前言

人工智能（AI）正迅速改变着各行各业。要深入了解和应用AI，掌握一些基础知识是必不可少的。本文将为您详细介绍学习人工智能所需的纯基础知识，帮助您打下坚实的基础，开启您的AI之旅。

一、数学基础

1.线性代数

为什么需要：线性代数是理解数据结构和算法的基础，尤其在处理多维数据时至关重要。

应用场景：在图像处理、自然语言处理和推荐系统中，线性代数用于表示和操作数据。

2.微积分

为什么需要：微积分帮助我们理解变化和优化，尤其是在训练模型时需要最小化损失函数。

应用场景：在机器学习算法（如梯度下降）中，微积分用于计算参数更新。

3.概率与统计

为什么需要：概率论和统计学是进行数据分析和推断的基础，有助于处理不确定性。

应用场景：在模型评估、假设检验和数据分析中，经常使用概率分布和统计量。

二、编程基础

1.Python语言

为什么需要：Python是AI领域最流行的编程语言，易于学习且有丰富的库支持。

应用场景：用于数据处理、算法实现和模型构建，几乎所有的AI项目都涉及Python。

2.数据处理

为什么需要：数据处理是机器学习的第一步，清洗和准备数据对模型性能至关重要。

应用场景：在数据分析和机器学习项目中，清洗和预处理数据是常见的任务。

三、算法与数据结构

1.基础数据结构

为什么需要：了解数据结构有助于高效地存储和处理数据，优化算法性能。

应用场景：在实现算法时，选择合适的数据结构（如栈、队列）可以提高效率。

2.排序与查找算法

为什么需要：排序和查找是基本操作，掌握这些算法可以提高数据处理效率。

应用场景：在数据分析中，经常需要对数据进行排序和查找，优化查询速度。

3.树与图

为什么需要：树和图是重要的数据结构，适用于表示层次关系和网络结构。

应用场景：在社交网络分析、路径规划和决策树模型中，树和图结构广泛应用。

四、计算机基础

1.计算机组成原理

为什么需要：了解计算机的基本组成有助于理解程序如何运行，提高编程能力。

应用场景：在优化程序性能和调试时，计算机组成原理的知识非常重要。

2.网络基础

为什么需要：网络知识帮助我们理解数据传输和通信，尤其在分布式系统中。

应用场景：在开发Web应用和云服务时，网络协议和安全性是关键考虑因素。

五、逻辑与思维能力

1.逻辑推理

为什么需要：逻辑推理能力是解决问题和进行有效决策的基础。

应用场景：在算法设计和程序调试中，逻辑推理帮助我们找出问题所在。

2.问题解决能力

为什么需要：培养问题解决能力有助于在复杂环境中找到有效的解决方案。

应用场景：在项目开发和数据分析中，能够迅速定位和解决问题是关键。

学习人工智能的基础知识是一条漫长而充满挑战的道路，但只要掌握了这些纯基础知识并不断实践，您就能在这一领域打下坚实的基础。

零基础入门AI大模型

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1.学习路线图

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。

2.视频教程

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3.技术文档和电子书

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• 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。

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