AI大模型:解锁未来职业竞争力的金钥匙

news2025/1/17 15:54:27
AI元年:大模型的革新力量

随着ChatGPT的震撼登场,2023年被标记为AI元年,大模型以其前所未有的影响力,重塑我们的日常生活和工作方式。从日常的问答对话到复杂的编程辅助,乃至创意图像生成,AI大模型展现出超乎想象的能力,预示着“未来已来”,并成为互联网行业的新宠。

在这里插入图片描述

【一一AGI大模型学习 所有资源获取处一一】

①人工智能/大模型学习路线

②AI产品经理入门指南

③大模型方向必读书籍PDF版

④超详细海量大模型实战项目

⑤LLM大模型系统学习教程

⑥640套-AI大模型报告合集

⑦从0-1入门大模型教程视频

⑧AGI大模型技术公开课名额

大模型人才:高薪与稀缺并存

在大模型时代,企业对相关人才的需求剧增,AIGC领域更是面临人才荒,薪资随之水涨船高。AI运营年薪可达约18万,工程师平均年薪超过37万,而大模型算法专家更是高达近40万。
在这里插入图片描述

掌握大模型技术,意味着你将:

  • 成为全能型大模型工程师,涉足Prompt、LangChain、LoRA等多个领域;
  • 掌控模型二次训练和微调,引领智能对话、文生图等创新应用;
  • 薪酬涨幅10%-20%,步入高薪精英行列;
  • 优质项目积累为创业创新奠定坚实基础。
大模型概览:多领域、多功能

大模型,即拥有庞大参数量和复杂度的机器学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、科学计算和多模态处理等,如Open AI的GPT系列、腾讯的PCAM、华为的盘古气象模型及谷歌的Vision Transformer。

学习路径:七阶段全面掌握

大模型的学习路径细致规划为七大阶段,涵盖系统设计、Prompt工程、平台应用开发(如阿里云PAI上的电商虚拟试衣)、知识库应用(如LangChain框架的物流问答系统)、微调开发(针对特定行业)、多模态模型应用(如文生图小程序)以及综合平台开发,确保学员从理论到实战全面掌握。

个性化学习方案:适应各层次需求

无论是零基础新手、具备编程基础的开发者,还是AI领域的专业人士,都有量身定制的学习路径。课程不仅适合撰写学术论文和毕设,也为AI产品经理、运营等角色提供专属提升方案。

转型机遇:大模型的吸引力

即便已有编程经验,转向大模型仍极具价值。行业趋势显示,AI大模型正逐步重塑软件行业,提前学习可助你在竞争中占得先机,即便不转行,也能实现技能升级。Python等语言的开发者通过学习大模型,能迅速适应未来技术趋势,赢得更高薪酬。

面向未来:技术迭代与个人成长

AI技术迭代迅速,传统应用方式已难以满足需求,掌握大模型技术成为必要。无论你是初学者还是资深人士,理解并实践大模型技术,都将极大提升个人竞争力,为职业生涯开辟新天地。

把握大模型的浪潮,不仅是技术的飞跃,更是个人发展的转折点。从理论学习到实战操作,每一步都是向未来迈进的坚实步伐。加入这场技术革命,为自己赢得一张通往高薪与前沿的通行证。立即行动,未来就在你手中。

既然大模型现在这么火热,各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型,那么势必会需要大量大模型人才,同时也会带来大批量的岗位?“雷军曾说过:站在风口,猪都能飞起来”可以说大模型这对于我们来说就是一个机会,一个可以改变自身的机会,就看我们能不能抓住了。

那么,我们该如何学习大模型?

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的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。

如何系统的去学习大模型LLM ?

