以下是一个为期两个月的暑假大模型学习计划，旨在帮助您为寻找大模型实习岗位做好准备：

第1周：基础知识储备

第1天至第3天：学习线性代数、概率论和统计学基础。
第4天至第5天：了解机器学习的基本概念，包括监督学习、非监督学习和强化学习。
第6天至第7天：熟悉Python编程，特别是数据处理和机器学习库（如NumPy, Pandas, Scikit-learn）。

第2周：深度学习入门

第1天至第3天：学习神经网络的基本原理。
第4天至第5天：掌握TensorFlow或PyTorch框架的基础操作。
第6天至第7天：完成一些基础的深度学习项目，如手写数字识别。

第3周：进阶深度学习

第1天至第3天：学习卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
第4天至第5天：了解Transformer架构和注意力机制。
第6天至第7天：完成一个中级项目，如图像分类或自然语言处理任务。

第4周：大模型理论

第1天至第3天：阅读关于大模型（如BERT, GPT）的论文和教程。
第4天至第5天：了解大模型的训练技巧和挑战。
第6天至第7天：研究大模型在行业中的应用案例。

第5周：实践大模型

第1天至第3天：使用预训练的大模型进行实践，如使用Hugging Face的Transformers库。
第4天至第5天：尝试微调大模型以解决特定问题。
第6天至第7天：开始自己的小项目，如情感分析或问答系统。

第6周：高级技能和优化

第1天至第3天：学习模型优化技巧，如超参数调优、正则化。
第4天至第5天：了解分布式训练和模型并行化。
第6天至第7天：研究如何在大模型中实现个性化学习和迁移学习。

第7周：项目深化
第1天至第5天：继续深化第5周开始的个人项目，增加功能和复杂性。
第6天至第7天：准备项目报告和演示。

第8周：准备实习申请

第1天至第3天：整理学习笔记和项目成果，准备简历和面试材料。
第4天至第5天：模拟面试，包括技术问题和行为问题。
第6天至第7天：开始投递实习岗位，准备面试。

每日额外任务：
阅读：每天阅读相关领域的最新研究论文或技术博客。
交流：加入相关社区，如GitHub、Reddit、Stack Overflow，参与讨论。
代码实践：每天至少编码1小时，保持手感。
这个计划非常紧凑，需要您有强烈的学习动力和自律性。祝您学习顺利，找到理想的实习岗位！

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括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免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