编程入门，到深度学习基础，再到 LLM 原理、落地应用，完整一条线，不忽悠、不烧香，适合想认真搞事的朋友！

1 、编程语言基础

别的不说，谁学 Python 没啃过“蟒蛇书”？Amazon、京东编程类榜首，影响 250 万读者，可不是吹的。

📌 为什么推荐它？

• 真·零基础：没有废话，从基础语法讲起，顺着学非常顺畅
• 实用项目：教你做小游戏、数据可视化、简单网页，入门友好还带成就感
• 附赠资源超丰富：代码 + 视频 + PPT + 速查手册，一本顶好几本

💬 适合人群：刚入门编程/转行/准备进阶 AI 的基础补课选手

Python 入门圣经，影响全球超过 250 万读者，长居 Amazon、京东等网店编程类图书榜首，真正零基础，附赠随书代码+配套视频讲解+速查手册，自学无压力。

2、深度学习知识

被称为“鱼书”，是很多人从“听说深度学习”到“我能自己写个神经网络”的第一本书。

📌 它的厉害之处在于：

• 内容通俗不烧脑：作者是个讲课极清楚的人，逻辑特别顺
• 不靠太多框架：一步步带你手写出基础神经网络
• 从数学推导到实战实现，全链路打通

💬 看完之后你就知道，深度学习不是“神秘黑箱”，而是可以拆解、理解、控制的东西。

深度学习“鱼书”，畅销 10 万册，相比 AI 圣经“花书”，本书更合适入门。本书深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术，书中使用 Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。

3 、大模型基础知识

Basic Knowledge of LLM

这两本书我建议配套看！

✅ 《大模型技术30讲》：由 GitHub 爆火项目作者塞巴斯蒂安·拉施卡创作，采用 Q&A 形式，把最重要的大模型知识点都拆解了。每一讲都讲得很实，有图、有公式、有代码，还有练习题检验学习成果。

✅ 《从零构建大模型》：这本更像是“操作手册”，教你怎么从头构建一个大模型，从数据预处理、预训练、微调、部署全流程都讲。还融入了 DeepSeek 等当下热门模型的实战经验，超级新、超级实用！

💬 如果你不是只想用大模型，而是想做点自己的东西（副业/创业/项目），那这两本必须啃下来。

GitHub 项目 LLMs-from-scratch（star数43k）作者、大模型独角兽公司 Lightning AI 工程师倾力打造，全书采用独特的一问一答式风格，探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的 30 个问题，旨在帮助读者了解最新的技术进展。

内容共分为五个部分：神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开，不仅针对问题做出了相应的解释，并配有若干图表，还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容。

《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》 奥利维耶·卡埃朗，[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著

如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安•拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。还有惊喜彩蛋 DeepSeek，作者深入解析构建与优化推理模型的方法和策略。

4、 大模型开发及应用

✅ 《大模型应用开发极简入门》：非常适合“我就想做点应用出来”的朋友。一步步教你做 RAG 系统、问答机器人，还教你对接 GPT-4、ChatGPT，理解 prompt engineering，不讲玄学，直接带你上手。

✅ 《一本书玩转 DeepSeek》：作者是 AI 圈非常活跃的“花生”老师，书里全是能落地的案例，涵盖副业、办公、数据分析、企业级场景等 13 大模块，90 个实用场景，说白了就是“大模型能干啥”，看完心里贼有底。

💬 如果你已经在用 AI 工具，想更进一步做点像样的“作品”，这两本堪称秘笈。

《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》 奥利维耶·卡埃朗，[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著

深受读者喜爱的大模型应用开发图书升级版，作者为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领你快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。

升级版在旧版的基础上进行了全面更新，融入了大模型应用开发的最新进展，比如 RAG、GPT-4 新特性的应用解析等。随书赠 DeepSeek × Dify 应用开发案例，书中还提供了大量简单易学的示例，帮你理解相关概念并将其应用在自己的项目中。

学会用 AI 是一回事，能真正理解、掌握、驾驭 AI，是另一回事。今天推荐的这些书，不是为了让大家“屯书”，而是它们真的能让你走得更远。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！