零基础了解AI的技术点路线+超常用名词_ai人工智能要会哪些编程技术

（1）Python

提到人工智能就一定会提到Python，Python是一门编程语言，在AI算法实现当中扮演中工具的角色，基本上学习Python就够了，当然如果你本身有其他的编程语言也会有优势的。

（2）数学

主要是大学期间的高数，线性代数，统计学，数学需要配合着项目和场景来了解，不然你会觉得比较枯燥。

像单独开发出来一个AI人脸识别的产品，精准度89%和99%所用的算法模型和数学公式就有所不同。

（3）机器学习

机器学习（MachineLearning，ML），在公司当中处理的是结构化数据，（结构化数据也就是有行列序列之分的，比较容易能找到规律）。

ML是人工智能的核心，属于人工智能的一个分支。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。

简单来讲：机器学习是类似于教孩子认字，第一次见不了解，但是大批量的这个字长得一样，我逐渐就认识这个字了。

（4）深度学习

深度学习（DeepLearning，DL），是机器学习的一种新方法，深度学习在公司当中处理的是非结构化数据，（非结构化数据也就是不容易找到规律的数据，例如图片、音频等）

它使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理器（神经网络）对数据进行高层抽象的算法。它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音，文本。

简单来讲：深度学习就是模拟的人的大脑，让机器有自主学习的意识了。

机器学习和深度学习的关系如下，深度学习其实是机器学习的一个子集。但大家在公开场合看到听到的机器学习，一般指的是传统的机器学习，跟深度学习是独立的关系。

（5）计算机视觉

计算机视觉（Computer Vision，CV），是人工智能的通用技术与重要领域之一，也是目前商业化变现最落地最成熟的领域啦~

我们知道，人工智能的目的是让计算机去看，去听和去读，像人脑一样思考，其中的“看”，也就是图像部分，就是由计算机视觉来完成。

（6）自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP），就是建立一个模型，有能力将人类语言翻译成计算机能够理解的信息，然后做一个系统来输出结果。

在智能问答与对话系统、文本分类、情感分析、知识图谱中都有非常广泛的应用。爆火的ChatGPT等AI大语言模型，就是属于这个领域

（7）AIGC

AIGC，即生成式人工智能。它指的是利用人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过预训练大模型、生成式对抗网络（GAN）等方法，自动生成各种类型的内容，例如文章、视频、图片、音乐、代码等。

人工智能分为决策式/分析式AI+生成式AI两大应用类型，在ChatGPT火之前，主要是前者占主导，比如上面提到的机器学习、计算机视觉等；ChatGPT火之后，AIGC迅速扩大市场规模。

（8）AI大模型

一般指的是AI大语言模型，是使用海量数据训练而成的深度神经网络模型。相比小模型，大模型通常参数较多、层数较深，具有更强的表达能力和更高的准确度。

然而，这也意味着需要更多的计算资源和时间来训练和推理，因此大模型更适用于数据量较大、计算资源充足的场景。

AI大模型涉及到的技术并不是大家想的那样全新创造，而依然是上面提到的深度学习技术，以及Transformer模型架构（在NLP和CV领域早有涉及，并不是新技术），只是耗费了更多的时间、数据与算力在原有的技术框架上进行训练与优化。

最后的最后

如果正在看文章的你，想要学习AI大模型，但苦于没有方向，不知道怎么学习，这里分享一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频。这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

二、640套AI大模型报告合集

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三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

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