作为一名热心肠的互联网老兵,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

😝有需要的小伙伴,可以V扫描下方二维码免费领取🆓

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

img

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

四、AI大模型商业化落地方案

img

阶段1:AI大模型时代的基础理解
  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
      - L1.4.1 知识大模型
      - L1.4.2 生产大模型
      - L1.4.3 模型工程方法论
      - L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
  • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
  • 内容
    • L2.1 API接口
      - L2.1.1 OpenAI API接口
      - L2.1.2 Python接口接入
      - L2.1.3 BOT工具类框架
      - L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
      - L2.2.1 什么是Prompt
      - L2.2.2 Prompt框架应用现状
      - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
      - L2.2.4 Prompt框架与Thought
      - L2.2.5 Prompt框架与提示词
    • L2.3 流水线工程
      - L2.3.1 流水线工程的概念
      - L2.3.2 流水线工程的优点
      - L2.3.3 流水线工程的应用
    • L2.4 总结与展望
阶段3:AI大模型应用架构实践
  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
  • 内容
    • L3.1 Agent模型框架
      - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
      - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
      - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
    • L3.2 MetaGPT
      - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
      - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
      - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
    • L3.3 ChatGLM
      - L3.3.1 ChatGLM的特点
      - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
      - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
    • L3.4 LLAMA
      - L3.4.1 LLAMA的特点
      - L3.4.2 LLAMA的开发环境
      - L3.4.3 LLAMA的使用示例
    • L3.5 其他大模型介绍
阶段4:AI大模型私有化部署
  • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
  • 内容
    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划:
  • 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
  • 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
  • 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
  • 阶段4:4-5个月,专注于高级模型的应用和部署。
这份完整版的大模型 LLM 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

😝有需要的小伙伴,可以Vx扫描下方二维码免费领取🆓

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1895029.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

怎么还有人分不清路由器、交换机、光猫、WiFi……你真的都了解吗?

号主:老杨丨11年资深网络工程师,更多网工提升干货,请关注公众号:网络工程师俱乐部 下午好,我的网工朋友。 讲某个具体技术,说不定你头头是道,但关于路由器、交换机、光猫、WiFi的知识细节&…

AI PC(智能电脑)技术分析

一文看懂AI PC(智能电脑) 2024年,英特尔、英伟达等芯片巨头革新CPU技术,融入AI算力,为传统PC带来质的飞跃,引领智能计算新时代。 2024年,因此被叫作人工智能电脑(AI PC)…

我尝试了新的 OpenAI 连接器,真太棒了!

我们上个月发布的新连接器将 Open AI 集成简化为仅需几步操作。我实现了聊天完成 API(有和没有上下文),并想编写一个关于其工作原理的快速教程。 先决条件 与往常一样,在进入主要构建之前我们需要做一些准备工作。你会需要&…

FFT 简单基础(matlab

使用 fs 进行采样,进行 N点FFT 选择显示0~N/21点的幅值 横坐标对应频率计算公式: fs * n / N 举个梨子: 频率2kHz采样1s,得到2000个点的序列y(n) 对序列y(n)做4096点的FFT 幅值响应对应的横坐标频率…

隐私信息管理体系认证:守护个人信息,筑牢隐私防线

在数字化浪潮汹涌的当下,个人信息安全问题愈发凸显其重要性。随着互联网技术的飞速发展,我们的隐私信息如同裸露在阳光下的沙滩,稍有不慎就可能被不法分子窃取或滥用。因此,构建一个完善的隐私信息管理体系,成为了保障…

实现第一个神经网络

PyTorch 包含创建和实现神经网络的特殊功能。在本节实验中,将创建一个简单的神经网络,其中一个隐藏层开发一个输出单元。 通过以下步骤使用 PyTorch 实现第一个神经网络。 第1步 首先,需要使用以下命令导入 PyTorch 库。 In [1]: import…

免费通配符/泛域名SSL证书快速申请攻略

在互联网时代,网站安全的重要性日益凸显,而SSL证书作为保障网站安全的关键工具,其重要性不言而喻。对于拥有多个子域名的网站来说,通配符/泛域名SSL证书更是必不可少的安全保障。下面将介绍如何申请免费的通配符/泛域名SSL证书。 …

EXTI寄存器,AFIO的简洁,EXTI配置的流程

一,AFIO简介 AFIO是Alternate Function Input/Output 的缩写,表示复用功能IO,主要用于实现IO端口的复用功能以及外部中断的控制 STM32外设有很多I/O以及内置外设(如12C,ADC,ISP,USART等)。为节省引出管脚的…

案例分享:数据集市搭建方案中集成SQLFlow数据血缘分析工具

本文中描述的数据集市搭建方案是一家跨国公司在AWS平台上的具体实践案例。我公司参与其中的数据血缘部分的建设,SQLFlow数据血缘分析工具在该方案中帮助用户实现了数据血缘分析。 用户使用Redshift 数据库仓库进行数据集市开发。从各种数据源提取数据,并…

