第1-2周：

机器学习基础算法（Coursera或吴恩达）

目的：了解一下一些基础算法以及数据处理的方式和流程（划重点）

理由：虽然agent开发现在有很多成熟的框架，大多数的工作都围绕着prompt进行展开，但单纯的prompt往往不够稳定，往往需要对小模型进行微调。熟悉numpy、Scikit-learn、pandas以及pytorch、tensorflow（二选一）的用法。

第3周：

Transformer架构（b某站水论文的程序员-水导）、大模型预训练（b某站RethinkFun）

这一块了解原理即可，有兴趣的可以专门学习，所以一周足够。

理清transformer架构及各部分的作用，多头注意力机制，旋转位置编码

第4-6周Agent和RAG

langchain/langgraph学习：哔某站五道口纳什、 github：QunBB/DeepLearning/tree/main/llms RAG的知识点比较碎，后面我复习的时候重新整理一个模块。（打算做技术分享和一些代码实现）

Agent：hello-agent是一个比较适合入门学习的项目，喜欢看视频的推荐李宏毅老师的agent视频。这块可以多看项目去了解一下，MCP、SKILLS都可以自己试着造一下，某站是个好地方

第7-8周 微调！

这一块还蛮重要的，主包当时没有太在意这一块，还是很欠缺的后面跟大家一起学习。

原因：现在agent开发主要分成了两个派系（工程和算法），工程派大多只是调api交付项目为主，主要做的是prompt engineering和一些后端的优化，只做prompt的话大模型通常不太稳定，业务场景经常会出现不同的结果。

这里推荐学习的书籍是《大语言模型从理论到实践》由张奇等老师写的。第五章涉及到了微调部分。 推荐学习的框架是HuggingFace的peft库和llama-factory（github）。 推荐哔某站up主：你可是处女座啊，搜索：高效微调 微调主要是为了agent更好的完成任务。也涉及到了一部分算法，但肯定没基模门槛那么高，一般为了权衡agent效率和成本去做微调小模型。 其他的就是巩固好后端内容，后端可以做了业务查漏补缺，主包踩了很多坑，学歪了很多次哈哈哈哈哈哈，不过最近也在返璞归真重新学数学。

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

🤔2026年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！

有往AI方向发展，或者本身有后端编程基础的朋友，直接冲AI大模型应用开发转岗超合适！

就算暂时不打算转岗，了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念，能上手做简单项目，也绝对是求职加分王🔋

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学习路线:

✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经

以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～

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