收藏！小白/程序员如何进入AI领域？技术与非技术双路径全解析

AI入门双路径：技术与非技术全解析

原创于 2025-12-11 10:54:15 发布 · 249 阅读

5 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #学习 #大数据 #langchain #大模型

本文为大学生提供AI领域入门指南，分技术背景（数学、编程、机器学习等）和非技术背景（AI工具应用、行业结合）两条路径。详细对比了目标岗位、核心技能、学习资源及职业发展，帮助读者根据自身情况选择AI入门方向，规划3-12个月的学习周期，快速进入AI领域。

AI的兴起，正带动着各个行业的变革，很多传统重复性的工作正在被取代，面对AI大趋势，普通大学生该如何改变自己才能快速进入AI领域呢？今天我们来一起探讨一下。

首先，定位好自己大学所学的专业与计算机是否有关联，然后分为两类：

技术背景学生（如计算机、数学）：可直接聚焦算法、模型开发等技术岗位，强化Python、数学基础（线性代数、概率论）和框架学习（如PyTorch）。

2.非技术背景学生（如商科、文科）：可转向AI产品经理、行业解决方案专家等岗位，需结合原专业领域知识（如金融+AI风控、教育+智能教学系统）。

当然以上也不绝对，还是根据个人兴趣来决定选择技术/非技术的。

根据个人兴趣，AI相关的岗位分为三类：

技术岗：算法工程师、数据科学家（需编程+数学能力）；
应用岗：AI产品经理、AI运营（需工具使用+行业理解）；
新兴岗位：AI伦理师、大模型训练师（门槛较低，适合初期过渡）。

看完上面内容，基本上对自己已经有了明确的定位和方向了，然后再来规划学习路径。AI学习积累知识库，提升综合素质，才是入门的第一步。

对技术性AI岗位感兴趣的看下面的4步（非技术岗的可以直接略过，看下面非技术岗的介绍）：

第一步：基础技能（会比较枯燥但很重要）

数学基础和编程语言，不要求精通，但是要理解基本的实现原理。

数学基础

线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐：3Blue1Brown《线性代数的本质》视频）
概率论：贝叶斯定理、概率分布（教材：《概率导论》Dimitri P. Bertsekas）
微积分：梯度下降原理、链式法则（快速回顾大学教材）

编程入门

Python核心语法：数据类型、函数、面向对象编程（平台：Codecademy/《Python Crash Course》）
数据处理工具：Numpy（矩阵运算）、Pandas（数据清洗）、Matplotlib（可视化）
必做项目：用Pandas分析公开数据集（如Titanic生存率）

以上👆🏻内容，不用精通和梳理，只需理解部分原理即可，比如：知道数学里函数要解决的问题，不需要熟练使用函数；理解编码中技术实现的逻辑。

如果以上你能坚持下来并能基本理解，那么恭喜你，已经打败了50%的人了。

第二步：理解机器学习里的算法和实现

算法原理

监督学习：线性回归、决策树、SVM（参考：吴恩达《机器学习》Week1-3）。
无监督学习：K-Means、PCA（《机器学习》周志华第9、10章）。
模型评估：交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵。

实战工具

Scikit-learn：完成分类/回归全流程（数据预处理→模型训练→评估）。
Kaggle入门赛：Titanic生存预测、房价预测（学习Top10解决方案思路）。

必做项目

使用Scikit-learn构建信用卡欺诈检测模型（数据集：Kaggle Credit Card Fraud）。
复现经典论文《A Few Useful Things to Know About Machine Learning》中的调优技巧。

第三步：理解神经网络的原理和框架

核心知识

神经网络基础：前向传播、反向传播、激活函数（推荐：CS231n课程）。
CV方向：CNN架构（ResNet、YOLO）、数据增强。
NLP方向：RNN、Transformer、BERT（参考：《动手学深度学习》李沐）。

框架实战

PyTorch：张量操作、自定义数据集、模型部署（教程：PyTorch官方Tutorials）。
TensorFlow：Keras API快速建模（案例：MNIST手写数字识别）。

必做项目

使用PyTorch实现图像分类（数据集：CIFAR-10）。
基于Hugging Face库微调BERT模型完成文本分类（数据集：IMDB影评）。

如果以上你能坚持下来并能基本理解，那么恭喜你，已经打败了90%的人了。

第四步：了解大模型和行业应用

大模型技术栈

架构理解：Transformer工作原理、注意力机制（论文：《Attention Is All You Need》）。
微调技术：LoRA、Prompt Engineering（实践：使用ChatGLM-6B进行指令微调）。
部署优化：模型量化、ONNX格式转换。

行业结合案例

金融领域：用LSTM预测股票趋势（注意：仅限技术验证，非真实投资）。
医疗领域：基于U-Net的医学影像分割（数据集：ISBI细胞分割挑战赛）。

必做项目

使用LangChain构建行业知识问答系统（如法律条文查询助手）。
参与天池大赛“电商用户购买预测”竞赛，优化XGBoost与深度学习融合模型。

对非技术性AI岗位感兴趣的看下面的3步（技术岗的可以直接略过，看上面技术岗的介绍）：

第一步：熟练使用AI工具

工具选择与实践

文本生成：DeepSeek、通义千问、ChatGPT、文心一言、（练习指令优化与多轮对话）；
图像/视频生成：即梦AI、可灵AI、Stable Diffusion（学习风格关键词与构图控制）；
数据分析：Tableau+AI插件、ChatGPT数据分析功能（生成图表与趋势预测）；