【电路笔记】-B类放大器

B类放大器 文章目录 B类放大器1、概述2、B类放大器介绍3、推挽式配置4、限制交叉失真5、B类放大器效率6、总结1、概述 我们在之前的文章中已经知道,A 类放大器的特点是导通角为 360,理论最大效率为 50%。 在本文中,我们将详细介绍另一类放大器,称为B类放大器,它是为解决A…

CAN总线Bus-off机制介绍及恢复策略说明

CAN总线Bus-off机制介绍及恢复策略说明 Bus-off产生机制 CAN通信Bus-off即总线关闭态,一个CAN节点有三种状态,主动错误状态、被动错误状态以及总线关闭态。如下图可知进入Bus-off的原因是因为发送错误大于255,在此状态节点不能收发报文。 以上三种错误状态标识发生故障的严…

让GNSSRTK不再难【第17讲 RTK定位技术原理-站间单差浮点解--第1部分】

第17讲 RTK定位技术原理-站间单差浮点解 RTK技术其实就是在RTD技术的基础上增加载波观测值的使用。由于伪距的误差在分米量级,即使我们通过站间单差消除掉绝大部分的伪距误差,但受限于伪距的精度,我们也只能达到分米量级的定位水平。 但载波…

【Vue】使用html、css实现鱼骨组件

文章目录 组件测试案例预览图 组件 <template><div class"context"><div class"top"><div class"label-context"><div class"label" v-for"(item, index) in value" :key"index">…

启动Nuxt-hub-starter: Failed to initialize wrangler bindings proxy write EOF

重新安装 node.js 这样做可以确保下载到了适合的 Windows 框架、Chocolatey&#xff08;一款Windows包管理工具&#xff09;、Python 等资源。 这个错误与Node版本、pnpm/yarn 的版本无关&#xff01; Node.js — Download Node.js (nodejs.org)

实证分析影响关系研究40+回归模型汇总整理

研究自变量X与因变量Y的影响关系时&#xff0c;回归模型是常用的方法。但是不同的回归模型其适用条件不同、种类繁多。SPSSAU目前提供了40多种不同的回归模型&#xff0c;如何选择适合的模型成为关键问题&#xff1b;此外&#xff0c;如何有效分析回归模型的结果也是研究中的重…

智能座舱相关问答

一、基本概念与理解 智能座舱的定义 回答&#xff1a;智能座舱是指在现代交通工具中&#xff0c;通过应用智能技术&#xff0c;实现对乘客座舱环境和服务进行智能化管理和优化的系统。它不仅提供更加舒适的乘坐体验&#xff0c;还能通过精确的数据分析和实时监控&#xff0c;提…

在Stimulsoft 报告中连接来自 MySQL 的数据

Stimulsoft Ultimate &#xff08;原Stimulsoft Reports.Ultimate&#xff09;是用于创建报表和仪表板的通用工具集。该产品包括用于WinForms、ASP.NET、.NET Core、JavaScript、WPF、PHP、Java和其他环境的完整工具集。无需比较产品功能&#xff0c;Stimulsoft Ultimate包含了…

软件测试最全面试题及答案整理(2024最新版)

1、你的测试职业发展是什么? 测试经验越多&#xff0c;测试能力越高。所以我的职业发展是需要时间积累的&#xff0c;一步步向着高级测试工程师奔去。而且我也有初步的职业规划&#xff0c;前3年积累测试经验&#xff0c;按如何做好测试工程师的要点去要求自己&#xff0c;不断…

【Python机器学习】算法链与管道——通用的管道接口

Pipeline类补单可以用于预处理和分类&#xff0c;实际上还可以将任意数量的估计器连接在一起。例如&#xff0c;我们可以构建一个包含特征提取、特征选择、缩放和分类的管道&#xff0c;总共有4个步骤。同样的&#xff0c;最后一步可以用聚类或回归代替。 对于管道中估计器的唯…

Python学习笔记28:进阶篇(十七)常见标准库使用之质量控制中的代码质量与风格第二部分

前言 本文是根据python官方教程中标准库模块的介绍&#xff0c;自己查询资料并整理&#xff0c;编写代码示例做出的学习笔记。 根据模块知识&#xff0c;一次讲解单个或者多个模块的内容。 教程链接&#xff1a;https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html 质量控制…