1 AI 大模型开发入门

大模型项目介绍和环境搭建

私有化部署大模型

Python 基础语法

Python 函数

Python 文件和异常处理

Python 调用大模型 API

阶段案例实战

智能聊天机器人搭建

胜任岗位：初级大模型开发工程师

薪资水平：6K-8K

2 大模型应用开发

1） 大模型语言进阶

面向对象

封装、继承、多态

Python 高阶语法

闭包、装饰器、正则、Json

Python 网络编程

Http、TCP、Socket

Python 多任务编程

多进程、线程、并发

2） 数据处理与统计分析

SQL

单表 / 多表查询、窗口函数

Numpy 矩阵运算库

ndarray、矩阵创建与运算

Pandas 框架

Series、DataFrame、聚合统计、数据处理

数据科学绘图库

Matplotlib、Seaborn

3） 大模型入门

大模型基础知识、主流大模型分类、大模型原理与实战 、企业级大模型开发平台

4 ）智能体平台开发

Prompt Engineering

提示词撰写方法、Zero-Shot、Few-Shot

智能体基础

核心原理、机制、概念

智能体开发（Coze）

Coze 智能体开发、Coze 私有化部署、Coze 工作流搭建

智能体开发（Dify）

基于 Docker 部署 Dify、Dify+RagFlow、Dify 智能体搭建

阶段案例实战

RFM 会员价值度预估模型

零售会员案例数据分析

提示词工程项目

金融行业动态风向评估

智能体平台开发项目

Coze 技术面试助手项目

Dify+RagFlow 智能体搭建项目

胜任岗位：数据分析师、Coze 开发工程师、Dify 开发工程师

参考薪资：10-14k

3 大模型核心开发技术

1 ）机器学习

人工智能基本概念

算法分类、建模流程、特征工程

分类核心算法

KNN 算法、决策树、集成学习

模型评估

分类算法模型评估

2） 深度学习

Pytorch 框架

张量创建、张量运算 自动微分、激活函数

神经网络基础

反向传播、网络构建 损失函数、网络优化

CNN 网络

网络结构、图像识别案例

RNN 网络

网络结构、文本生成案例

3） NLP 自然语言处理基础

自然语言处理基础知识

Jieba 分词、one hot 、Word Emebedding、 word2vec

文本处理

文本张量的表示、数据分析 特征处理、数据增强

RNN 系列模型讲解

RNN 网络、LSTM 网络 GRU 网络

Seq2Seq

注意力机制、英译法案例

4 ）NLP 技术进阶

传统 RNN，LSTM，Bi-LSTM，GRU、注意力机制，Seq2Seq 原理，翻译案例，Transformer 入门，Transformer 原理

5） NLP 基础任务

项目架构、随机森林模型原理及应用、FastText 原理及构建流程、Bert 原理及应用、Bert 模型优化、文本分类任务、模型压缩、基于预训练模型优化

阶段案例实战

销售数据分类预测

基于 Cifar10 的图像分类

基于 RNN 实现文本生成

文本翻译 Seq2Seq 英译法

迁移学习案例实践 中文分类、中文填空、中文句子关系

项目

头条文本分类项目

胜任岗位：机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师

参考薪资：15-18k

4 大模型智能体开发

1 ）大模型 RAG 开发

LangChain 框架

LangChain 安装，LangChain 工具使用，向量数据库构建，向量数据库检索，ChatGLM 模型集成，RAG 搭建方案

RAG 开发基础

RAG 原理、RAG 实现流程

RAG 开发进阶

文档处理、向量化技术 增强生成、Query 改写

RAG 系统的优化方法

向量检索优化、生成优化 RAG 评估、性能优化

2 ）大模型智能体高级开发

智能体开发基础

Agent 设计原则、核心原理、机制、概念

LangGraph 框架

LangGraph 安装，LangGraph 使用，LangGraph 架构，图计算模型，多智能体协作

LangSmith 框架

