人工智能

1. 基础数学和编程知识

• 线性代数
• 概率论与统计
• 微积分
• 编程语言（Python）

2. 计算机科学基础

• 数据结构与算法
• 操作系统基础
• 数据库与数据存储

3. 机器学习基础

• 监督学习
• 无监督学习
• 强化学习
• 模型评估与优化

4. 深度学习

• 神经网络
• 卷积神经网络（CNN）
• 循环神经网络（RNN）
• 生成对抗网络（GAN）
• 迁移学习

5. 自然语言处理（NLP）

• 文本处理基础
• 语言模型
• 文本分类与情感分析
• 对话系统

6. 计算机视觉

• 图像处理
• 目标检测与分割
• 图像生成与变换

7. AI应用开发

• 模型部署与优化
• 云服务与大数据平台
• 前端与后端集成

8. 实践与项目经验

• Kaggle竞赛
• 开源项目贡献
• 个人项目

9. 进阶学习

• 强化学习与深度强化学习
• 元学习与自监督学习
• AI伦理与社会影响

10. 大模型与深度学习的进阶

• 理解大模型
• Tokenizer(分词器)
• 增量预训练
• 大模型的训练与优化
• 大模型的显存优化
• 适配器微调
• 大模型的微调与应用
• 提示学习
• 大模型的部署与运维
• 大模型的伦理与社会影响
• 进阶技术