核心技能

Prompt工程：掌握“角色设定+任务描述+约束条件”的指令结构（如“作为市场营销专家，生成10条针对Z世代用户的社交媒体文案，要求语言活泼并包含emoji”）。
结果优化：通过迭代反馈调整指令，例如添加示例、细化参数（如分辨率、画风）。

第二步：结合行业定制AI应用

行业知识融合

知识库配置：使用天工AI、Coze平台搭建专属知识库，限制AI回答范围（如法律咨询、医疗问答）；
插件扩展：调用天气查询、股票数据等外部API增强AI功能。
案例学习：研究AI在自身领域的成功案例（如教育行业的智能题库生成、电商的AI客服）。
工具进阶：

工作流设计

自动化流程：通过工具链串联多步骤任务（如“用户提问→AI生成回复→人工审核→自动发送”）；
数据闭环：建立反馈机制优化AI表现（如收集用户对生成内容的评分，迭代模型）。

第三步：项目验证AI Agent并探索商业价值

项目实战

微创新产品：用AI工具开发小型应用（如基于GPT的行业问答小程序、AI辅助写作工具）；
竞赛参与：加入低代码AI开发平台（如Coze、扣子）的社区挑战赛，积累作品集。

变现路径

内容变现：通过AI生成优质图文/视频内容，在自媒体平台获取流量收益；
服务接单：在自由职业平台（如Upwork）承接AI优化、Prompt设计等任务。

好了，技术和非技术的学习内容就分享到这里了，下面做一下两点的对比。

对比维度	技术性方向	非技术性方向
目标岗位	算法工程师、深度学习研究员、大模型训练师	AI产品经理、AI运营专家、AI伦理师
核心技能	- 编程（Python、C++） - 数学（线性代数、概率论） - 深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）	- AI工具应用（ChatGPT、Midjourney） - 行业知识融合 - 产品设计与需求分析
学习路径	1. 数学基础 → 传统机器学习 → 深度学习 → 大模型技术 2. 参与Kaggle竞赛 → 复现顶级论文 → 模型部署优化	1. AI工具入门 → Prompt工程 → 行业场景应用 2. 学习产品管理 → 设计AI解决方案 → 商业化验证
工具与资源	- 编程工具：Jupyter、VS Code - 框架：PyTorch、Hugging Face - 竞赛平台：Kaggle、天池	- 生成工具：GPT-4、DALL-E、Stable Diffusion - 低代码平台：Coze、扣子 - 数据分析工具：Tableau+AI插件
项目经验	- 图像分类模型（CIFAR-10） - BERT文本分类微调 - 大模型RAG系统开发	- 用AI生成营销文案/设计图 - 搭建行业知识问答机器人 - AI+教育/医疗解决方案设计
学习周期	8-12个月（需系统学习数学与编码）	3-6个月（侧重工具应用与场景实践）
学习资源	- 书籍：《深度学习》（Goodfellow） - 课程：吴恩达《机器学习》	- 课程：《AI For Everyone》（吴恩达） - 工具导航：AI万花筒、Toolify.ai
职业发展路径	初级算法工程师 → 高级研究员 → 首席科学家	AI产品助理 → 行业解决方案专家 → AI业务负责人

大模型未来如何发展？普通人如何抓住AI大模型的风口？

※领取方式在文末

为什么要学习大模型？——时代浪潮已至

随着AI技术飞速发展，大模型的应用已从理论走向大规模落地，渗透到社会经济的方方面面。

技术能力上：其强大的数据处理与模式识别能力，正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。
行业应用上：开源人工智能大模型已走出实验室，广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域，应用占比已超过30%，正在创造实实在在的价值。

请添加图片描述
未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:

同时，AI大模型技术的爆发，直接催生了产业链上一批高薪新职业，相关岗位需求井喷：
请添加图片描述
AI浪潮已至，对技术人而言，学习大模型不再是选择，而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来，刻不容缓！

那么，我们如何学习AI大模型呢？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，经常会收到一些问题，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，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以呢，这份精心整理的AI大模型学习资料，我整理好了，免费分享！只希望它能用在正道上，帮助真正想提升自己的朋友。让我们一起用技术做点酷事！

ps:微信扫描即可获取
加上后我将逐一发送资料
与志同道合者共勉
真诚无偿分享！！！

在这里插入图片描述

适学人群

我们的课程体系专为以下三类人群精心设计：

AI领域起航的应届毕业生：提供系统化的学习路径与丰富的实战项目，助你从零开始，牢牢掌握大模型核心技术，为职业生涯奠定坚实基础。
跨界转型的零基础人群：聚焦于AI应用场景，通过低代码工具让你轻松实现“AI+行业”的融合创新，无需深奥的编程基础也能拥抱AI时代。
寻求突破瓶颈的传统开发者（如Java/前端等）：将带你深入Transformer架构与LangChain框架，助你成功转型为备受市场青睐的AI全栈工程师，实现职业价值的跃升。

在这里插入图片描述

※大模型全套学习资料展示

通过与MoPaaS魔泊云的强强联合，我们的课程实现了质的飞跃。我们持续优化课程架构，并新增了多项贴合产业需求的前沿技术实践，确保你能获得更系统、更实战、更落地的大模型工程化能力，从容应对真实业务挑战。
在这里插入图片描述资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。