AI 应用监控、LangSmith 使用、评估、与 LangChain 集成

RAG 项目

基于职业教育领域 EduRAG 项目

基于人力资源的 RAG 简历推荐

智能体高级开发项目

智扫通 Agent 项目

基于 A2A 的 SmartVoyage 旅行助手

基于多场景的 Agent 智能工单项目

胜任岗位：Agent 开发工程师、RAG 开发工程师、智能体全栈开发工程师

参考薪资：18-20k

5 大模型定制开发

1 )Transformer 原理

Transformer 架构

原理剖析、Encoder 架构、Decoder 架构、注意力机制，多头注意力机制，前馈全连接层，规范化层，子层连接结构、Transformer 复现

迁移学习

迁移学习原理、BERT HuggingFace、FastText

2 )大模型主流运行机制

LLM 基础

LLM 主要类别、评价指标

主要类别架构

DeepSeek、ChatGLM、QWen 大模型

预训练任务

微调方法、预训练 + 微调实战

3 )大模型微调开发

全量微调 FFT

全量微调、有监督微调 SFT

参数高效微调 PEFT

LoRA 微调、QLoRA 微调

大模型核心专题【选学】

大模型蒸馏

大模型蒸馏概述、蒸馏原理剖析、数学模型、蒸馏步骤详解、蒸馏实践操作、DeepSeek 蒸馏 Qwen:7B 模型实战

OpenClaw

OpenClaw 底层架构、OpenClaw 开发多智能体、生产级 OpenClaw 部署和安装、Agent Skills

DeepSeek

DeepSeek 算法，DeepSeek 核心原理、DeepSeek 论文解读

微调项目

基于中医药知识图谱项目

微博文本信息抽取项目 (LoRA 微调)

基于 QWen 文本摘要项目 (QLoRA、DeepSpeed)

大模型专题项目

基于硬标签的大模型蒸馏

OpenClaw 应用开发实战

胜任岗位：大模型开发工程师、算法工程师、大模型算法专家、大模型训练 / 推理开发工程师

参考薪资：20-35k

6 全模态大模型

1) 图像分析基础

计算机视觉基础

图像特性分析、图像处理

图像分类任务

图像增强技术、经典网络结构

图像检测任务

语义分割、实例分割

2 )多模态大模型

常见的图像生成算法

GAN、扩散模型

Stable Diffusion

网络构成、训练方式、预测方法、文生图案例

阶段案例实战

图像几何颜色增强实践

鲜花分类案例

基于 Unet 的 VOC 数据的语义分割案例

Mask RCNN 气球实例分割

多模态项目

基于 Stable Diffusion 的文生图项目

胜任岗位：CV 算法工程师、目标检测工程师、图像处理工程师、深度学习工程师

参考薪资：15-20k

7 大厂面试专题

1 )数据结构与算法

常见数据结构

栈、树、链表、线性表等

常见算法

排序算法、查找算法、递归算法、贪心算法、动态规划算法

2 )机器学习 & 深度学习算法

分类算法面试专题

回归算法面试专题

聚类算法面试专题

深度学习面试专题

3) NLP&CV 面试专题

NLP 核心算法面试专题

CV 核心视觉算法面试专题

4) 大模型核心面试专题

大模型基础算法

RAG 核心技术面试专题

Agent 核心技术面试专题

微调核心方法及面试专题

学习路线图说明

阶段一 AI 大模型开发入门：掌握人工智能 Python 语言，掌握模型私有化方法，能够通过 Python 调用私有化部署 API 实现通用聊天机器人搭建。

阶段二 大模型应用开发：掌握利用 Python 进行数据处理及数据统计分析，为数据建模奠定技术基础。同时通过 Coze 和 Dify 构建工作流和智能体开发，快速构建智能体。

阶段三 大模型核心开发技术：掌握机器学习、深度学习与 NLP 核心算法，能够解决模型构建和训练关键问题。

阶段四 大模型智能体开发：通过 LangChain 和 LangGraph 框架完成 RAG、Agent 定制化开发。

阶段五 大模型定制开发：设计、实现与优化垂直领域大模型。

阶段六 全模态大模型：通过图像和视频分析、物体识别等技术，实现机器视觉相关任务。